Научете за Okapi BM25, алгоритъм за извличане, базиран на „торба с думи“. Дигитализацията е съсредоточена около принципа „клиентът на първо място“ и оттогава е инструмент за обогатяване на потребителското изживяване. Тази статия ще обясни как алгоритъмът Okapi BM25 се използва за подобряване на уместността на търсенето и потребителското изживяване в дигиталния свят. Представете си случай, когато имате нужда от книга и отидете в книжарница — затрупани сте с много книги и не знаете..

Това е втората част от поредицата от статии „Дълбоко обучение при извличане на информация“. Тази серия е за тези, които познават основите на дълбокото обучение и биха искали да се потопят дълбоко в областта на съвременното извличане на информация. В част I научихме основни концепции за извличане на информация, метрики, използвани в IR, основи на дизайна на IR-система и едно семейство от методи за задълбочено обучение, обикновено използвани на първия етап от IR-тръбопроводите. В тази..

В searchhub.io почистването на заявката от човешка информация (потребителска заявка) е първата стратегия, която прилагаме към всяка заявка за търсене, която получаваме. В част 1 и 2 вече обсъдихме малко предизвикателствата на корекцията на правописа в мащаб и независимостта на езика. В центъра за търсене обаче се стремим да помогнем на софтуерните системи да разбират хората. Следователно не само трябва да се погрижим за правописни грешки като „скейтборд -› скейтборд“. Има много повече..

Нека изградим Unigram и Positional Postings в Python от нулата върху набор от данни от реалния свят. Това е втората публикация от поредицата за извличане на информация. „Щракнете тук“, за да проверите git repo Серия за извличане на информация: «1. Въведение" 2. Unigram индексиране и позиционно индексиране 3. TF-IDF Има още… Съдържание: Генерирайте Unigram Inverted Index и изпълнявайте сложни булеви заявки Генерирайте позиционни индекси и търсете фрази...