信息检索 (IR) 是根据用户的查询从集合中获取相关文档或数据的过程。它涉及搜索大量数据集 (通常是非结构化数据)，以根据项目与输入查询的相关性来查找和排名项目。
IR系统使用诸如关键字匹配、语义搜索、机器学习和排名算法的各种方法来检索文档。IR应用的示例包括搜索引擎、推荐系统和数字图书馆。
IR的目标是帮助用户快速找到最相关的信息，使其在web搜索，电子商务，学术研究和多媒体检索等领域至关重要。
在信息检索中，相关性是如何定义的？
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什么是子词嵌入，它们为什么有用？
使用诸如近似最近邻 (ANN) 算法之类的专门技术对嵌入进行索引以进行有效检索。常见的索引方法包括分层可导航小世界 (HNSW) 图、反向文件系统 (IVF) 和LSH (位置敏感哈希)。这些方法通过减少比较次数来加速高维空间中的相似性搜索
实时索引面临哪些挑战？
实时索引涉及在新数据到达时立即更新数据库或搜索索引，这带来了几个挑战。主要的困难之一是确保数据的一致性。当数据实时被更新、删除或添加时，系统的不同部分可能对数据的应有状态存在冲突的看法。例如，如果用户在另一个进程同时删除相关记录时提交了表单
增强在特征提取中的作用是什么？
数据增强在特征提取中扮演着至关重要的角色，通过提高可用于训练机器学习模型的数据的多样性和数量。在图像和文本处理的背景下，数据增强指的是应用各种技术来人工增加数据集的大小。这一点尤为重要，因为许多模型需要大量数据才能在未见过的示例上很好地进行