信息检索中的准确率和召回率是什么?

信息检索中的准确率和召回率是什么?

当用户的搜索项具有多种可能的含义或解释时,会发生歧义查询。IR系统通过各种策略处理歧义,例如使用上下文,同义词和用户意图消除歧义查询。

通常使用自然语言处理 (NLP) 技术,例如查询扩展 (添加相关术语以阐明用户的意图) 和词义消歧 (基于上下文选择单词的最可能含义)。例如,如果用户搜索 “苹果”,则系统可以检查上下文以确定用户指的是水果还是技术公司。

机器学习模型 (例如评估用户偏好的分类算法) 还可以通过从先前的用户交互中学习并改进未来的查询解释来帮助解决歧义。

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
隐私如何影响推荐系统的设计?
结合协作和基于内容的过滤提供了增强推荐系统的准确性和效率的几个好处。协同过滤依赖于用户交互和行为,例如评级和购买历史,以基于类似用户的偏好来建议项目。相比之下,基于内容的过滤侧重于项目本身的属性,使用文本描述、流派或产品规格等功能来提出建议
Read Now
视觉语言模型是如何在预测中处理上下文的?
“视觉-语言模型(VLMs)通过利用视觉和文本信息来处理预测中的上下文,从而创造了对输入数据的统一理解。这些模型的核心在于分析和整合图像的特征与相关文本。这样的双重输入使模型能够形成内容的连贯表示,这对诸如图像标题生成、视觉问答和跨模态检索
Read Now
多智能体系统如何处理不确定性?
“多智能体系统通过结合决策策略、概率推理和智能体之间的沟通来处理不确定性。不确定性可能来自多种因素,例如关于环境的不完整信息、其他智能体不可预测的行动或传感器噪声。为了管理这些不确定性,智能体通常使用模型来帮助他们基于可用数据做出明智的决策
Read Now