8 语义搜索

最新推荐文章于 2025-03-18 10:01:59 发布
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分类专栏： 知识图谱 文章标签： 语义搜索
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不同搜索模式之间的技术差异：

1、对用户需求的表示(query model)

2、对底层数据的表示(data model)

3、匹配方法(matching technique)

 

信息检索(IR)支持对文档的检索(document retrieval)

数据库(DB)和知识库专家系统(Knowledge-based Expert System)可以提供更加精确的答案(data retrieval)

 

DB和KB系统属于重量级语义搜索系统

基于语义的IR系统属于轻量级的语义搜索系统

 

查询构建->查询处理->结果展示->查询优化

 

语义数据搜索：

难点：可扩展性、异构性、不确定性

语义Web搜索引擎：

本体搜索：Swoogle、Waston

实体搜索：Sigma on Sindice、Falcons

数据Web搜索：SWSE

 

三元组存储：基于IR单一数据结构和查询算法、基于DB的SOR各种索引和查询算法、原生存储Native stores

 

存储和索引Semplore

IR索引基于以下概念：文档、字段、词语、posting list和position list

增量索引——移动大量数据开销很大——基于块的索引扩展：分块后只需移动当前块即可——更多的块需要更多的随机访问，同时需要更多的空间开销

 

一个基本的数据结构：Ascending Integer Stream(AIS):

基础检索、归并排序、概念表达式计算、不支持关系扩展

 

排序原则：

质量传播：更新分数同时反应该元素相邻元素得分

数量聚合：还需考虑邻居数量，更多令居排名高

 

基于结构的分区和查询处理

基于结构的索引和分区

结构感知(structure-aware)查询处理

 

评估：比较SP和垂直分区方式VP

 

效率、增量整合、运行时整合

 

混合搜索：下一代的网络搜索，将内容单元提供给复杂的信息需求

 

语义搜索的交互范式

可用性：查询翻译、查询解释

 

摘要图生成graph summarization

Top-k图探索：从关键词元素开始，对图进行代价导向的探索

 

利用语义搜索和混合查询策略提升RAG系统的准确性
人工智能讲师分享前沿技术
09-17 2102
在构建基于大模型（LLM）的生成式问答系统（Generative Q&A）时，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）方法被广泛采用。RAG通过结合检索器（Retriever）和生成器（Generator）来实现，其中检索器负责从大量文档中提取最相关的信息，为语言模型提供上下文支持。然而，随着文档库规模的扩大，RAG的准确性面临挑战。
AI原生应用语义搜索：重塑搜索体验
最新发布
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
05-07 1100
在当今信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的数据。传统的搜索方式往往只能根据关键词进行简单匹配，难以理解用户的真实意图，导致搜索结果可能不准确或不全面。而AI原生应用语义搜索旨在利用先进的人工智能技术，理解用户输入的自然语言背后的语义，从而提供更精准、更个性化的搜索结果，大大提升搜索体验。本文的范围将涵盖语义搜索的核心概念、原理、实际应用以及未来发展等方面。
语义检索系统
07-17
利用Jena开发的语义检索系统Semantic Retrieval System,核心是推理引擎，基础是本体。此系统以一个简单的课程知识点所建构得领域本体为基础，利用Jena进行语义推理，并应用于检索系统中去。 系统是一个Web工程，将其部署到tomcat中即可使用。
语义搜索
liangwqi的博客
09-14 8905
语义搜索简介 目录 语义搜索简介 文档检索 vs. 数据检索 语义模型 语义数据搜索 语义Web——数据Web 利用链接数据进行搜索 存储和索引 (Semplore) 排序原则 如何将排序紧密结合到基本操作中? ​ 从DBpedia收集的混合的查询数据集 为图结构数据(RDF)建立结构化索引 使用结构索引做结构匹配 ​ 在多数据源,多存储库的场景下搜索 联合查询...
什么是 Semantic Search（语义搜索）
bigcarp的专栏
03-18 196
的搜索技术，它不仅仅匹配关键词，还会分析用户的意图和查询的实际含义，以提供更相关的搜索结果。
知识图谱入门 (八) 语义搜索
热门推荐
pelhans的博客
04-27 1万+
欢迎大家关注我的博客 http://pelhans.com/ ，所有文章都会第一时间发布在那里哦~ 本节对语义搜索做一个简单的介绍，而后介绍语义数据搜索、混合搜索。该部分理解不深，后续会进一步补充。 语义搜索简介 什么是语义搜索，借用万维网之父Tim Berners-Lee的解释 “语义搜索的本质是通过数学来拜托当今搜索中使用的猜测和近似，并为词语的含义以及它们如何关联到我们在搜索引...
智能语义搜索 - 徐海蛟
徐海蛟
09-29 2708
徐海蛟 教学用途 概念： 语义搜索，指更加智能的搜索引擎，这是所有搜索引擎的一致目标。它代表支持用户表达复杂的查询需求，精确定位并给出答案。Rudi Studer (RS)认为：We look at semantic search as a process of information access, where one or several activities can be sup
毕业设计：python信息安全领域中语义搜索引擎的设计与实现（源码 + 数据库 + 说明文档）
06-10
2.5语义搜索的概念 8 三、系统分析 9 3.1系统开发流程分析 9 3.1.1模块实现 9 3.1.2信息管理模块实现 9 3.2 可行性分析 10 3.2.1技术可行性 10 3.2.2经济可行性 10 3.2.3操作可行性 11 3.2.4法律的可行性 11 3.3对...
基于语义搜索+知识问答系统设计.pdf
04-29
* Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎，提供了一个分布式的全文搜索引擎。 * Elasticsearch支持多种数据类型，包括字符串、数字、日期等。 * Elasticsearch支持多种查询方式，包括term查询、phrase查询、range...
语义化标签兼容IE8以上文件
04-27
2. **定义元素**：对于不被IE8识别的语义化标签，`myIE8up.js`可能会创建这些标签作为JavaScript对象，并赋予它们相应的CSS类名，以便通过CSS进行样式设置。 3. **DOM操作**：文件可能包含将这些语义化标签插入到DOM...
语义搜索技术 语义搜索技术
05-09
语义搜索技术语义搜索技术语义搜索技术语义搜索技术
语义搜索引擎很好的一个例子
08-12
语义搜索引擎是搜索引擎未来的发展方向，当前的搜索引擎都是全文的。。。
基于语义的Web信息检索
10-10
提出了基于语义的信息检索原型系统，通过建立在本体论基础上的语义分析和逻辑推理，初步实现了 人机语义交互，使得计算机能够理解用户的查询意图，明确信息需求，不但可以保证信息检索的查全率，而且可 以有效提高查准率，查询结果更加合理
开源的语义检索
04-08
附件为一个语义检索程序样例，操作步骤如下 1.配置java环境变量 2.解压附件后放到tomcat下的应用目录下 3.到http://kent.dl.sourceforge.net/sourceforge/jena/Jena-2.4.zip下载jena,把下载后lib下的全部资源库放到应用目录Demo/WEB-INF/lib下 4.启动tomcat 4.打开浏览器输入http://localhost:8080/Demo/index.jsp 5.输入xml或rdf进行查询 目标： 1.希望有志之士建立自己关心领域的本体，扩充此程序，并发布在此专栏，与大家共享。 2.欢迎大家就所遇到的问题在此专栏进行讨论。
语义搜索入门
qq_37953072的博客
10-18 1748
文章目录前言一、简介二、语义数据搜索1.Data web2.三元组存储3.存储和索引三、混合搜索四、语义搜索的正交范式1.引入库2.读入数据总结 前言 一、简介 流程图 二、语义数据搜索 1.Data web 数据以结构化的形式发布和链接在一起 数据的含义和关系在形式化的模型中有详细说明 语义是基于标准化的逻辑语言,从而确保明确的形式化解析 W3C联盟完成语言和协议的标准化 语义数据搜索具有以下难点: 可扩展性： 语义数据搜索对链接数据的有效利用要求基础架构能扩展和应用在大规模和不断增长的内链数
Elasticsearch：语义搜索 - Semantic Search in python
Elastic 中国社区官方博客
08-02 2887
当 OpenAI 于 2022 年 11 月发布 ChatGPT 时，引发了人们对人工智能和机器学习的新一波兴趣。 尽管必要的技术创新已经出现了近十年，而且基本原理的历史甚至更早，但这种巨大的转变引发了各种发展的“寒武纪大爆炸”，特别是在大型语言模型和生成 transformers 领域。 一些怀疑论者认为，这些模型是 “随机鹦鹉”，只能生成他们所接受训练的内容的排列。 有些人认为这些模型是 “黑匣子”，超出了人类理解范围，甚至可能是“黑魔法”，其工作原理完全深奥。
yolo8 语义分割
03-28
<think>好的，我现在需要帮助用户了解YOLOv8在语义分割方面的应用或实现方法。首先，我需要确认用户的需求。用户可能已经知道YOLOv8主要用于目标检测，但想扩展到语义分割。因此，我需要解释YOLOv8如何支持语义分割，并提供具体的实现步骤。 首先，我应该回顾YOLOv8的基本结构。YOLOv8是Ultralytics公司开发的模型，支持分类、检测和分割任务。对于分割任务，模型需要输出每个像素的类别，而不仅仅是边界框。因此，YOLOv8的分割模型可能是在检测基础上添加了分割头。 接下来，我需要查找相关的实现方法。根据用户提供的引用[4]，提到在ultralytics/cfg/models/v8目录下修改yaml文件，添加BiFormer结构。这可能是指通过修改模型配置文件来增加分割所需的模块。需要确认YOLOv8官方是否支持分割任务，或者是否有社区提供的实现。 然后，考虑数据集准备。语义分割需要带有像素级标注的数据集，如COCO或自定义数据。用户可能需要使用特定的数据格式，并配置数据集路径。 接着是训练过程。用户需要安装Ultralytics库，准备数据集，调整模型配置，然后运行训练命令。可能还需要调整超参数，如学习率、批次大小等。 验证和推理部分，训练后的模型需要测试其分割效果，可视化结果，并计算指标如mIoU。这里可能需要使用脚本或工具来显示分割掩码。 此外，用户可能需要优化模型，比如结合BiFormer注意力机制（引用[4]），或者参考其他分割网络如U-Net（引用[2]）和NAS方法（引用[3]）来改进性能。 需要确保回答结构清晰，分步骤说明，并提供代码示例和参考资料。同时，生成相关问题，帮助用户深入理解。</think>### YOLOv8语义分割实现方法 YOLOv8在语义分割中的应用主要通过扩展其网络结构来实现，结合目标检测与像素级分类能力。以下是具体实现步骤： #### 1. 模型结构配置 YOLOv8默认支持实例分割任务，通过修改模型配置文件可适配语义分割需求： ```yaml # yolov8-seg.yaml head: - [-1, 1, nn.Conv2d, [256, 1, 1]] # 分割头 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # 特征融合 - [-1, 3, C2f, [256]] # 改进的特征提取模块 - [-1, 1, nn.Conv2d, [num_classes, 1, 1]] # 输出通道数=类别数 ``` 该结构通过上采样和特征融合实现像素级预测[^4]。 #### 2. 数据集准备 使用COCO格式标注，目录结构示例： ``` datasets/ ├── train/ │ ├── images/ │ └── labels/ # 包含.png格式的语义掩码 └── val/ ├── images/ └── labels/ ``` 每个像素值对应类别ID（0表示背景）。 #### 3. 训练流程 ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO('yolov8n-seg.yaml').load('yolov8n.pt') # 训练配置 model.train( data='custom_dataset.yaml', epochs=100, imgsz=640, batch=16, optimizer='AdamW', lr0=0.001 ) ``` #### 4. 推理与验证 ```python # 预测示例 results = model.predict('test_image.jpg') results[0].show() # 显示分割结果 # 评估指标 metrics = model.val() print(f'mIoU: {metrics.seg.miou:.3f}') ``` #### 性能优化建议 - 结合BiFormer注意力机制提升边缘分割精度[^4] - 使用U-Net风格的跳跃连接优化特征融合[^2] - 采用NAS自动搜索最优分割头结构[^3]
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