在信息检索(IR)中,什么是查询?

在信息检索(IR)中,什么是查询?

实现搜索结果的多样性涉及呈现解决查询的不同方面的各种相关文档。IR系统可以使用考虑多个相关性维度的多样性算法,例如内容种类、来源或视角。

一种常见的技术是使用调整搜索结果以包括来自不同类别或视点的文档的重新排序算法。例如,对于有关 “apple” 的查询,不同的结果集可能包括有关水果和技术公司的文章。

另一种方法是根据相似的主题将搜索结果分组到集群中,确保每个集群提供唯一的内容,这有助于系统提供更广泛的相关文档。

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
自动驾驶汽车在它们的视觉软件中使用OpenCV吗?
人工神经网络 (ann) 用于机器学习,通过模仿人脑的结构和功能来建模和解决问题。它们由相互连接的节点 (神经元) 层组成,这些节点通过加权连接处理输入数据。 在回归、分类和聚类等任务中应用了ANNs。例如,在图像识别中,他们从训练数据中
Read Now
知识图谱如何支持机器学习模型?
图形神经网络 (GNN) 是一种机器学习框架,专门用于处理图形结构化数据。在图中,数据被表示为节点 (或顶点) 和边 (节点之间的连接)。Gnn能够通过基于其邻居更新节点表示来从该数据结构内的关系和交互中学习。这意味着gnn不是将数据视为独
Read Now
向量误差修正模型(VECM)是什么?
时间序列分析有几个局限性,可能会影响其有效性和可靠性。首先,它假设基础数据是平稳的,这意味着均值和方差等统计属性不会随时间变化。在现实世界的应用中,数据可能表现出趋势、季节性和其他违反这一假设的动态行为。例如,由于经济因素,股票价格往往会在
Read Now

AI Assistant