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
多代理系统如何优化物流?
多智能体系统通过允许多个自主智能体协作和协调其活动来优化物流,以提高效率和效果。每个智能体代表一个特定的实体,例如车辆、仓库或运输订单。这些智能体实时通信并共享信息,以便根据各自的角色和目标做出明智的决策,最终实现更好的资源分配和精简的操作
Read Now
图像识别市场有多大?
深度神经网络 (dnn) 在医疗保健领域具有变革性的应用,从诊断到个性化治疗计划。他们擅长医学成像,以高精度检测癌症,心脏病和糖尿病性视网膜病变等疾病。 例如,cnn用于分析x射线和MRI扫描,而rnn处理用于患者监测的时间序列数据。Dn
Read Now
文档数据库如何支持事件驱动架构?
文档数据库通过提供灵活的数据模型、简化数据存储与检索以及支持实时更新来支持事件驱动架构。在事件驱动架构中,系统组件会对由用户交互或内部过程生成的事件做出反应。像MongoDB或Couchbase这样的文档数据库以类似JSON的格式存储数据,
Read Now

AI Assistant