机器学习如何提升信息检索?

机器学习如何提升信息检索?

N-gram是文档或查询中 “N” 个连续单词的序列,并且它们通常用于信息检索 (IR) 中以捕获本地单词模式和上下文信息。例如,二元组是指两个连续的单词,而三元组是指三个连续的单词。

在IR中,n-gram可用于通过捕获可能带有特定含义的多词表达式或短语来改进查询匹配。例如,在搜索 “机器学习” 时,双词 “机器学习” 可以帮助系统匹配具体包含该短语的文档,而不仅仅是单独的单词 “机器” 和 “学习”。

N-gram通过允许系统更好地理解搜索查询和文档的上下文来帮助增强检索过程。通过考虑多个单词序列,n-gram可以提高搜索准确性,尤其是在精确的单词顺序或短语匹配很重要的情况下。它们广泛用于文本分类,聚类和查询扩展等任务。

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
有哪些好的机器学习书籍?
IEEE医学成像学报出版了医学图像处理,系统开发和临床应用方面的技术进步。该杂志涵盖了从基本图像形成理论到实际临床系统的主题。最近的问题是基于AI的诊断,实时手术指导和高级可视化技术的工作。 医学图像分析侧重于医学图像处理的计算方法。该杂
Read Now
生成对抗网络 (GANs) 与多模态人工智能 (AI) 有何关联?
生成对抗网络(GAN)是一种机器学习框架,由两个神经网络组成:生成器和判别器,它们相互对抗以提升各自的性能。这种设置与多模态人工智能特别相关,因为它涉及到跨不同模态(例如图像、文本和音频)集成和生成数据。GAN可以基于来自另一种模态的输入生
Read Now
多智能体系统与单智能体系统有何不同?
“多智能体系统(MAS)和单智能体系统(SAS)都是计算和人工智能中使用的框架,但它们在结构和功能上有显著的不同。在单智能体系统中,只有一个智能体独立操作以完成任务。这个智能体有自己的目标,并在一个独特的环境中工作,在这个环境中它感知输入、
Read Now

AI Assistant