信息检索的常见应用有哪些?

信息检索的常见应用有哪些?

当信息检索 (IR) 系统的有效性随着时间的推移而恶化时,通常由于用户行为、内容或基础算法的变化而发生相关性漂移。为了解决相关性漂移,IR系统可以结合连续学习机制,例如重新训练模型或更新排名算法以适应新数据。

一种方法是监视用户与搜索结果的交互,并根据诸如点击,在页面上花费的时间或用户评分之类的反馈来调整模型。另一种方法是引入考虑搜索查询中的变化趋势或偏好的自适应排名模型。

此外,将相关文档不断添加到训练数据的反馈循环可以帮助减轻相关性漂移并保持搜索结果的质量。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
联邦学习如何促进负责任的人工智能?
联邦学习通过优先考虑数据隐私、增强模型公平性和减少机器学习过程中的偏见,促进负责任的人工智能。这种方法允许多个设备或本地数据集合作训练模型,同时保持实际数据的分散性。与其将原始数据发送到中央服务器,不如只共享模型更新或梯度。这意味着敏感信息
Read Now
零-shot学习是如何在跨语言任务中工作的?
Zero-shot learning (ZSL) 是一种机器学习范例,使模型能够识别和分类在训练过程中没有看到的类别中的数据。这种方法依赖于利用与看不见的类别相关的语义信息或属性。ZSL不需要每个类别的示例,而是使用关系和共享特征来根据对已
Read Now
精确图像匹配和近似图像匹配之间有什么区别?
“精确图像匹配和近似图像匹配是用于识别和定位数据集中的图像的两种技术,但它们在方法和应用上存在显著差异。精确图像匹配是指将一个图像直接与数据库中的其他图像进行比较,以找到逐像素的完全匹配。该技术依赖于检查图像内容的算法,以确保它们是完全相同
Read Now

AI Assistant