概率排序原理 以往的向量空间模型是将query和文档使用向量表示然后计算其内容相似性来进行相关性估计的,而概率检索模型是一种直接对用户需求进行相关性的建模方法,一个query进来,将所有的文档分为两类 -- 相关文档.不相关文档,这样就转为了一个相关性的分类问题. 对于某个文档D来说,P(R|D)表示该文档数据相关文档的概率,则P(NR|D)表示该文档属于不相关文档的概率,如果query属于相关文档的概率大于不相关文档P(R|D)>P(RN|D),则认为这个文档是与用户查询相关相关的. 现在使用…

1. 概率排序原理 以往的向量空间模型是将query和文档使用向量表示然后计算其内容相似性来进行相关性估计的,而概率检索模型是一种直接对用户需求进行相关性的建模方法,一个query进来,将所有的文档分为两类 -- 相关文档.不相关文档,这样就转为了一个相关性的分类问题. 对于某个文档D来说,P(R|D)表示该文档数据相关文档的概率,则P(NR|D)表示该文档属于不相关文档的概率,如果query属于相关文档的概率大于不相关文档P(R|D)>P(NR|D),则认为这个文档是与用户查询相关相关的. 现…

几个符号意义: R:相关文档集 NR:不相关文档集 q:用户查询 dj:文档j 1/0风险情况 PRP(probability ranking principle):概率排序原理,利用概率模型来估计每篇文档和需求相关概率,然后对结果进行排序. 贝叶斯最优决策原理,基于最小损失风险作出决策,返回相关的可能性大于不相关的可能性的文档: 基于检索代价的概率排序原理: crrP(R|D) + crnP(NR|D) < cnrP(R|D) + cnnP(NR|D) 如何计算概率 文档d可以表示为向量(d1…

此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思想,接着调研了当前的研究水平,最后展望某些有所希望的方向.从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)出发,讨论了其与概率建模的联系,描述了用于主题发现的两种算法.主题模型日新月异,被扩展和…

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models      转:http://www.cnblogs.com/siegfang/archive/2013/01/30/2882391.html   此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思…

目录 LDA 主题模型 几个重要分布 模型 Unigram model Mixture of unigrams model PLSA模型 LDA 怎么确定LDA的topic个数? 如何用主题模型解决推荐系统中的冷启动问题? LDA 这里简单的介绍一下LDA的另一种身份,概率主题模型 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)隐含狄利克雷分布(英语:Latent Dirichlet allocation,简称LDA),是一种主题模型,它可以将文档集中每篇…

之前忘记强调重要的差异:链式法则的条件概率和贝叶斯网络的链式法则之间的差异 条件概率链式法则 P\left({D,I,G,S,L} \right) = P\left( D \right)P\left( {I\left| D \right.}\right)P\left( {G\left| {D,I} \right.} \right)P\left( {S\left| {D,I,G} \right.}\right)P\left( {L\left| {D,I,G,S} \right.} \right)"…

在本文中,基于Daphne Koller完成课程. PDM(ProbabilisticGraphiccal Models) 称为概率图模型. 以下分别说明3个词相应的意义. 概率 -给出了不确定性的明白量度. -给出了依据不确定性进行判断的有力工具. -利用数据结构,建立了进行学习的方法,解决十分大规模的问题. 图 这里主要用到2种概率图,用于表示依赖关系.如图1所看到的. 图1 1.Bayesiannetworks 贝叶斯网络是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DA…

上面两篇博客,解释了概率有向图(贝叶斯网),和用其解释条件独立.本篇将研究马尔可夫随机场(Markov random fields),也叫无向图模型,或称为马尔科夫网(Markov network) 下面附上,上述实验的matlab代码.没有插入matlab选项,大家复制到matlab里面看吧.下次我用python实现吧 % PRML image de-noising clc; clear; close all; A=imread('a.jpg');%读入名字为a.jpg的图片 imshow(A…

垂直搜索结果的优化包括对搜索结果的控制和排序优化两方面,其中排序又是重中之重.本文将全面深入探讨垂直搜索的排序模型的演化过程,最后推导出BM25模型的排序.然后将演示如何修改lucene的排序源代码,下一篇将深入解读目前比较火热的机器学习排序在垂直搜索中的应用.本文的结构如下: 一.VSM模型简单介绍: 二.lucene默认的评分公式介绍: 三.概率语言模型中的二元独立模型BIM介绍: 四.BM25介绍: 五.lucene中的edismax解析器介绍以及评分公式源代码介绍: 六.修改排序源代码:…

前言 本文主要是对TF-IDF和BM25在公式推演.发展沿革方面的演述,全文思路.图片基本来源于此篇公众号推文<搜索中的权重度量利器: TF-IDF和BM25>,侵删. 一 术语 TF: Term Frequency,词频:衡量某个指定的词语在某份[文档]中出现的[频率] IDF: Inverse Document Frequency,逆文档频率:一个词语[普遍重要性]的度量. TF-IDF = TF*IDF 一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字…

Solr In Action 笔记(2) 之评分机制(相似性计算) 1 简述 我们对搜索引擎进行查询时候,很少会有人进行翻页操作.这就要求我们对索引的内容提取具有高度的匹配性,这就搜索引擎文档的相似性计算,如何准确的选出最符合查询条件的文档. <这就是搜索引擎>里面对相似性计算进行了简单的介绍. 内容的相似性计算由搜索引擎的检索模型建模,它是搜索引擎的理论基础,为量化相关性提供了一种数学模型,否则没法计算.当然检索模型理论研究存在理想化的隐含假设,即假设用户需求已经通过查询非常清晰明确地表达出…

本文是Xapian检索过程的分析,本文内容中源码比较多.检索过程,总的来说就是拉取倒排链,取得合法doc,然后做打分排序的过程. 1 理论分析 1.1  检索语法 面对不同的检索业务,我们会有多种检索需求,譬如:要求A term和B term都在Doc中出现:要求A term或者B term任意在Doc中出现:要求A term或者B term任意在Doc出现,并且C term不出现…...,用符号表示: A & B A || B (A || B) & ~C ( A & ( B ||…

前两天老师给我们讲解了BM25算法,其中包括由来解释,以及算法推导,这里我再将其整理,这里我不讲解之前的BIM模型,大家有兴趣可以自行了解.Okapi BM25:一个非二值的模型bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法,它是一种基于概率检索模型提出的算法.举个例子:我们查询关键词red apple ,将其分词为red 和apple,我们在我们的1000个文档中分别索引这两个词,但是我们发现red的似乎经常出现,然而apple出现频率不高,那我们将这一千个文档进行得分排序,如果某个文档…

Atitit.数据检索与网络爬虫与数据采集的原理概论 1. 信息检索1 1.1. <信息检索导论>((美)曼宁...)[简介_书评_在线阅读] - dangdang.html1 1.2. <现代信息检索(原书第2版)(由信息检索领域的代表人物撰写,及时掌握现代信息检索关键主题的详细知识)>((智)贝泽耶茨...)2 2. 网络爬虫2 2.1. 第8章 web爬取1993 2.2. <用Python写网络爬虫>([澳]理查德...)3 3. 数据采集4 3.1. <…

我们之前从开发者的角度谈了一些有关搜索引擎的技术,其实对于用户来说,我们不需要知道网络爬虫到底是怎样爬取网页的,也不需要知道倒排索引是什么,我们只需要输入我们的查询词query,然后能够得到我们想要的网页或者答案就可以了.这就是搜索引擎技术中相对顶层的技术——查询处理. 转载自:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7978451 1. 查询处理的流程 用户输入想要查询的query,搜索引擎是怎样一步一步对查询进行处理的,或者说搜索引擎是怎样一步…

主讲人 planktonli planktonli(1027753147) 19:52:28 现在我们就开始讲第四章,第四章的内容是关于 线性分类模型,主要内容有四点:1) Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系 (Fisher分类是最小二乘分类的特例)2) 概率生成模型的分类模型3) 概率判别模型的分类模型4) 全贝叶斯概率的Laplace近似 需要注意的是,有三种形式的贝叶斯:1) 全贝叶斯2) 经验贝叶斯3) MAP贝叶斯我们大家熟知的是 MAP贝叶斯 MAP(poor man…

小夕从7月份开始收到第一场面试邀请,到9月初基本结束了校招(面够了面够了T_T),深深的意识到今年的对话系统/chatbot方向是真的超级火呀.从微软主打情感计算的小冰,到百度主打智能家庭(与车联网?)的DuerOS和UNIT,到渗透在阿里许多产品的全能型智能客服小蜜,以及腾讯的小微和搜狗的汪仔,更不必说那些大佬坐镇的独角兽公司了,小夕深感以对话为主战场的NLP之风在工业界愈演愈烈,吓得小夕赶紧码了这篇文章. 1. 扫盲 对话的概念很大,从输入形式上分为文本和语音,本文当然只考虑文本.从对话目的…

引言 Okapi BM25,一般简称 BM25 算法,在 20 世纪 70 年代到 80 年代,由英国一批信息检索领域的计算机科学家发明.这里的 BM 是"最佳匹配"(Best Match)的缩写,Okapi 是第一个使用这种方法的信息获取系统的名称.在信息检索领域,BM25 算法是工程实践中举足轻重的重要的 Baseline 算法.迄今为止距 BM25 的提出已经过去三十多年,但是这个算法依然在很多信息检索的任务中表现优异,是很多工程师首选的算法之一. 今天我们就来谈谈 BM25 算…

原文链接:https://www.elastic.co/blog/found-similarity-in-elasticsearch 原文 By Konrad Beiske 翻译 By 高家宝 译者按 该文虽然名为Elasticsearch中的相似度模型,实际上多数篇幅讲的都是信息检索邻域的通用相似度模型.其中涉及到具体实现的部分,Elasticsearch中相似度实际上是Lucene实现的,因此对于Lucene和Solr的开发者也具有参考意义. 导读 Elasticsearch当前支持替换默认…

文本信息检索--布尔模型和TF-IDF模型 1. 布尔模型 ​ 如要检索"布尔检索"或"概率检索"但不包括"向量检索"方面的文档,其相应的查询表达式为:Q=检索 and (布尔or 概率 not向量),那么Q可以在其相应的(检索,布尔,概率,向量)标引词向量上取(1,1,0,0)(1,0,1,0)(1,1,1,0),那么文档Dj的向量如果与这中间一个相等,那么即可认为他们之间存在相似关系,而这种相互关系也是布尔值,即sim(Q,Dj)只能为0或1…

分享嘉宾:何杰 阿里妈妈 高级算法专家 编辑整理:孙锴 内容来源:DataFun AI Talk 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处 导读:阿里妈妈是阿里巴巴集团旗下数字营销的大中台,2018年广告营收超过1500亿,近乎占据中国广告市场收入的半壁江山.如何驱动这艘商业航母不断前行,阿里妈妈技术团队始终坚持技术创新驱动业务增长的战略,而 TDM 正是在这一战略指导下,由阿里妈妈精准定向广告算法团队自主研究.设计.应用从而创造巨大商业价值的创新算法典型代表. 今天的主要内容分为…

转载:https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/80373744 Ranking 是信息检索领域的基本问题,也是搜索引擎背后的重要组成模块. 本文将对结合机器学习的 ranking 技术——learning2rank——做个系统整理,包括 pointwise.pairwise.listwise 三大类型,它们的经典模型,解决了什么问题,仍存在什么缺陷. Pointwise 类方法,其 L2R 框架具有以下特征: 输入空间中样本是单个 doc(和…

一.简介:TF-IDF 的改进算法 https://blog.csdn.net/weixin_41090915/article/details/79053584 bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法.通俗地说:主要就是计算一个query里面所有词q和文档的相关度,然后再把分数做累加操作. 我们有一个query和一批文档Ds,现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数,我们的做法是,先对query进行切分,得到单词qi,然后单词的分数由3部分组成: 单词qi和D之间的相关性…

深度树匹配模型(TDM) 算法介绍 Tree-based Deep Match(TDM)是由阿里妈妈精准定向广告算法团队自主研发,基于深度学习上的大规模(千万级+)推荐系统算法框架.在大规模推荐系统的实践中,基于商品的协同过滤算法(Item-CF)是应用较为广泛的,而受到图像检索的启发,基于内积模型的向量检索算法也崭露头角,这些推荐算法产生了一定的效果,但因为受限于算法模型本身的理论限制,推荐的最终结果并不十分理想.近些年,深度学习技术逐渐兴起,在包括如图像.自然语言处理.语音等领域的应用产生了…

本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载,原文. 选自 Open AI 作者:ANDREJ KARPATHY, PIETER ABBEEL, GREG BROCKMAN, PETER CHEN, VICKI CHEUNG, ROCKY DUAN, IAN GOODFELLOW 等 机器之心编译 参与:孙睿.吴攀 引言:这篇博文介绍了 OpenAI 的首批研究结果.研究人员分别从事的四个研究项目贯穿了一个共同的主题:在机器学习中提升或使用生成模型,无监督学…

word2vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具. gensim包提供了word2vec的python接口. word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型. 模型原理 语言模型的基本功能是判断一句话是否是自然语言, 从概率的角度来说就是计算一句话是自然语言的概率. 直观地讲"natural language"这个词组出现的概率要比"natural warship&q…

这是一个非常重要的模型,凡是学统计学.机器学习.数据挖掘的人都应该彻底搞懂. python包: hmmlearn 0.2.0 https://github.com/hmmlearn/hmmlearn 参考链接: 一文搞懂HMM(隐马尔可夫模型) 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型? - 知乎 有些文章里面已经介绍得非常清楚了,只是需要在项目中进行实践,然后做一下总结. 数学之美里有一章专门讲了隐含马尔科夫模型,讲得非常的通俗易懂. 在自然语言处理方面得到了广泛的应用,此外还有语音识别,机器翻…

熵的概念在统计学习与机器学习中真是很重要,熵的介绍在这里:信息熵 Information Theory .今天的主题是最大熵模型(Maximum Entropy Model,以下简称MaxEnt),MaxEnt 是概率模型学习中一个准则,其思想为:在学习概率模型时,所有可能的模型中熵最大的模型是最好的模型:若概率模型需要满足一些约束,则最大熵原理就是在满足已知约束的条件集合中选择熵最大模型.最大熵原理指出,对一个随机事件的概率分布进行预测时,预测应当满足全部已知的约束,而对未知的情况不要做任何主…

本文简单整理了以下内容: (一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型)简单回顾 (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) 这篇写的非常浅,基于 [1] 和 [5] 梳理.感觉 [1] 的讲解很适合完全不知道什么是CRF的人来入门.如果有需要深入理解CRF的需求的话,还是应该仔细读一下几个英文的tutorial,比如 [4] . (一)马尔可夫随机场简单回顾 概率图模型(Probabilistic graphical model,P…