文章
文章商铺
全部标签

自然语言处理

  • 若无云，岂有风——词语语义相似度计算简介

    若无云，岂有风——词语语义相似度计算简介

    诸多事物都要受到其周边事物的影响，进而改变自身的形态，甚至确立自己的存在——云动，方知风的存在。反映在人的眼中，则是云赋予了风的含义：若无云，岂有风？ 0. 动机 武林高手经常从山川之间顿悟，并由山川之形变化出上乘武艺。风云之间的飘渺互动，实则也为实打实的科学、工程实践提供了指引。风是客观存在的，而只有籍由云，我们才能观察到它。在技术领域的日常工作中，诸如此类的例子数不胜数。而在自然语言语义的研究…
    百度搜索研发部
    • 448
    • 0
    塵風塵風
  • 搜索背后的奥秘–浅谈语义主题计算

    搜索背后的奥秘–浅谈语义主题计算

    摘要: 两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘，可以让我们的搜索更加智能化。本文着重介绍了一个语义挖掘的利器:主题模型。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。近些年来各大互联网公司都开始了这方面的探索和尝试。就让我们看一下究竟吧。 关键词:主…
    百度搜索研发部
    • 433
    • 0
    塵風塵風
  • 基于主特征空间相似度计算的切分算法及切分框架

    基于主特征空间相似度计算的切分算法及切分框架

    我们为什么要切分？ 说到切分(segmentation)，大多数人最容易想到的就是中文分词。作为没有天然空格区分的语言，切词可以帮助计算机去索引文章，从而便于信息检索等方面。该部分主要用到了分词的一个方面：降低搜索引擎的性能消耗。我们常用的汉字有5000多个，常用词组是几十万个。在倒排索引中，如果用每个字做索引的话，那么会造成每个字对应的拉链非常长。所以我们一般会用词组来代替单个汉字建立索引。除此…
    百度搜索研发部
    • 395
    • 0
    塵風塵風
  • 检索结果聚类展望

    检索结果聚类展望

    摘要 检索结果聚类，可以有效地反映出特定Query下，检索结果内容的分布，可以清晰地描述出结果中的各个类别，对Query结果的展示方式亦不再是传统1页若干条结果的流式输送，而是采用展现核心词或代表词的方式，简明扼要地从不同维度提示核心信息，免去用户重新构造Query再搜索或在大量检索结果中寻找、定位所需内容的过程。 关键词：搜索引擎，搜索结果，聚类 我们首先来看一个例子：对于Query“苹果”，在…
    百度搜索研发部
    • 379
    • 0
    塵風塵風
  • 同义词反馈机制

    同义词反馈机制

    1. 介绍 由于搜索算法本身的局限性，对于用户的语义、意图等理解不够，而基于用户行为的点击调权，作为对传统搜索算法的补充，在搜索中扮演着重要的作用。尽管用户行为已经被证明在搜索中的效果，但是一直只是停留在query-url层面，或者ngram-url层面[1]，没有深入反馈到检索算法中的基础策略，比如：同义词、紧密度、省略等，这些策略影响了url与query之间的关系。本文以对同义词的反馈为例，提…
    百度搜索研发部
    • 407
    • 0
    塵風塵風
❯

解锁会员权限

开通会员

解锁海量优质VIP资源

立刻开通
个人中心
购物车
优惠劵
今日签到
有新私信 私信列表
搜索

  • 扫码打开当前页

返回顶部