搜索引擎中几种语言模型的性能比较

最新推荐文章于 2025-04-29 15:52:26 发布
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#搜索引擎 #语言 #query #测试

博客提及插值 recall-precision 曲线图，但正文待上传，目前关键信息较少。

[正文等待上传......]

人工构建中文query，对人民日报语了进行测试，各种语言模型的效果对比结果如下：


                                    插值 recall-precision 曲线图

搜索引擎是如何理解你的查询并提供精准结果的？
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
11-04 10万+
搜索引擎是一种强大的工具，帮助你快速找到互联网上的信息。它通过使用复杂的算法，迅速检索成千上万甚至数十亿的网页，并将与你的搜索查询相关的结果呈现给你。搜索引擎背后涉及多种关键技术，它们协同工作以实现高效的信息检索和呈现。搜索引擎通常由三个核心组件构成：爬虫系统、索引系统和检索系统。这些组件协同工作，使搜索引擎能够从互联网上检索、索引和呈现相关的信息。我们可以展开快速学习一下。
LLM OS 中的自然语言搜索引擎
AI天才研究院
08-23 1023
在人工智能和自然语言处理技术飞速发展的今天，大语言模型（Large Language Models，简称LLM）已经成为了推动技术革新的重要力量。随着LLM在各个领域的广泛应用，一个革命性的概念应运而生——LLM OS（Large Language Model Operating System）。这种新型操作系统以大语言模型为核心，旨在彻底改变人机交互的方式，使计算机能够更好地理解和执行用户的自然语言指令。在LLM OS中，自然语言搜索引擎扮演着至关重要的角色。
查询语言模型
zkq_1986的博客
08-16 430
1 TFIDF  在一份给定的文件里，词频（term frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。这个数字是对词数(term count)的归一化，以防止它偏向长的文件。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词数，而不管该词语重要与否。）对于在某一特定文件里的词语  来说，它的重要性可表示为：       以上式子中  是该词 在文件中的出现
ELMo：基于上下文的语言模型，5分钟构建语义搜索引擎代码实战
AI公园
10-09 1060
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Josh Taylor编译：ronghuaiyang导读5分钟内构建一个基于ELMo的语义搜索引擎，在NL...
统计语言模型
Oliver的博客
12-26 502
1. 统计语言模型 句子 W=wT1=(w1,w2,⋯,wT),wT1\boldsymbol{W} = w^T_1 = (w_1,w_2,\cdots ,w_T),w_1^T表示句子的第一个词语到第T个词语。 P(W)=P(wT1)=P(w1,w2,⋯,wT)=P(w1)×P(w2|w1)×P(w3|w21)×⋯×P(wT|wT1)P(\boldsymbol{W}) = P(w^T_1) =
评价语言模型性能的方式
Learning
04-02 655
评价语言模型性能的方式 某个模型的交叉熵或困惑度越小，该模型的效果越好。 交叉熵 (cross-entropy)： 计算公式： Hp(T)=−1WTlog2p(T)H_p (T) = -\frac{1}{W_T} log_2 p(T)Hp​(T)=−WT​1​log2​p(T) 其中，WTW_TWT​ 是文本 TTT 的长度，以词为单位进行度量（包含句首标志与句尾标志）；p(T)p(T)p(...
检索增强型语言模型——更可靠、可适应、可归因的下一代语言模型
人工智能讲师分享前沿技术
09-03 918
检索增强型LMs具有多种架构，这些架构基于三个主要维度：检索文本的单位（z的粒度）、如何整合检索到模型中（z的整合方式），以及检索的频率。另外检索器和语言模型之间的交互有限，常见的方法如RAG，通常只是将检索结果附加到预训练的参数化语言模型的输入上，缺乏检索和语言模型组件之间的紧密交互。尽管显著的架构修改或预训练需要大量的计算，但在资源受限的环境中，探索预训练后的检索增强型LMs的适应是一个有前景的途径。通过改进的归因和数据存储库的更新，检索增强型LMs能够更好地适应不同的应用需求。
搜索引擎中的检索模型（布尔模型、向量空间模型、概率模型、语言模型）
最新发布
爱的叹息的专栏
04-29 1474
搜索引擎中的检索模型（布尔模型、向量空间模型、概率模型、语言模型）
精选资源
基于大语言模型的专属知识库.zip
09-26
基于大语言模型的专属知识库的应用领域广泛，包括但不限于智能客服、在线教育、企业内部知识管理、搜索引擎优化等。通过专属知识库，企业可以为内部员工提供即时的问题解答服务，提高工作效率；在线教育平台可以根据...
搜索引擎模型
04-18
搜索引擎模型在自然语言处理领域内不断发展，统计语言模型已经被引入到信息检索中。统计语言模型能够更加灵活地处理自然语言的模糊性和多样性，能够更准确地理解用户的信息需求，并匹配出更相关的文档。这些模型通过...
基于Lucene的中文自然语言搜索引擎
12-19
针对Lucene 中的中文分析器不符合汉语的习惯，实现基于标准中文词库中文分析器。提高了检索查全率、查准率以及检索性能
统计语言模型简述
Edward yam的博客
07-16 3574
最近在学习机器学习、自然语言处理相关知识。就我目前接触的范围来说，这两方面数学占的比重还是极大的。 机器学习的课程我推荐coursera上的machine learning课程。而自然语言处理的大致了解我觉得可以从“数学之美”这本书开始着手。 本文重点对我看了数学之美的几个章节的知识点进行总结归纳。 在上世纪末基于规则的自然语言处理和基于统计的自然语言处理处于相持阶段。
google 知识库_Googles领域的知识库增强语言模型
weixin_26704853的博客
09-09 1209
google 知识库Google has published a new way of pre-training a language model which is augmented using a knowledge retrieval mechanism, that looks up existing knowledge from an external Wikipedia corpus. ...
一文详解检索增强语言模型新范式REPLUG
zenRRan的博客
03-08 4692
来自：AI算法小喵 公众号写在前面好久不见，今天小喵要跟大家分享一篇23年2月的论文《REPLUG: Retrieval-Augmented Black-Box Language Models》[1]，这么热乎的文章，建议大家先收藏再看。23年的这篇论文提出了检索增强的新范式，即REPLUG。它将语言模型当作一个黑盒子，即冻结语言模型的参数不再优化，转而去优化检索组件让检索组件来适配语言模型，以此...
增强语言模型导读
谢彦的技术博客
05-28 1407
本文介绍一篇增强语言模型综述，以及几篇最近发表的具体应用方法和框架的文章。
以小25倍参数量媲美GPT-3的检索增强自回归语言模型：RETRO
NLPlunwenjiedu的博客
03-03 1240
一个具有良好性能的语言模型，一定量的数据样本必不可少。
号称取代 Elasticsearch，太猛了！
Java技术栈，分享最主流的Java技术
08-02 1867
Manticore Search 是一个使用 C++ 开发的高性能搜索引擎，创建于 2017 年，其前身是 Sphinx Search。Manticore Search 充分利用了 Sphinx，显着改进了它的功能，修复了数百个错误，几乎完全重写了代码并保持开源。这一切使 Manticore Search 成为一个现代，快速，轻量级和功能齐全的数据库，具有出色的全文搜索功能。Manticore Search目前在GitHub收获4.3k star，拥有大批忠实用户。
几种常见的搜索引擎检索模型
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农场老马的专栏
05-14 1万+
布尔模型苹果 AND 公司：表示搜索既包含“苹果”，又包含“公司”这两个词的文档。 苹果 OR 公司：表示搜索包含“苹果”，或包含“公司”这两个词中任意一个的文档。 特点：简单粗暴向量空间模型把文档被分词后的每一个词当作向量空间的一个维度，把文档表示为一个线性矩阵，比较某个文档的矩阵和查询词的矩阵之间的余弦距离，距离越近，则相关性越大。最后根据相关性对搜索结果做排序。 注意事项：使用TF-ID
检索模型及评价指标小结
nanjunxiao的专栏
05-26 8934
经典检索模型 信息检索模型从它诞生到现在经历了几个不同阶段，分别是基于集合论、基于线性代数、基于统计和概率阶段。虽然专家检索不同于传统的信息检索，但两者还是有很大关联，并且本文也将基于对专家描述文档的检索作为Baseline，作为后续优化的基础。因此了解传统检索模型是很有必要的，本文下面将对不同阶段的经典模型进行摘要性介绍。 2.1.1.1  布尔模型 布尔模型是一个简单但却优雅的模型，
基于向量空间模型的个性化搜索引擎实现
4. **相似度算法的改进与简化**：为了提高搜索引擎的性能，作者对经典相似度算法进行了优化，这可能包括TF-IDF（词频-逆文档频率）或其他相似度计算方法，以更准确地匹配用户需求。 5. **关键词学习与提取**：搜索...
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