1.正排索引（Forward Index） 正排索引是一种将文档映射到其包含的单词的索引结构。每个文档都有一个与之关联的单词列表，列表中的单词按照在文档中出现的顺序进行排列。...2.倒排索引（Inverted Index） 倒排索引是一种将单词映射到包含该单词的文档的索引结构。每个单词都有一个与之关联的文档列表，列表中的文档按照某种排序标准（如相关性分数）进行排列。...当查询请求到来时，Elasticsearch会根据查询中的词汇在文档中的出现频率和位置信息，对文档进行排序和匹配。...然而，正排索引在处理基于短语或句子的搜索时可能效果不佳，因为它无法有效地将多个相关的词汇组合在一起进行匹配。...当查询请求到来时，Elasticsearch会根据查询中的词汇在倒排索引中查找与之匹配的文档集合，并进行排序和匹配。
矩阵反映了嵌入查询术语与文件中查询术语的相似程度。这种方法通过使用连续向量来解决词汇不匹配的问题，而不是依赖于精确的词语匹配。...在 monoBERT 中，[ CLS ]充当整个序列的模型摘要。最后一步是将这个[ CLS ]令牌输入一个简单的神经网络，以预测文档与查询的相关程度。输出是一个分数，告诉我们该文档匹配的可能性。...（2）推理 在推理过程中，当根据搜索查询对文档进行排序时，我们面临相同的长度限制。如果一个文档太长，我们不能简单地将它全部输入 BERT。我们必须将文档分割成块并决定如何处理它们。...通过将文档分割成可管理的块，然后聚合结果，我们可以对整个文档进行排序，同时保持在 BERT 的输入长度限制内。...这一飞跃使我们能够更自然、更灵活地建立相关性模型，解决诸如词汇不匹配这样的挑战。 在基于稠密表达的检索技术中，Ranking直接在矢量表示(通常由Transformer生成)上执行。
词汇表实现 一个简单粗暴的实现方式是：顺序查找词汇表，依次检查每个词汇，看它是否以给定的前缀开头。 但是，此方法需要将前缀与每个词汇进行匹配检查，若词汇量较少，这种方式可能勉强行得通。...但是，如果词汇量规模较大，效率就太低了。 一个更好的实现方式是：让词汇按字典顺序排序。借助二分搜索算法，可以快速搜索有序词汇表中的前缀。...在图中，ne 的补全可以是两个分支：-ed 和 -sted。如果在数中找不到由前缀定义的路径，则说明词汇表中不包含以该前缀开头的单词。...这通常可以通过为词汇表中的每个单词增加一个代表单词值的权重 weight，并且按照权重高低来排序自动补全列表。...•对于排序后的词汇表来说，在词汇表每个元素上增加 weight 属性并不难；•对于前缀树来说，将 weight 存储在叶子节点中，也是很简单的一个实现；•对于 DFA 来说，则较为复杂。
这个看似普通的数据结构却是搜索引擎背后的核心，负责快速、有效地定位相关信息。 本文将深入浅出倒排索引的相关知识，揭开搜索引擎的神秘面纱，探索它们是如何缩短我们与信息之间的距离。...三、倒排索引的构建过程 构建倒排索引是一个复杂而关键的过程，它涉及多个步骤，可以归纳为两个阶段： 文档预处理阶段 倒排生成阶段 文档预处理阶段 分词（Tokenization）： 将文档拆分成单词或词汇单元...文档排序和排名： 搜索引擎根据某种算法对得到的文档ID列表进行排序和排名，以便将最相关的文档排在前面。 6....返回搜索结果： 最终，搜索引擎将排名最高的文档作为搜索结果返回给用户，呈现在搜索结果页面上。 倒排索引的设计使得搜索引擎能够在海量文档中迅速定位包含查询关键词的文档，因此在检索过程中具有高效性。...支持部分匹配： 倒排索引不仅能找到完全匹配的文档，还能够支持部分匹配。这对于处理模糊查询或搜索结果排序等方面非常有用。
词汇表的嵌入空间中实现最近的匹配函数（基于单词嵌入的余弦相似度），匹配函数在语境敏感标识/集群和语境独立标识/集群之间产生一个表示术语的NER标签的语境独立标识子集。...句子的NER标记 经过最小预处理后，将带有屏蔽词的句子输入到模型中。 得到BERT词汇表中28996个词汇的前10位预测术语。 这10个术语在BERT的字嵌入空间中通过一个函数重新进行排序。...与有监督训练方法相比，这不可避免地创建出更多的标记数据，不仅要对模型进行训练，而且要对训练完成之后生成的句子（通常是在部署中）重新训练。...然后按强度大小进行排序，得到单词嵌入空间中CS预测的重新排序列表。重新排序后，有相近实体意义的术语被汇集在一起，此外还需要对嵌入空间中的与语境无关的词重新排序。...此外自定义词汇包含来自生物医学领域的完整单词，能更好地捕捉生物医学领域的特征，比如像先天性、癌、致癌物、心脏病专家等医学领域专业词汇，它们在默认的BERT预先训练的模型中不存在。
我们知道，四六级考试中，单词的词汇量是重点，阅读时如果单词都不认识的话，影响我们对语句的理解，这样也会降低答题的正确率。 怎么去高效的记单词也是一件头疼的事情，可能今天记住了，明天又忘了。...今天我用 Python 分析了最近 10 年的四六级考试的真题，把里面的单词进行统计，按照降序排序，并做成可视化的图形。...遍历读取给定路径下的所有文件的内容，保存到新文本中。 单词统计 再对合并的文本中的词汇进行统计。...这里我用列表生成式处理掉不是英文的字符，并剔除掉 1 个 或者 2 个英文字母组成的单词，因为这些是一些量词和常见的连接词。我还把一些非常常见的单词也给去掉了。通过 sorted 对单词进行排序。...我们用同样的方法我统计下六级真题词汇，同样，我们先把所有的文本合并成一个文本，然后统计词汇的出现的次数并降序排列保存在文本中。 做成柱形图，这次取了前 24 个单词。
HKM方法在2006年提出，HKM分层次地应用标准k-means方法进行特征训练。HKM首先将特征空间中的点划分为几个簇，接着递归地将每个簇划分为更多的群集。在每次递归时，每个点都要被归类为 ?...该方法利用随机K-D树对K聚类中心进行索引，使得在分配步骤中能够高效地使用ANN搜索。 在AMK算法中，分配步骤的花费可以表示为，其中 ? 是K-D树中要访问的最近簇的候选数。...中的TF-IDF值为： ? 改进方案。与视觉单词加权相关的一个主要问题是突变性。它指的是图像中出现重复结构的现象。这个问题往往在图像相似度中占主要位置。...例如，在图像分类中，例如，在图像分类中，将HE集成到基于线性核的SVM中，有效地提高了了图像块匹配相似度的速度。...两个工作都是在排序方面进行研究。对于分数级别的融合，将自动学习的类别的特定属性与预训练的类级别信息相结合。
比如对于词汇1来说，文档1和文档4中出现过单词1，而其它文档不包含词汇1。矩阵中其它的行列也可作此种解读。 搜索引擎的索引其实就是实现“单词-文档矩阵”的具体数据结构。...图5是一个相对复杂些的倒排索引，与图4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...图6 带有单词频率、文档频率和出现位置信息的倒排索引 “文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样，这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子...以图7为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作
文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。...分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。一篇文本中不是所有词都很重要，我们只需找出起到关键作用、决定文本主要内容的词进行分析即可。...HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。...首先，统计这些实体出现的前后文单词和词性，并考虑他们之间的联系，概括出特定实体前后出现的高频词汇。 其次，利用这些高频词汇构建出“前文+特定实体+后文”的规则。...然后，对所有匹配的规则进行分数排序，得到投票分数最高的规则，并从规则中剥离出特定实体，这个实体即为我们的目标实体。
NLP 的关键思想之一是如何有效地将单词转换为数字向量，然后将这些数字向量「馈送」到机器学习模型中进行预测。本教程将对现在使用的主要技术，即「Word2Vec」进行介绍。...我们在此将一个六个字的句子转换为一个 6*5 的矩阵，其中 5 是词汇量（「the」有重复）。然而，在实际应用中，我们希望深度学习模型能够在词汇量很大（10,000 字以上）的情况下进行学习。...该矩阵中的每一行都与有 10,000 词汇的词汇表的一个单词相对应——我们通过这种方式有效地将表示单词的独热向量的长度由 10,000 减少至 300。实际上，该权重矩阵可以当做查找或编码单词的总表。...循环遍历数据集中的每个单词（词汇变量），并将其分配给在步骤 2 中创建的独一无二的整数。这使在单词数据流中进行查找或处理操作变得更加容易。...该函数的下一部分创建了一个字典，名为 dictionary，该字典由关键词进行填充，而这些关键词与每个独一无二的词相对应。分配给每个独一无二的关键词的值只是简单地将字典的大小以整数形式进行递增。
示例: 在一个包含数百万条新闻文本的语义检索系统中,可以使用LSH将新闻文本映射为向量并构建索引。查询时将用户查询语句也映射为向量,通过LSH快速检索出与之最相似的新闻文本。...示例: 在一个包含数十亿张图像的图像检索系统中,可以使用HNSW将图像特征向量构建索引。查询时将上传的图像特征向量输入,通过HNSW高效地检索出最相似的图像。...将向量分解为多个低维子向量,对每个子向量进行量化编码。 查询时,先找到与查询向量最近的列表,再对该列表中的向量进行距离计算。...其基本出发点是将词嵌入到一个向量空间中，正因此，我们把一个词的向量表示称为一个词嵌入（embedding），一个单词由单词在词汇表中的索引来表示，或者用字母组成的字符串来表示。...实际在模型训练与优化中，词汇量会更大，进行优化的算法也会更复杂。 如上文提到的word2vec不是一个单一的算法，而是一系列模型架构和优化。
二进制词袋是一种特征表示方法，将文本中的词映射为有限长度的二进制向量。具体而言：首先，为文本设定一个词表，将文本中出现的所有不重复单词作为词表中的单词。...然后递归地对每个聚类分支重复，建立 层语义树， 个叶节点作为最终视觉单词。每个语义单词根据其在训练语料中的频繁程度赋予权重，抑制高频低区分度的单词。使用tf-idf值。...我们只对属于同一个词汇树层次 的父节点的特征进行比较。l=L_w参数 是一个权衡匹配点数量和时间成本的因子。当 时，仅比较属于同一个单词的特征(速度最快)，但得到的对应点较少。...与SURF进行比较，结果显示：BRIEF效果与SURF接近,在Bicocca25b上优于SURF64和U-SURF128。BRIEF更快，但对尺度和旋转变化敏感。...如下图所示：在时间耗时方面，完整算法只需22ms，比SURF慢一个数量级。提取特征花费时间最多。使用大型词汇表虽花更多时间转换，但查询更快。04 结论二进制特征在词袋方法中是非常有效和极其高效的。
本文将介绍如何使用Python来实现文本英文统计，包括单词频率统计、词汇量统计以及文本情感分析等。单词频率统计单词频率统计是文本分析中最基本的一项任务之一。...for word in words:：遍历单词列表中的每个单词。if word in word_count:：检查当前单词是否已经在字典中存在。...:-\w+)*\b 匹配单词，包括连字符单词（如 "high-tech"）。使用了 Python 标准库中的 Counter 类来进行单词计数，它更高效，并且代码更简洁。...总结本文深入介绍了如何使用Python实现文本英文统计，包括单词频率统计、词汇量统计以及文本情感分析等。...使用循环遍历文本中的单词，使用字典来存储单词及其出现次数。进一步优化与扩展：引入正则表达式和Counter类，使代码更高效和健壮。使用正则表达式将文本分割为单词列表，包括处理连字符单词。
个性化学习体验：智能词汇量评估： AI可以通过测试（例如选择题、填空题、释义匹配等）和用户使用数据（例如学习记录、复习频率等），准确评估用户的词汇量和英语水平，包括已知词汇、潜在词汇和熟练词汇等，并根据测试结果将用户分级...个性化记忆技巧： 结合人工智能对您的学习习惯进行分析，为每个单词提供个性化的记忆技巧，帮助用户更有效地记忆单词。3....AI虚拟老师/助手： 一些App提供AI驱动的虚拟老师或助手，可以与用户进行互动对话，解答用户的疑问，提供个性化的辅导和反馈，创造更具互动性的学习环境。4....发音与语音识别： AI可以提供标准的发音示范，并利用语音识别技术评估用户的发音，帮助用户提高口语水平。情景例句： 提供包含该单词的真实语境例句，帮助用户理解单词在实际应用中的含义和用法。5....总结：AI技术正在为英语单词App的开发带来巨大的机遇。通过应用以上提到的AI技术，可以开发出更加智能、高效、个性化的英语单词学习App，帮助用户更有效地提高词汇量和英语水平。
独热编码（词袋） 表示计算机文本的一种自然方法是将每个字符单独编码为一个数字（例如ASCII）。 例如，我们可以建立数据集中所有唯一字的词汇表，并将唯一索引与词汇表中的每个单词相关联。...将这些信息可视化的一个好方法是使用混淆矩阵，它将我们的模型的预测与真实标签进行比较。理想情况下，矩阵将是从左上角到右下角的对角线（预测和实际完美匹配）。...如果我们的数据存在偏差，那么分类器将只能在样本数据中做出准确预测，而这个模型在现实世界中则不能很好地推广。在此，我们分别为disaster和irrelevant绘制了“最关键的词”的表。...由于我们可以对用于预测的模型的系数进行提取和排序，使用词袋和逻辑回归来计算单词的重要性其实很简单。...高效的端到端体系结构（源） 用于句子分类的卷积神经网络训练非常迅速，并且作为入门级的深度学习体系能够很好地完成任务。
从横向即单词这个维度来看，每行代表了哪些文档包含了某个单词。比如对于词汇1来说，文档1和文档4中出现过单词1，而其它文档不包含词汇1。矩阵中其它的行列也可作此种解读。...图3-5是一个相对复杂些的倒排索引，与图3-4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...图3-6 带有单词频率、文档频率和出现位置信息的倒排索引 “文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样，这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子...以图1-7为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，
本文将通过实例展示如何应用机器学习来更好地匹配学生和导师，最终在Flask图表界面中展示结果。...一旦有这些东西，我们就可以构建一个算法来匹配学生和导师，并生成一个在线图表界面进行可视化展示。 我们计划用Python完成算法和实现展示。...首先将所有用户的文本字段汇总在一起；随后用Python中的NLTK包进行分词；接着我们去掉了其中的表情符号、终止词和标点，并对剩余的词进行词形还原。...300余名用户的原始单词集中有81000个词汇，在文字处理后，词汇数量减少到了54000个。最后，我们统计每个单词在数据集中出现的频数并删除出现次数少于5次的单词。最终，唯一的词汇列表形成语料库。...我们对这个值进行标准化处理，使其值在0到1之间。这意味着一个人和他自己的距离是0；如果另一个人和他没有任何匹配单词，则两个人的距离为1。 使用所有可能配对的分数矩阵来计算基于特定条件的可能配对。
自然语言处理任务（例如字幕生成和机器翻译）涉及生成单词序列。 针对这些问题开发的模型通常通过在输出词的词汇表中生成概率分布来运行，并且需要解码算法来对概率分布进行采样以生成最可能的词序列。...集束搜索解码器算法，以及如何在Python中实现它。 让我们开始吧。 生成文本的解码器 在字幕生成，文本摘要和机器翻译等自然语言处理任务中，所需的预测是一系列单词。...为这些类型的问题开发的模型通常为输出一个每个单词在可能的词汇表中的概率分布。然后由解码器处理将概率转换为最终的单词序列。...神经网络模型中的最后一层对于输出词汇表中的每个单词都有一个神经元，并且使用softmax激活函数来输出词汇表中每个单词作为序列中下一个单词的可能性。...在每个步骤中，每个候选序列都被扩展为所有可能的后续步骤。每个候选步骤通过将概率相乘在一起进行评分。选择具有最可能概率的k个序列，并且修剪所有其他候选者。该过程然后重复，直到序列结束。
自然语言处理任务如图像描述生成和机器翻译，涉及生成一系列的单词。通常，针对这些问题开发的模型的工作方式是生成在输出词汇表上的概率分布，并通过解码算法对概率分布进行采样以生成可能性最大的单词序列。...在本教程中，你将学习可用于文本生成问题的贪婪搜索和束搜索解码算法。...完成本教程，你将了解： 文本生成问题中的解码问题； 贪婪搜索解码算法及其在 Python 中的实现； 束搜索解码算法及其在 Python 中的实现。...我们可以用 Python 中的一个小例子来展示贪婪搜索的解码方式。我们从一个包含 10 个单词的序列的预测问题开始。每个单词的预测是其在五个单词组成的词汇表上的概率分布。...此外，通过最小化分数来进行搜索也是很常见的，因此，可以将概率的负对数相乘。这个最后的调整使我们能够按照分数对所有候选序列进行升序排序，并选择前k个序列作为可能性最大的候选序列。
这种算法很容易训练而且结果也是可解释的，你可以很轻松地从模型中提取出最重要的一些系数。 我们将数据分为两个集合，训练集用于匹配模型，测试集用于观察应用在未知数据上的效果。...解释和说明模型 为了验证模型并解释它的预测结果，我们需要明确模型用以进行判断的那些词汇。如果我们的数据有偏差，而分类器在样本数据中却能做出准确预测，那这样的模型就无法在现实世界中很好地推广。...由于我们可以对模型的预测系数进行提取和排序，用词袋模型(bag-of-words)和Logistic回归模型很容易就能计算出单词的重要性。 ?...接下来，我们将试着找到一种能够表示词汇在句子中出现频率的方法，尽量让模型从数据中获取更多的信号。...复杂性/可解释性权衡取舍 与先前的模型不同，新模型无法将每个单词都表示成一维向量，因此很难看出哪些词汇与我们的分类结果相关度最高。
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