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
相机是如何检测人脸的?
要开始计算机视觉的机器学习,首先要了解Python编程的基础知识和监督学习等基本ML概念。了解用于图像处理和模型构建的关键库,如OpenCV、TensorFlow或PyTorch。 在MNIST或CIFAR-10等简单数据集上练习,以获得
Read Now
使用托管流服务有哪些优势?
“托管流媒体服务提供了多种优势,可以显著提升需要实时数据处理的应用程序的开发和部署。首先,选择托管服务使开发人员能够节省原本用于设置、维护和扩展基础设施的时间和资源。例如,像AWS Kinesis或Google Cloud Pub/Sub等
Read Now
多智能体系统如何处理伦理问题?
"多-Agent系统(MAS)通过整合规则、框架和决策过程来处理伦理考虑,帮助代理在道德困境和社会规范中导航。这些系统通常在代理需要互相互动并做出可能影响他人的选择的环境中运行。为了确保伦理行为,开发者为代理编程提供伦理准则,以优先考虑公平
Read Now

AI Assistant