2024年信息檢索考試題庫

2024年信息檢索考試題庫1.現(xiàn)代信息檢索的基本流程正確答案:完整的信息檢索處理過程如圖7-1所示,包括用戶信息需求的表達、待檢索文檔集的索引構建、查詢條件與索引文檔的匹配以及用戶反饋環(huán)節(jié)。其中,關鍵詞、問句以及檢索中的用戶畫像與個性化檢索,可看作是需求表達環(huán)節(jié),詞項提取與倒排索引構建可看作是索引構建的工作,后面提到的布爾檢索模型、向量空間模型等檢索模型可用于解決匹配問題,而相關反饋處理與日志挖掘,則屬于反饋環(huán)節(jié)。解析：暫無解析

2.倒排索引的工作流程正確答案:首先,文件解析模塊負責從不同格式的文件之中,提取出可供檢索之用的文本內容,作為建立倒排索引的原始數(shù)據(jù)來源,例如,從網頁文檔、純文本文件、PDF、各類辦公格式的文件、壓縮文件之中提取出待索引的文本內容。其次,詞條切分模塊負責把連續(xù)的文本字符數(shù)據(jù),轉換為詞語級別的可處理單元。由文本分割形成的詞語單元,稱為詞條(Token)。然后,語言分析模塊將傳入的詞條逐一分析,轉換為規(guī)范的形式,例如,把英文的單、復數(shù)形式統(tǒng)一轉換為單數(shù)形式,把大寫字母統(tǒng)一轉換為小寫字母。詞條規(guī)范化處理之后得到的結果稱為詞項(Term)。最后,索引構建模塊根據(jù)文檔的詞項序列,構建倒排索引,以支持后續(xù)的快速檢索功能解析：暫無解析

3.索引構建的常用方法。正確答案:詞項-文檔關聯(lián)矩陣1)把所有的詞語和文檔之間的關系,以二維表格的方式組織到一起,稱為詞項-文檔關聯(lián)矩陣。2)矩陣每一行的數(shù)字構成的序列稱為該詞項的文檔向量,表示該詞項在哪些文檔中出現(xiàn)過,出現(xiàn)時對應位置為1,未出現(xiàn)時對應位置為0。3)我們把逐個掃描文檔查找詞語的過程,轉變?yōu)閺囊延性~項-文檔關聯(lián)矩陣中尋找定位詞語所在文檔的過程。倒排索引詞項-文檔關聯(lián)矩陣可以有效地實現(xiàn)對詞語的檢索,但是當文檔集合規(guī)模變大時,詞項-文檔關聯(lián)矩陣也會隨之變得龐大。為此,人們把每篇文檔用一個唯一的數(shù)字來表示,該數(shù)字稱為文檔ID,通常簡寫為docID。整個詞項-文檔關聯(lián)矩陣分成兩部分,即詞項構成的詞典和每一個詞項所出現(xiàn)的文檔ID列表。由詞項映射到所出現(xiàn)的文檔的信息組織方式稱為倒排索引。解析：暫無解析

4.索引壓縮的目的是什么,有哪些方法?正確答案:對倒排文件進行適當?shù)膲嚎s,不僅可以減少占用的內存和磁盤的空間,還可以提高磁盤的吞吐量,從而提高維護和查詢索引的效率。壓縮技術一般分為有損壓縮和無損壓縮兩類。去停用詞、詞干提取等技術屬于有損壓縮,因為在使用這些技術時會損失一些原文中的信息。倒排文件的無損壓縮技術,即在壓縮倒排文件的同時,其原始信息完全被保留,不會缺損。由于倒排文件由詞匯表和記錄表兩部分組成,因此對倒排文件的壓縮也需要從這兩方面考慮。(1)詞匯表的壓縮在檢索的時候,需要經常查詢詞匯表,理想情況下,應將詞匯表始終置于內存之中。但隨著索引文檔數(shù)量的增多,詞匯表也將逐漸增大,若不對其進行壓縮,很可能造成內存不足;同時,對于某些內存有限的應用,更需要節(jié)約內存;另外詞匯表過大還會造成加載緩慢等問題;對于桌面檢索系統(tǒng),因為需要雨其他程序共享內存資源,也要求詞匯表必須盡量的小?？梢?對詞匯表進行壓縮是非常必要的。最簡單和常用的詞匯表存儲結構是使用定寬數(shù)組存儲單詞表,即使用固定大小的數(shù)組表示一個單詞。這種表示方式存在兩個缺點:<1>浪費存儲空間;<2>不能表示所有的詞。為了克服這些缺點,可以使用一個長字符串連續(xù)存儲單詞表,這樣的存儲方式既緊湊,又不會出現(xiàn)溢出問題。(2)記錄表的壓縮在倒排文件中,一般使用16位或32位整數(shù)表示文檔和單詞的位置的絕對編號,因為這種機器字長對齊的表示方式適用于多數(shù)編譯器和處理器。然而,16位的無符號整數(shù)在實際中是很容易造成溢出的,因此需要花費更多的字節(jié)來存儲,如32位。為了解決上面的矛盾,節(jié)省更多的空間,人們經常使用文檔編號和單詞位置的相對變化來表示。通過這種記錄相對變化的表示方法,就可以用比較少的字節(jié)表示編號的相對變化。而這種整數(shù)的定長表示節(jié)省的空間有限,一般使用變長整數(shù)來表示這種相對變化,。其基本原理就是使用較少的位數(shù)表示較小但出現(xiàn)次數(shù)較多的整數(shù);而較大的整數(shù),因其出現(xiàn)的次數(shù)較少,可使用較多的位數(shù)表示。由于多數(shù)單詞出現(xiàn)的文檔編號相對變化數(shù)字較小,所以從整體來看,這種方法可以大大壓縮存儲空間。上面介紹的倒排文件壓縮技術的優(yōu)點是相當明顯的:(1)降低了索引在內存和磁盤中占用的空間,經過適當?shù)膲嚎s,索引的大小可以降為原始文檔的25%左右。(2)由于索引被壓縮,提高了磁盤的傳輸效率,使得查詢的速度加快。(3)由于磁盤傳輸效率的提高,使得索引的構造和維護的效率也得到提高。(4)另外一個隱含點好處是,這樣提高了倒排文件的緩存能力,因為壓縮技術使得內存的利用率大大提高。解析：暫無解析

5.傳統(tǒng)文獻檢索與現(xiàn)代信息檢索有何異同。正確答案:(1)檢索的對象得到了極大的豐富:傳統(tǒng)文獻檢索以紙本的圖書、期刊、報紙、學術論文、會議文獻等為核心。在網絡環(huán)境下,信息資源組成體系發(fā)生了變化,網絡資源在內容和形式上均較傳統(tǒng)的資源豐富了許多。(2)檢索的空間得到了極大的擴展:現(xiàn)代網絡信息系統(tǒng)沖破了傳統(tǒng)的空間的局限性,大大擴展了檢索空間。它可以檢索互聯(lián)網上的各類資源。(3)檢索趨于簡單方便:網絡信息檢索一改以往的信息檢索專業(yè)性較強的特點,以簡單方便的檢索方式贏得了廣大用戶的歡迎。網絡檢索具有以上所提到的諸多優(yōu)勢,也存在一些不足:1)信息查準率比較低。2)檢索帶有一定的盲目性。3)各種檢索工具的檢索方法不統(tǒng)一,造成了用戶使用的不便。解析：暫無解析

6.查全率、查準率正確答案:查全率指檢出的相關文獻信息量與檢索系統(tǒng)中相關文獻信息總量的比率,它反映出信息檢索系統(tǒng)檢出相關文獻信息的能力。具體公式如下:查全率=〔檢出相關文獻信息量/檢索系統(tǒng)中相關文獻信息總量〕×100%=〔a/(a+c)〕×100%查準率指檢出的相關文獻信息量與檢出文獻信息總量的比率,它反映出信息檢索系統(tǒng)的精確度,說明系統(tǒng)排除干擾,減少噪音的能力。具體公式如下:查準率=〔檢出相關文獻信息量/檢出文獻信息總量〕×100%=〔a/(a+b)〕×100%解析：暫無解析

7.影響查全率、查準率的因素、局限。正確答案:提高信息檢索的查全率和查準率,是調節(jié)檢索策略的主要目標。在檢索策略中影響查全率和查準率變化的主要因素有以下幾種。1)主題分析是否準確、全面對檢索課題進行主題分析,是正確選擇主題詞和構建檢索表達式的先決條件,也是提高檢索的查全率和查準率的前提。尤其是對于一些由復雜主題構成的檢索課題,主題分析具有更為重要的意義。2)檢索詞選擇是否準確選用的檢索詞的專指度會影響檢索范圍,檢索詞過于專指或者過于泛指,都會不恰當?shù)乜s小或擴大檢索范圍。3)檢索詞之間邏輯關系的配置是否合適般說來,邏輯與的使用有助于提高查準率,邏輯或的使用有助于提高查全率,截詞檢索的使用可以提升查全率,限制檢索可以將檢索詞限定在某一范圍之內,有利于提高查準率。但是,如果不合適地使用邏輯算符或其他算符,就會帶來一些負面的影響,降低檢索的查全率和查準率。解析：暫無解析

8.詞典組織的三種方法。正確答案:在信息檢索和自然語言處理中,詞典(詞匯表)是將語言中的詞項映射到索引的一種數(shù)據(jù)結構。詞典的組織對于檢索系統(tǒng)的性能至關重要。以下是三種常見的詞典組織方法:線性列表(SequentialList):詞典被組織為一個詞項的線性列表。每個詞項都有一個指向其在文檔中出現(xiàn)位置的指針列表(倒排索引)。這種方法簡單直觀,但查找效率較低,特別是在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上,因為每次查找都需要線性掃描列表。哈希表(HashTable):詞典使用哈希表來存儲詞項和其對應的倒排索引。哈希表提供了快速的查找、插入和刪除操作。哈希表通過將詞項的鍵(例如,單詞)映射到表中的一個位置來組織數(shù)據(jù),從而實現(xiàn)快速訪問。哈希沖突解決和動態(tài)擴容是實現(xiàn)哈希表時需要考慮的問題。樹結構(TreeStructure):詞典可以存儲在各種樹結構中,如二叉搜索樹、平衡樹(如AVL樹、紅黑樹)或Trie樹(前綴樹)。樹結構可以提供有序的詞項訪問,支持快速的查找、插入和刪除操作。Trie樹特別適用于詞項的前綴查找,常用于自動補全和拼寫檢查功能。每種方法都有其優(yōu)缺點,選擇哪種方法取決于具體的應用場景、詞典的大小、詞項的分布以及所需的操作類型(如查找、插入、刪除)。例如,對于大量數(shù)據(jù)的快速查找,哈希表或Trie樹可能是更好的選擇,而對于需要有序遍歷詞項的場景,樹結構可能更合適。解析：暫無解析

9.統(tǒng)配檢索、短語檢索的實現(xiàn)原理。正確答案:統(tǒng)配檢索,也稱為通配符檢索,是一種基于模式匹配的搜索技術,它通過在搜索關鍵詞中插入特殊的通配符來擴展搜索范圍和匹配模式,從而提高搜索效率。在這種檢索方法中,可以使用星號(?)代表零個或多個字符的任意組合,問號(?)代表單個字符的任意組合。這樣的通配符允許用戶進行模糊匹配,找到可能的匹配項,但也可能存在誤匹配和漏匹配的風險。統(tǒng)配檢索的實現(xiàn)原理通常涉及字符串模式匹配技術。搜索引擎或數(shù)據(jù)庫查詢系統(tǒng)會在內部實現(xiàn)一個匹配算法,該算法能夠理解通配符的含義,并據(jù)此搜索與指定模式相匹配的字符串。例如,在文件系統(tǒng)中搜索帶有特定擴展名的文件時,可以使用星號(?)來代表任意長度的文件名,然后檢索系統(tǒng)會查找所有以該擴展名結尾的文件。詞組檢索,也稱為短語檢索,或字符串檢索。它是一個詞組或短語用雙引號(“”)括起來作為一個獨立運算單元,進行嚴格匹配,以提高檢索速度的一種方法。解析：暫無解析

10.Web信息檢索的主要研究內容正確答案:web信息檢索是處理Internet信息的信息檢索。Web具有海量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)是動態(tài)增加的,數(shù)據(jù)格式多種多樣,具有多種語言的信息;除了豐富的內容信息外,web的網頁之間還有鏈接關系,即有復雜的結構信息。Web信息檢索目前研究的問題有:網絡數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)抽取(webDB的挖掘)、網頁排序(包括動態(tài)排序和靜態(tài)排序)、檢索結果評估、查詢分析、個性化、反欺騙網頁、Internet結構信息的挖掘、Internet語言的分析等。Web信息檢索面對的機遇與挑戰(zhàn)都是數(shù)據(jù)——海量的數(shù)據(jù)蘊含著豐富的信息。解析：暫無解析

11.搜索引擎中鏈接分析的目的和方法。正確答案:搜索引擎中的鏈接分析是一種評估網頁重要性和相關性的方法,其主要目的是確定網頁的質量、權威性以及與其他網頁的關系。PageRank算法是由谷歌創(chuàng)始人拉里·佩奇提出的,它通過網頁之間的鏈接關系來評估每個網頁的權重。PageRank算法基于兩個主要原理:一個網頁的重要性由指向它的其他網頁的數(shù)量和質量決定;網頁的PageRank值可以通過其他網頁的PageRank值來傳遞鏈接分析的應用主要體現(xiàn)在搜索結果的排序上。搜索引擎會根據(jù)網頁的PageRank值算法計算的權威性和相關性值對搜索結果進行排序,將質量高、與搜索主題相關的網頁更靠前地呈現(xiàn)給用戶解析：暫無解析

12.搜索引擎的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢、工作原理。正確答案:搜索引擎的現(xiàn)狀第一,搜索引擎主要指利用自動搜索技術軟件,對互聯(lián)網資源進行搜集、組織并提供檢索的信息服務系統(tǒng)。廣義的搜索引擎泛指網絡上提供信息檢索服務的工具和系統(tǒng),是網絡檢索工具的統(tǒng)稱。包括三種類型:一是目錄式搜索引擎;二是基于機器人技術的搜索引擎;三是元搜索引擎。狹義的搜索引擎主要指利用自動搜索技術軟件,對因特網資源進行搜集、組織并提供檢索的信息服務系統(tǒng),即廣義的搜索引擎的第2種類型。第二,特點:1)支持全文檢索;搜索引擎的出現(xiàn)推動了全文檢索技術的發(fā)展,全文檢索技術是搜索引擎的核心。2)檢索功能較為全面,檢索方法多樣;多數(shù)搜索引擎都支持布爾邏輯檢索、截詞檢索、位置檢索、字段限定檢索等。3)檢索結果按相關性排序;搜索引擎按照用戶要求找到檢索結果后,根據(jù)自身系統(tǒng)設定,對檢索結果進行相關性排序,然后輸出給用戶,并將最相關的檢索結果排在最前面。4)查詢速度快,維護更新及時;搜索引擎是一種自動搜索技術,數(shù)據(jù)庫的容量雖然很大,但搜索速度比較快,更新也非常及時。5)支持關鍵詞檢索和分類目錄瀏覽檢索。多數(shù)搜索引擎在提供關鍵詞檢索的同時,或自己設置分類主題目錄,或直接采用其他的網絡資源目錄,支持關鍵詞檢索與目錄瀏覽的并行,實現(xiàn)二者結合。第三,主要的中英文引擎:(1)Google:采用獨樹一幟的PageRank技術,簡單快速,關聯(lián)性極強,檢索功能全面,易于使用。其還具有索引快照、工具條、“手氣不錯”等智能化功能。(2)百度:百度是目前全球優(yōu)秀的中文信息檢索與傳遞技術供應商。百度在中國各地和美國均設有服務器,搜索范圍涵蓋了整個中國和新加坡等華語地區(qū)以及北美、歐洲的部分站點。收錄范圍包括GBK(漢字內碼擴展規(guī)范)、GB2312(簡體)、BIG(繁體),并且能在不同的編碼之間轉換,是目前更新時間最快、數(shù)據(jù)量最大的中文搜索引擎。(3)Ask。除Yahoo和Google外,Ask成為碩果僅存的,擁有自主技術的獨立一線全文搜索引擎。其將類似搜索結果分配到分類目錄中,并支持自然語言檢索技術,設置了“智能回答”搜索引擎的發(fā)展趨勢:1)集成搜索引擎,隨著互聯(lián)網規(guī)模和信息量的急劇膨脹,僅依賴一家搜索引擎已無法適應當前互聯(lián)網的狀況。集成搜索引擎將多個獨立搜索引擎集成在一起,提供給用戶一個統(tǒng)一的檢索界面。2)垂直搜索引擎,他通過針對某一特定領域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定價值的信息和相關服務,更具有專業(yè)和行業(yè)特色。3)智能搜索引擎,在傳統(tǒng)搜索引擎功能的基礎上,還提供用戶興趣自動識別,內容的予以理解,智能化信息過濾,推送等功能。4)可視化搜索引擎,實現(xiàn)檢索結果的可視化。不僅使人們直接觀察到信息,也能實現(xiàn)與用戶更直接、直觀的交互,還能揭示檢索結果中文檔之間的關系。5)多媒體搜索引擎,基于內容的檢索不同于傳統(tǒng)檢索手段,他用于檢索的是反應媒體內容并與媒體存儲在一起的各種量化特征,使用的是基于相似性度量的示例查詢方法。融合了圖像理解技術、模式識別技術,為用戶提供更有效的檢索手段。6)關聯(lián)式綜合搜索引擎,就是一種一站式的搜索服務,他使互聯(lián)網用戶在搜索時只需輸入一次查詢目標,即可在同一界面得到各種有關聯(lián)的查詢結果。搜索引擎的工作原理:首先,搜索器根據(jù)一定的搜集策略抓取互聯(lián)網上的網頁,然后由索引器對搜集回來的網頁信息進行分析,抽取索引項,用于表示文檔以及生成文檔庫的索引表,形成索引數(shù)據(jù)庫。用戶通過檢索接口輸入相關的查詢請求,索引接口對用戶的查詢請求進行分析和轉換,由檢索器在索引數(shù)據(jù)庫中進行查找和匹配,最后將符合要求的文檔按相關性程度的高低進行排序,形成結果列表,并通過用戶接口將檢索結果列表返回給用戶。解析：暫無解析

13.搜素引擎的主要發(fā)展階段、技術架構。正確答案:根據(jù)搜索引擎不同時期的研究重點和服務性能,可以將以上搜索引擎的發(fā)展分為三個階段。第一階段起始于1994年,以Yahoo!、AltaVista和Infoseek為代表。這個時期的搜索引擎一般索引都少于100萬個網頁,一般不重新搜集網頁并刷新索引,而且其檢索速度非常慢。在實現(xiàn)技術上也基本沿用較為成熟的傳統(tǒng)檢索技術,相當于利用一些已有的技術實現(xiàn)信息檢索在互聯(lián)網上的應用。第二階段起始于1998年,以Google為代表。處于這個階段的搜索引擎大多采用分布式方案來提高數(shù)據(jù)庫規(guī)模、響應速度和用戶數(shù)量,并且只專注于做后臺技術的提供者,在服務模式上不斷創(chuàng)新,競價排名和圖形圖像以及MP3的搜索引擎便是這個階段的產物。第三階段起始于2000年左右,也是當前搜索引擎空前繁榮的時期,以Google、Baidu、Yahoo!等搜索引擎為代表。這一時期搜索引擎的主要特點是:(1)索引數(shù)據(jù)庫的規(guī)模大,一般的商業(yè)搜索引擎都保持在幾千萬甚至上億個網頁。(2)除了一般意義上的搜索外,開始出現(xiàn)主題搜索和地域搜索。(3)能夠實現(xiàn)一定程度上的智能化、可視化檢索。(4)由于搜索返回數(shù)據(jù)量過大,檢索結果相關度評價成為研究的焦點。這一階段的發(fā)展為搜索引擎拓展了生存空間,同時提高了搜索的質量和效率。解析：暫無解析

14.爬蟲協(xié)議正確答案:Robots協(xié)議(也稱為爬蟲協(xié)議、機器人協(xié)議等)的全稱是“網絡爬蟲排除標準”,網站通過Robots協(xié)議告訴搜索引擎哪些頁面可以抓取,哪些頁面不能抓取解析：暫無解析

15.網頁去重的目的和方法/近似重復計算的原理(如最小哈希、局部敏感哈希、相似哈希)。正確答案:由于電子資源可以被輕易復制,因此互聯(lián)網上的網頁中存在大量的轉載現(xiàn)象。網頁去重的目的就是減少這些轉載的冗余網頁減少存儲資源的浪費,提高搜索引擎的性能,減輕用戶的閱讀和查找負擔。網頁去重就是找出相同的網頁,以避免同一個網站的內容被多次采集和索引。目前廣泛使用的網頁去重方法有基于指紋識別的網頁重復性判斷方法,其主要思想是抽取出網頁內容中的一系列字符串,利用這些字符串計算的哈希值產生指紋,判斷兩網頁是否相同時只需計算它們的相同指紋個數(shù)是否大于一定的閾值即可,包括使用文本塊的方法、shingle、使用超級shingle的方法以及使用集合統(tǒng)計的方法等。解析：暫無解析

16.構建同義詞詞典的方法有哪些?正確答案:為了提高檢索效率,人們根據(jù)領域知識或者通用知識建立了一些詞典資源來輔助信息檢索。用于查詢擴展的同義詞詞典的構建方法如下:(1)使用人工編輯的一部受控詞匯表。這里,對每個概念都有一個規(guī)范的詞項來表示。傳統(tǒng)圖書館中主題索引中的主題標題,比如,美國國會圖書館分類法(LibraryofCongressSubjectHeadings)或杜威十進分類(DeweyDecimalClassification)系統(tǒng)都是受控詞匯表的例子。在資源充分的領域,受控詞匯表的使用是非常普遍的。(2)使用人工編纂的同義詞詞典。這里,編輯人員建立了概念的同義詞名稱,而不是給定一個規(guī)范的詞項。UMLS元詞典是此類詞典的一個例子。加拿大統(tǒng)計局(StatisticsCanada)維護了一部包含優(yōu)先詞項、同義詞、上位詞項(broaderterm)、下位詞項(narrowerterm)的同義詞詞典,用于政府收集統(tǒng)計數(shù)據(jù)(如商品和服務的統(tǒng)計)時的內容描述。同時,該詞典還是一部雙語版本的詞典(英語和法語)。(3)使用自動構建的同義詞詞典。在這里,某個領域文檔集中的詞共現(xiàn)統(tǒng)計信息可以用于導出該詞典。(4)基于查詢日志挖掘進行查詢重構。這里,可以利用其他用戶的人工查詢重構信息來對新用戶進行查詢推薦。這需要很大的查詢量,因此尤其適合在Web搜索中使用。人工構建同義詞詞典的代價很大,一種取代思路是通過分析文檔集來自動構造這種詞典。這主要有兩種實現(xiàn)方法。一種方法是簡單地使用詞共現(xiàn)信息。我們可以認為同時出現(xiàn)在文檔或段落中的詞在某種意義上相似或者相關,這樣就可以通過計算文本中的統(tǒng)計信息來找到最相似的詞。另一種方法是采用淺層語法分析器來分析文本得到詞匯之間的語法關系或語法依存性。比如,我們可以認為可生長、可烹調、可取食和可消化的實體很可能是食品。簡單地采用詞共現(xiàn)信息更具魯棒性(它不可能會產生分析器出錯所導致的錯誤),但是采用語法關系有可能會更精確。解析：暫無解析

17.向量空間模型、布爾檢索模型、概率檢索模型的基本原理,并進行對比。正確答案:(1)布爾檢索模型是最簡單的檢索模型,也是其他檢索模型的基礎。用戶根據(jù)檢索關鍵詞在檢索結果中的邏輯關系遞交檢索,檢索模塊根據(jù)布爾邏輯的基本運算法來給出檢索結果。優(yōu)點:原理簡單易理解,容易在計算機上實現(xiàn)并且檢索速度快。缺點:最終給出的檢索結果沒有相關性排序,不夠精確,不能反映不同的索引項對一個文檔的重要程度的差異。(2)向量空間模型是文檔和檢索提問都可以用向量表示,檢索過程就是計算文檔向量與檢索提問向量之間的相似度,可以根據(jù)相似度值的不同,對檢索結果進行排序,還可以根據(jù)檢索結果作進一步的相關檢索。優(yōu)點:使用簡便,并且在模型中有許多可調整的計算方式。缺點:欠缺理論的支持與驗證(3)概率檢索模型是在布爾邏輯模型的基礎上為解決檢索中存在的一些不確定性而引入的。優(yōu)點:概率模型有嚴格的數(shù)學理論基礎,采用了相關反饋原理克服不確定性推理的缺點。缺點:參數(shù)估計的難度比較大,文件和檢索的表達也比較困難。解析：暫無解析

18.跨模態(tài)檢索的實現(xiàn)原理。正確答案:跨模態(tài)檢索是一種信息檢索技術,它允許用戶通過一種模態(tài)的數(shù)據(jù)(例如文本)來檢索另一種模態(tài)的數(shù)據(jù)(例如圖像、音頻或視頻)。這種技術的目的是在不同模態(tài)的數(shù)據(jù)之間建立語義聯(lián)系,使用戶能夠通過一種模態(tài)的查詢來找到其他模態(tài)中的相關信息。實現(xiàn)原理:特征提取與表示學習:首先,需要從不同模態(tài)的數(shù)據(jù)中提取特征。例如,對于文本,可以使用詞嵌入或句子嵌入將其轉化為連續(xù)向量;對于圖像,則可以使用卷積神經網絡(CNN)提取深層特征。這個過程的目的是將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)表示成可以比較的數(shù)學形式。跨模態(tài)映射與對齊:通過深度學習技術,如對抗生成網絡(GANs)、雙線性池化或跨模態(tài)變換網絡,建立不同模態(tài)之間的映射關系。這一步驟的目標是確保語義相似的內容在映射后的空間中距離接近,從而容易匹配。聯(lián)合相似度學習與哈希編碼:為了提高檢索效率,跨模態(tài)檢索技術還引入了相似度學習和哈希編碼技術。通過學習一個共同的哈?？臻g,可以將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)映射到同一空間,實現(xiàn)快速檢索。深度學習模型:深度學習模型,如卷積神經網絡(CNN)和循環(huán)神經網絡(RNN),在圖像和文本的特征提取中發(fā)揮著關鍵作用。這些模型能夠學習到數(shù)據(jù)的復雜表示,從而提高檢索的準確性。內容相關性度量:在特征提取之后,需要對跨模態(tài)特征進行對齊,以計算成對的相似度,實現(xiàn)檢索。這通常涉及到設計損失函數(shù),如排名損失,來優(yōu)化特征空間中的距離度量。解析：暫無解析

19.大語言模型驅動的知識庫檢索。正確答案:大語言模型驅動的知識庫檢索是一種結合了自然語言處理技術和知識庫資源的檢索方法。它通過利用大語言模型(如GPT系列、BERT等)的強大文本理解和生成能力,來增強檢索系統(tǒng)的準確性和效率。實現(xiàn)原理:預處理與索引構建:首先,知識庫中的文檔需要經過預處理,如分詞、實體識別等,然后轉換為模型可理解的格式。接著,使用文本嵌入技術(如Word2Vec、BERTEmbedding)將文檔轉換為向量表示,并存儲在向量數(shù)據(jù)庫中以構建索引。查詢理解:用戶輸入的查詢首先被大語言模型解析,模型通過理解查詢的語義來確定檢索的方向和重點。向量檢索:利用大語言模型生成的查詢向量,在向量數(shù)據(jù)庫中檢索與查詢語義最相近的文檔向量,這通常通過計算余弦相似度等方法來實現(xiàn)。結果優(yōu)化:檢索得到的文檔可能會經過一輪篩選和排序,以確保返回給用戶的是最相關的內容。生成回答:最后,大語言模型根據(jù)檢索到的文檔內容,生成準確、連貫的回答。技術進展:檢索增強生成(RAG):RAG技術通過先檢索相關信息再生成回答的方式,提高了內容的準確性和相關性。向量檢索技術:利用向量檢索技術可以更高效地在知識庫中找到相關信息。未來展望:技術融合:大模型與知識圖譜、RAG等技術的融合將進一步推動知識庫檢索技術的發(fā)展。行業(yè)應用:隨著技術的成熟,大模型+知識庫的解決方案將更廣泛地應用于各行各業(yè),提高企業(yè)的知識管理和應用效率。大語言模型驅動的知識庫檢索通過結合先進的NLP技術和龐大的知識庫資源,為用戶提供了一種更智能、更準確的信息檢索方式。隨著技術的不斷進步,這種方法有望在未來得到更廣泛的應用。解析：暫無解析

20.信息檢索中解決拼寫錯誤的常見方法。正確答案:將會考察解決該問題的兩個步驟:第一步基于編輯距離(editdistance),第二步基于k-gram重合度(k-gramoverlap)。對于大多數(shù)拼寫校正(spelingcorrection)算法而言,存在以下兩個基本的原則。(1)對于一個拼寫錯誤的查詢,在其可能的正確拼寫中,選擇距離“最近”的一個。這就要求在查詢之間有距離或者鄰近度的概念。(2)當兩個正確拼寫查詢鄰近度相等(或相近)時,選擇更常見的那個。主要關注兩種拼寫校正的方法:一種是詞項獨立(isolated-term)的校正,另一種是上下文敏感(context-sensitive)的校正。在詞項獨立的校正方法中,不管查詢中包含多少個查詢詞項,其每次只考慮一個詞項的校正,也就說在校正時詞項之間是相互獨立的。(1)編輯距離方法給定兩個字符串s1及s2,兩者的編輯距離(editdistance)定義為將s1轉換成s2的最小編輯操作(editoperation)數(shù)。通常,這些編輯操作包括:(i)將一個字符插入字符串;(i)從字符串中刪除一個字符;(i)將字符串中的一個字符替換成另外一個字符。對于這些操作,編輯距離有時也稱為Levenshtein距離(Levenshteindistance)。編輯距離的概念可以進一步推廣,比如允許不同的編輯操作具有不同的權重。(2)k-gram重合度方法為了進一步限制計算編輯距離后得到的詞匯表大小,可通過k-gram索引來輔助返回與查詢具有較小編輯距離的詞項。一旦返回這些詞項之后,利用k-gram索引,就能從中找出與查詢具有最小編輯距離的詞。利用k-gram索引來查找與查詢具有很多公共k-gram的詞項。只要對“具有很多公共k-gram”進行合理定義,我們認為上述查找實際上是對查詢字符串中k-gram的倒排記錄表進行單遍掃描的過程。(3)上下文敏感的校正方法獨立的詞項拼寫校正方法在面對諸如flewformHeathrow中的輸入錯誤時無能為力,因為這3個詞單獨看來拼寫都沒有錯誤。當輸入這類查詢時,搜索引擎可能會發(fā)現(xiàn)返回的文檔非常少,隨后也許會提供正確的查詢建議flewfromHeathrow。這種功能的一種簡單的實現(xiàn)方法就是,即使每個單詞拼寫都是對的,仍然要對每個單詞找到可能的拼寫正確詞,然后嘗試對短語中的每個詞進行替換。對每個替換后的短語,搜索引擎進行查找并確定最后的返回數(shù)目。如果單獨的查詢有可能的正確拼寫形式,那么上述方法中窮舉過程的開銷會非常大,最后會出現(xiàn)非常多的拼寫組合。有一些啟發(fā)式方法可以減小可能的拼寫結果空間,再根據(jù)高頻雙詞(如flewfrom)來獲得Heathrow的可能的正確拼寫。解析：暫無解析

21.有序檢索結果的主要評價方法。正確答案:準確率P、召回率R及二者的調和平均值F這些指標,都是基于集合進行計算,不考慮順序關系。例如對于案例7-1,假設有另外一個檢索系統(tǒng),檢出的文檔集為:A,={d3,d5,d15,d2,d11}與案例中第1個檢索系統(tǒng)的輸出結果在集合概念上完全相同,其P、R、F值也完全相同,但從用戶體驗角度來說,第2個檢索系統(tǒng)給出的相關文檔都排在前面,顯然要優(yōu)于第1個系統(tǒng)。為解決這一問題,就需要把序的因素納人評測指標中。準確率-召回率曲線是評價有序結果集的常用方法。準確率-召回率曲線針對系統(tǒng)輸出的有序結果列表,從第一篇文檔開始依次計算不同位置上的當前列表結果所對應的準確率和召回率值,并將召回率為0%,10%,20%,…,100%的11個點所對應的準確率連接成線,以圖形方式清晰反映評價結果。當查詢結果的召回率值沒有落在11個標準點上時,可以采用插補方式,利用附近的召回率對應的實際準確率值,模擬標準點上未知的準確率值,形成由11個標準點構成的準確率-召回率曲線。準確率-召回率曲線有利于人們對不同檢索系統(tǒng)的效果優(yōu)劣進行快速綜合評判,這種評判可以通過觀察準確率-召回率曲線與坐標軸圍成的面積大小進行對比,面積越大則說明檢索系統(tǒng)的效果越好。解析：暫無解析

22.排序式檢索如何實現(xiàn)快速評分計算。正確答案:在信息檢索系統(tǒng)中,排序式檢索的快速評分計算是一個關鍵問題,尤其是在面對海量數(shù)據(jù)時。以下是一些實現(xiàn)快速評分計算的策略:索引去除優(yōu)化:在倒排索引中,只考慮那些包含查詢中多個詞項的文檔,或者只考慮包含詞項超過一定逆文檔頻率(IDF)閾值的文檔。勝者表(WinnersList):對于每個詞項,預先計算出與之最相關的前t個文檔(t是一個預設的參數(shù))。在處理查詢時,只需考慮這些文檔。文檔的靜態(tài)得分:結合勝者表使用,可以通過文檔的靜態(tài)評分作為每個詞項選擇前t個文檔的依據(jù)。文檔的靜態(tài)評分可以代表文檔的質量,例如用戶評價等。簇剪枝:利用文檔向量進行聚類,選出一定數(shù)量的聚類中心。在查詢時,選擇與查詢最接近的聚類中心,然后在這些中心代表的文檔中選擇topk個最相關的文檔。層次化索引:通過分數(shù)劃分成不同的層級,檢索時從上往下檢索,直到找到k個候選文檔為止。詞項鄰近性:考慮查詢中的詞項在文檔中的距離,距離越近,文檔的評分應該越高。這通常需要使用機器學習方法來評定。評分函數(shù)的計算:綜合文檔的靜態(tài)分數(shù)、query與文檔的相似度、詞項鄰近性等多種因素,通過人工規(guī)則或機器學習模型來為文檔打分。向量空間模型:支持布爾查詢和通配符查詢,但可能不適用于短語查詢,因為它不考慮詞項之間的相對位置。BERT應用:在美團搜索核心排序的探索和實踐中,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)被用于文檔排序等信息檢索任務中,以提高語義理解能力。RankLLM:通過重排序實現(xiàn)精準信息檢索,利用大型語言模型(LLMs)的強大能力,通過零樣本學習的方式,無需特定任務的訓練數(shù)據(jù)即可執(zhí)行重排序任務。這些方法可以單獨使用,也可以組合使用,以提高評分計算的速度和準確性。解析：暫無解析

23.查詢處理中的索引遍歷方式。正確答案:在查詢處理中,索引遍歷方式是提高檢索效率的關鍵技術之一。以下是幾種常見的索引遍歷方式:哈希索引遍歷:哈希索引通過哈希函數(shù)將鍵值轉換為索引值,并存儲在哈希表中。在遍歷過程中,可以直接通過哈希函數(shù)計算得到目標鍵值的存儲位置,實現(xiàn)快速訪問。這種方式適用于等值查詢,但不適合范圍查詢。倒排索引遍歷:倒排索引將文檔中出現(xiàn)的每個詞與包含該詞的文檔列表相關聯(lián)。在遍歷過程中,可以通過詞項快速找到包含該詞的所有文檔,適用于文本搜索引擎中的關鍵詞檢索。有序數(shù)組索引遍歷:有序數(shù)組索引通過將數(shù)據(jù)預先排序,使得數(shù)據(jù)在數(shù)組中保持有序狀態(tài)。在遍歷過程中,可以通過二分查找等算法快速定位到目標數(shù)據(jù),適用于范圍查詢和等值查詢。全文索引遍歷:全文索引通常使用倒排索引實現(xiàn),它不僅存儲詞項與文檔的映射關系,還可能存儲詞項在文檔中的位置信息。在遍歷過程中,可以快速定位到包含特定詞項的文檔,并根據(jù)詞項頻率和位置信息評估文檔的相關性。組合索引遍歷:組合索引是多個列上的索引,它在遍歷過程中會按照索引列的順序進行匹配。這種方式可以提高多條件查詢的效率,但需要遵循最左前綴原則,即查詢條件要從索引的最左列開始。位圖索引遍歷:位圖索引使用位數(shù)組來表示列值的存在與否,適用于具有少量不同值的列(如性別、狀態(tài)等)。在遍歷過程中,可以通過位運算快速計算出滿足條件的行,適用于等值查詢和“IN”查詢。每種索引遍歷方式都有其適用場景和優(yōu)缺點,在實際應用中,可能需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特性、查詢類型以及性能要求來選擇合適的索引遍歷方式。解析：暫無解析

24.用戶檢索意圖的分析方法、相關反饋、查詢擴展的基本思想。正確答案:用戶檢索意圖分析的基本思想是通過理解用戶提交的查詢語句(Query)來預測和確定用戶的實際信息需求。這個分析過程旨在揭示用戶查詢背后的真正目的,以便信息檢索系統(tǒng)能夠提供更加準確和相關的搜索結果。以下是用戶檢索意圖分析的幾個關鍵點:理解用戶查詢:分析用戶輸入的查詢詞,理解其表面意義以及可能的深層含義。上下文分析:考慮用戶查詢的上下文,包括時間、地點、用戶歷史行為等,以獲得更全面的意圖理解。語義分析:使用自然語言處理技術,如詞義消歧、句法分析和語義角色標注,來理解查詢詞的語義關系。模式識別:識別用戶查詢中的模式,比如是否是導航型查詢、信息型查詢或事務型查詢。反饋循環(huán):利用用戶對搜索結果的反饋(如點擊行為)來調整和完善對用戶意圖的理解。查詢擴展:基于對用戶意圖的理解,對查詢進行擴展,添加相關的詞匯或短語,以提高檢索的覆蓋率和準確率。機器學習:應用機器學習算法,基于大量標注數(shù)據(jù),訓練模型以自動識別和預測用戶意圖。多模態(tài)信息:結合文本、圖像、聲音等多種信息類型,以更全面地理解用戶的查詢意圖。個性化:考慮用戶的個人偏好和歷史行為,提供個性化的搜索結果。動態(tài)調整:用戶的意圖可能隨時間變化,系統(tǒng)需要動態(tài)調整以適應這些變化。解析：暫無解析

25.跨語言信息檢索。正確答案:就是以某種語言檢索另外一種語言表達的信息資源的方法和技術,也就是一種跨越語言界限進行檢索的問題。跨語言信息檢索指以單一語言描述的用戶查詢來檢索多語種的信息資源,實質就是單語言的用戶查詢與多語言的信息標識之間的匹配?？缯Z言信息檢索研究涉及了語言學、情報學、計算機科學等多門學科知識,是一個綜合性強、富有挑戰(zhàn)性的研究領域?？缯Z言檢索技術的實現(xiàn)應用了信息檢索、文字處理、和機器翻譯等技術,如文字切分技術、詞匯翻譯、詞頻技術、索引技術等解析：暫無解析

26.文本分類與文本聚類的異同和常見算法。正確答案:文本分類和文本聚類是自然語言處理和信息檢索領域中的兩種常見技術,它們都旨在處理和組織文本數(shù)據(jù),但目標和方法有所不同。文本分類:定義:文本分類是將文本文檔分配到一個或多個預定義類別的過程。監(jiān)督學習:通常采用監(jiān)督學習方法,需要預先標注的訓練數(shù)據(jù)集。常見算法:1)樸素貝葉斯(NaiveBayes):基于概率理論,假設特征之間相互獨立。適用于文檔數(shù)據(jù),因為它要求的樣本量較小,且可以處理多類別問題。2)支持向量機(SupportVectorMachine,SVM):尋找不同類別之間的最優(yōu)邊界。對于高維空間的文本數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好,適合二分類問題。3)決策樹(DecisionTree):通過學習簡單的決策規(guī)則來預測目標值。易于理解和解釋,但容易過擬合。4)邏輯回歸(LogisticRegression):雖然是一種線性模型,但可以處理二分類問題。輸出易于解釋,可以處理大量稀疏數(shù)據(jù)。5)K最近鄰(K-NearestNeighbors,KNN):基于實例的學習,通過查找最相似的K個鄰居來預測新數(shù)據(jù)點的類別。簡單但計算成本高,特別是在大數(shù)據(jù)集上。文本聚類:定義:文本聚類是將文本文檔分組,使得同一組內的文檔在內容上更相似,不同組的文檔內容差異更大。無監(jiān)督學習:是一種無監(jiān)督學習方法,不需要預先標注的類別。常見算法:1)K-Means聚類:基于距離的聚類算法,將文本表示為向量,通過迭代不斷更新聚類中心來實現(xiàn)文本聚類2)層次聚類(HierarchicalClustering):通過不斷合并或分裂聚類簇來實現(xiàn)文本聚類,可以形成樹狀的聚類結構3)基于模型的聚類(如高斯混合模型GMM):假設數(shù)據(jù)是由多個高斯分布混合形成的,通過估計這些分布的參數(shù)來進行聚類相同點:處理對象:都是處理文本數(shù)據(jù),需要對文本進行預處理,如分詞、去除停用詞、向量化等。相似度計算:都需要計算文檔之間的相似度,常用的方法包括余弦相似度、Jaccard相似度等。特征提取:都需要從文本中提取特征,常用的特征提取方法包括詞袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。不同點:標簽:文本分類需要標簽,而文本聚類不需要。目標:文本分類的目標是將文檔分配到預定義的類別,而文本聚類的目標是發(fā)現(xiàn)文檔的自然分組。方法:文本分類通常使用分類算法,如支持向量機(SVM)、隨機森林、神經網絡等;文本聚類通常使用聚類算法,如K-means、層次聚類、DBSCAN等。評估方式:文本分類的效果通常通過準確率、召回率、F1分數(shù)等指標評估;文本聚類的效果通常通過內部評價指標如輪廓系數(shù)(SilhouetteCoefficient)和外部評價指標如調整蘭德指數(shù)(AdjustedRandIndex)來評估。應用場景:文本分類適用于目標明確、類別已知的場景;文本聚類適用于探索性分析,發(fā)現(xiàn)文檔的潛在主題或類別。總的來說,文本分類是一種監(jiān)督學習任務,而文本聚類是一種無監(jiān)督學習任務,它們在處理文本數(shù)據(jù)時有著不同的側重點和應用場景。解析：暫無解析

27.信息檢索對文本進行預處理的方法、步驟。正確答案:在信息檢索系統(tǒng)中,對文本進行基本的預處理操作是必不可少的。中文和英文在互聯(lián)網上使用得最多,而且屬于兩種比較典型的語言。英語是印歐語系的代表,屬于形合語言,詞語之間用空格分隔,詞匯有豐富的變形信息;漢語屬于漢藏語系,語詞之間沒有間隔,沒有形態(tài)變化,屬于意合語言。(1)英文詞法分析<1>斷詞。英文文本由包括空白符和標點的連續(xù)字符串構成。在對文本進行分析時需要將文本標記為一系列的符號單元,該過程稱為標記化。對不同的應用來說,符號單元可以是段落、句子、單詞、音節(jié)、音位等。其中研究得最多的工作是以詞為單位對文本進行切分,稱為斷詞。英文以空格作為標記來分隔單詞,研究者們通常以空格這個天然分隔符作為詞的邊界標志,但仍然要面對由一些其他符號所引起的歧義問題。例如:句點、撇號、連字符及其他符號。<2>詞干提取。英語詞匯由兩部分構成:詞干和詞綴。詞干是單詞中不可缺少的部分,有些詞干可獨立成詞。詞綴分為前綴和后綴。后綴有兩種形式,一種添加在詞干之后,構成新的單詞;另一種放在單詞結尾表示詞性變化。由于前綴一般會改變詞語的語義,因此在信息檢索中,詞干提取只是去除后綴,不處理前綴。詞干提取也成為詞干化、詞干法等。詞干提取在信息檢索中有兩個作用:一個作用是提高檢索的召回率,另一個作用是減少索引。文件的大小,使用一個詞干代替其對應的多個變形詞作為索引詞,有時可以將索引文件壓縮50%以上。最簡單的詞干提取方法是查表法,即將每個單詞同它的詞干存儲在一個表中。這種方法省略了對詞綴的處理,但是會使用很大的存儲空間。另外,獲取數(shù)據(jù)資源難度較大,尤其對一些專業(yè)領域的詞語,所以這種方法很少使用。(2)中文詞法分析中文檢索系統(tǒng)主要有兩種檢索方案:基于字的檢索和基于詞的檢索?；谧值臋z索按單字建立索引,需要在檢索時進行邏輯運算;基于詞的檢索按詞建立索引,檢索時直接命中?；谠~的檢索方法具有檢索速度快、準確率高的優(yōu)點,目前的中文檢索系統(tǒng)大多支持基于詞的檢索。中文文本不像英文那樣在詞與詞之間有空格,為了獲得詞語信息,需要對文本進行自動的語詞切分,這個過程稱為中文分詞。分詞系統(tǒng)的詞主要由詞表來決定,詞表是分詞系統(tǒng)自帶的通用詞表,其中的詞匯與領域無關。如果文本中的詞在詞表中出現(xiàn),則按照詞表進行切分;如果未在詞表中出現(xiàn),則屬于未登錄詞,需要進行未登錄詞識別。分詞中的詞劃分不是從語言學的角度進行的,而完全是從應用的角度考慮的。中文分詞的常用方法有:最大匹配法、歧義詞切分、未登錄詞識別。<1>最大匹配法的基本思想是:選取一定長度(中文詞的最大長度一般為6-8個字)的漢字串作為最大字符串,將其同詞表中的詞語進行匹配,如果匹配成功,則刪掉一個漢字繼續(xù)匹配,如果匹配成功,則當前字符串即為一個詞。按照匹配的方向,最大匹配法分為三類:正向、逆向和雙向。<2>歧義詞切分。分詞中的歧義有兩類,組合型歧義和交集型歧義。設A、X、B分別為漢字串,如果其組成的漢字串AXB滿足AX和XB同時為詞,則漢字串AXB為交集型歧義字段。若漢字串AB滿足A、B、AB同時為詞,則該漢字串為組合型歧義字段。<3>未登錄詞識別。未登錄詞是指沒有在詞表中出現(xiàn)的詞。識別未登錄詞主要有兩種策略:基于規(guī)則的方法和基于統(tǒng)計的方法。在基于規(guī)則的方法中,需要先分析統(tǒng)計各種未登錄詞的規(guī)律,將其存儲在知識庫中。分詞時根據(jù)知識庫直接對可能的漢字串進行未登錄詞判別?；谝?guī)則的方法的優(yōu)點是,建成的知識庫具有通用性,可以用于不同的未登錄詞識別模塊,不必再借助于訓練數(shù)據(jù)。但是在總結規(guī)則以及計算未登錄詞不同部分的構詞概率方面,需要較大的工作量。解析：暫無解析

28.Web搜索引擎的主要子系統(tǒng)及其功能正確答案:Web檢索系統(tǒng)可以被分成主要的四個部分:web數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、網頁與處理系統(tǒng)、索引檢索系統(tǒng)、檢索結果排序系統(tǒng)。(1)web數(shù)據(jù)的采集。Web數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的功能是下載網頁數(shù)據(jù),為搜索引擎系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)來源。很多大型的網絡搜索引擎系統(tǒng)都被稱為基于web數(shù)據(jù)采集的搜索引擎系統(tǒng),比如google。網頁中除了包含供用戶閱讀的文字信息外,還包含一些鏈接信息。Web數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)正是通過網頁中的鏈接信息不斷獲得網絡上的網頁。由于web數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的采集過程像一個蜘蛛或爬蟲在網絡上漫游,所以它被稱為網絡蜘蛛或網絡爬蟲。工作原理:web數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)一般會選擇一些比較重要的、出度(網頁中含有的連接數(shù))較大的網站的URL作為種子URL集合。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)將這些種子集合作為初始的URL,開始數(shù)據(jù)的爬取。Web數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)首先將種子URL放入下載隊列,然后簡單地從隊首取出一個URL或者根據(jù)一定的采集優(yōu)先級選擇一個URL下載其對應的網頁。得到網頁的內容后,再經過解析網頁中的鏈接信息可以得到一些新的URL,將這些URL加入下載隊列。然后再取出一個URL,對其對應的網頁進行下載,然后再解析,如此反復進行,直到遍歷了整個網絡或者滿足某種條件才會停止下來。(2)網頁的預處理;當由web數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)把需要的網頁信息都下載到本地服務器后,接下來就要對這些網頁進行預處理。其中最主要的兩個步驟就是網頁去重和網頁的正文提取。只有經過這兩個步驟的處理后才能做進一步的文本處理。從而為索引和搜索奠定基礎。相應地,網頁預處理系統(tǒng)的功能主要是去掉重復的網頁,提取出網頁要建立索引的正文信息,提取出網頁之間的鏈接關系,并且保存到超鏈接關系數(shù)據(jù)庫中,以便在檢索結果相關性排序系統(tǒng)中使用。(3)索引檢索;檢索的目的是為了在一大堆的信息中發(fā)現(xiàn)自己感興趣的信息,但是,當有了一堆資料之后,還必須對信息建立索引才能開始搜索。所謂建立索引,就是將這些待搜索的信息進行一定的分析,并將分析的結果按照一定的組織方式存儲起來,通常是存儲在文件之中的。存儲了分析結果的文件,更準確地說,存儲了分析結果的文件的集合就是所謂的索引。當以后需要查詢某條信息的時候,就需要到索引中去查找,由于索引是按照一定的結構組織起來的,這樣的查詢速度會非?？?。索引存在的唯一目的就是為了加速查詢。索引是一種數(shù)據(jù)結構,它在關鍵詞與包含該關鍵詞的文檔(或關鍵詞在文檔中的位置)之間建立了一種映射關系,從而加快檢索的速度。(4)相關性排序系統(tǒng)。通過檢索系統(tǒng),用戶會得到大量包含用戶提交的查詢詞的文檔。這些文檔的數(shù)量很大,給用戶的瀏覽帶來很大困難。為了解決這個問題,讓用戶快速找到所需要的信息,就要由相關性排序系統(tǒng)按照每個文檔與查詢詞的相似度對所有的檢索結果進行排序,使用戶找到最相關的信息。一個搜索引擎系統(tǒng)能否獲得用戶的青睞主要取決于相關性排序系統(tǒng)給出的排序結果是否符合用戶的需要,很多人甚至把相關性排序稱為搜索引擎系統(tǒng)的核心。解析：暫無解析

29.稠密向量檢索的基本原理和常見用途。正確答案:稠密向量檢索的基本原理是將文本轉換為高維空間中的稠密向量表示,然后使用相似度度量(如余弦相似度或歐氏距離)來比較不同向量之間的相似性。這種方法允許系統(tǒng)直接在向量空間中進行檢索,而不是依賴于傳統(tǒng)的基于關鍵詞匹配的檢索方法?；驹?文本向量化:使用深度學習模型(如BERT、Word2Vec)將文本轉換為稠密向量。這些向量能夠捕捉文本的語義信息。索引構建:將轉換得到的稠密向量存儲在索引結構中,以便于快速檢索。常用的索引結構包括倒排索引(適用于稀疏向量)和基于樹或圖的索引結構(適用于稠密向量)。相似度計算:在用戶提交查詢時,系統(tǒng)同樣將查詢轉換為稠密向量,然后在索引中尋找與查詢向量最相似的向量,通常使用余弦相似度或歐氏距離作為相似度度量。結果排序:檢索出的文檔根據(jù)與查詢向量的相似度進行排序,最相似的文檔排在最前面。常見用途語義搜索:稠密向量檢索能夠提供語義搜索功能,通過理解查詢的上下文和意圖,返回與查詢含義相匹配的內容,而不是僅僅匹配查詢的字面意思。推薦系統(tǒng):在推薦系統(tǒng)中,稠密向量可以用于計算用戶和物品之間的相似度,從而提供更準確的個性化推薦。智能問答系統(tǒng):在智能問答系統(tǒng)中,稠密向量可以幫助理解問題的語義,并在知識庫中檢索到最相關的答案。內容推薦:在內容推薦系統(tǒng)中,稠密向量可以用來表示用戶的行為和內容的特征,以發(fā)現(xiàn)用戶潛在的興趣并進行個性化推薦。圖像和視頻檢索:在計算機視覺領域,稠密向量可以用來表示圖像和視頻的特征,用于圖像和視頻的檢索和分類。自然語言處理(NLP)任務:在NLP任務中,如文本分類、情感分析等,稠密向量可以用來表示單詞、句子或文檔的語義信息,并用于各種下游任務。跨語言檢索:稠密向量檢索可以用于跨語言的文檔檢索,通過將不同語言的文本轉換為相同的向量空間,實現(xiàn)跨語言的信息檢索。大規(guī)模文本集合的檢索:在處理大規(guī)模文本集合時,稠密向量檢索能夠提供比傳統(tǒng)關鍵詞匹配更豐富的語義信息,從而提高檢索結果的質量?；旌蠙z索策略:稠密向量檢索可以與傳統(tǒng)的稀疏向量檢索和BM25等信息檢索技術結合,形成混合檢索策略,以提高檢索系統(tǒng)的整體性能。多模態(tài)學習:在處理不同類型的數(shù)據(jù)(如文本、圖像、聲音)時,可以通過將它們轉換為稠密向量來進行跨模態(tài)的比較和分析。解析：暫無解析

30.了解常見的中文、英文常用文獻數(shù)據(jù)庫,知道名字與特點。(如中國知網等)正確答案:中國知網(CNKI)是中國知識基礎設施工程,是采用現(xiàn)代信息技術,建設適合于我國的可以進行知識整合、生產、網絡化擴散傳播和互動式交流合作的以中國社會化知識基礎設施的國家級大規(guī)模信息化工程,由清華大學、清華同方發(fā)起,始建于1999年6月。主要中文系列數(shù)據(jù)庫有《中國期刊全文數(shù)據(jù)庫》《中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫》《中國碩博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫》等,是目前全球最大的知識資源全文數(shù)據(jù)庫集群。萬方數(shù)據(jù)知識服務平臺源自萬方數(shù)據(jù)資源系統(tǒng),是北京萬方數(shù)據(jù)股份有限公司在中國科學技術信息研究所數(shù)十年積累的全部信息服務資源的基礎上建立起來的,是以科技信息為主,集經濟、金融、社會、人文信息為一體,實現(xiàn)網絡化服務的信息資源系統(tǒng)。萬方數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)2001年改版后,被整合為科技信息子系統(tǒng)、商務信息子系統(tǒng)、數(shù)字化期刊子系統(tǒng)三個部分。主要數(shù)據(jù)庫有《數(shù)字化期刊全文庫》、《中外專利數(shù)據(jù)庫》、《中國科技成果數(shù)據(jù)庫》等。解析：暫無解析

31.文本語義檢索(一般指利用深度學習技術對文本進行表示)、圖文混合檢索的實現(xiàn)思想。正確答案:文本語義檢索是一種利用自然語言處理(NLP)和人工智能(AI)技術來理解搜索查詢的語義,以提供更準確和相關搜索結果的搜索技術。它與傳統(tǒng)的基于關鍵詞的搜索不同,語義檢索側重于查詢的意圖和語境,而不僅僅是關鍵詞的直接匹配。這種搜索方式可以顯著提高搜索結果的準確性和相關性,尤其適用于復雜查詢和模糊不清的搜索需求圖文混合檢索是一種跨模態(tài)檢索技術,它結合了圖像和文本兩種不同類型的信息,以實現(xiàn)更精準的搜索結果。圖文混合檢索的實現(xiàn)思想主要包括以下幾個方面:特征提取:首先,需要分別對圖像和文本進行特征提取。對于圖像,通常使用卷積神經網絡(CNN)等深度學習模型來提取視覺特征;對于文本,則可能使用Word2Vec、BERT或其他NLP模型來提取語義特征。解析：暫無解析

32.主題檢索語言的特點。正確答案:(1)主題檢索語言又稱主題法,它采用語詞直接作為文獻主題標識,按字順排列主題標識,提供各種檢索詞語的途徑。(2)主題檢索語言從描述事物的特性角度出發(fā),按文獻所論述的事物集中文獻,用規(guī)范化的名詞術語標引和表達文獻的主題概念,用參照系統(tǒng)顯示事物概念主題詞之間的關系解析：暫無解析

33.詞條(Token)與詞項(Term)的區(qū)別。正確答案:在非嚴格的情況下,詞條往往和詞項或詞通用。然而,有時我們需要對詞條和詞條類進行嚴格的區(qū)分。一個詞條指的是在文檔中出現(xiàn)的字符序列的一個實例,而一個詞條類(type)指的是相同詞條構成的集合。一個詞項指的是在信息檢索系統(tǒng)詞典中所包含的某個可能經過歸一化處理的詞條類。詞項集合和詞條集合可以完全不同,比如可以采用某一個分類體系中的類別標簽作為詞項。當然,在實際的信息檢索系統(tǒng)中,詞項往往和詞條密切相關。但是,詞項未必就是原始的詞條,實際上它往往要通過對原始詞條進行歸一化來得。解析：暫無解析

34.詞干還原與詞形歸并的作用及差異。正確答案:前者通常指的是一個很粗略的去除單詞兩端詞綴的啟發(fā)式過程,并且希望大部分時間它都能達到這個正確目的,這個過程也常常包括去除派生詞綴。而詞形歸并通常指利用詞匯表和詞形分析來去除屈折詞綴,從而返回詞的原形或詞典中的詞的過程,返回的結果稱為詞元(lemma)。假如給定詞條saw,詞干還原過程可能僅返回s,而詞形歸并過程將返回see或者saw,當然具體返回哪個詞取決于在當前上下文中saw到底是動詞還是名詞。這兩個過程的區(qū)別還在于:詞干還原在一般情況下會將多個派生相關詞合并在一起,而詞形歸并通常只將同一詞元的不同屈折形式進行合并。詞干還原或詞形歸并往往通過在索引過程中增加插件程序的方式來實現(xiàn),這類插件程序有很多,其中既有商業(yè)軟件也有開源軟件。解析：暫無解析

35.深度學習時代的兩段式檢索(先利用BM25等方式進行檢索,再對結果按照深度學習方式進行二次排序)。正確答案:在深度學習時代,兩段式檢索是一種常見的信息檢索策略,它結合了傳統(tǒng)信息檢索方法和深度學習方法的優(yōu)勢。以下是實現(xiàn)兩段式檢索的基本思想:第一階段:使用傳統(tǒng)檢索模型快速召回:利用BM25這類傳統(tǒng)信息檢索算法,根據(jù)詞頻(TF)和逆文檔頻率(IDF)對大規(guī)模文檔庫進行初步檢索,快速召回一批與查詢相關的文檔。BM25通過一個經驗性的公式,將詞頻TF和逆文檔頻率IDF結合起來,并考慮文檔長度因素,計算查詢詞與文檔的相關性得分。第二階段:使用深度學習模型進行精細排序:在第一階段召回的文檔基礎上,使用深度學習模型(如基于BERT的Dual-Encoder模型)對文檔進行向量化表示,并計算其與查詢的語義相似度。深度學習模型能夠捕捉更加復雜的語義信息和文檔間的關系,從而對文檔進行更準確的排序。兩階段結合:第一階段的BM25檢索提供了快速且粗粒度的文檔召回,而第二階段的深度學習排序則提供了細粒度的語義相關性判斷。通過兩階段的結合,可以在保證檢索效率的同時提高檢索結果的質量。優(yōu)化和調整:根據(jù)業(yè)務需求和用戶反饋,不斷調整兩階段檢索模型的參數(shù),如BM25的參數(shù)k1、b以及深度學習模型的結構和超參數(shù)?？梢允褂肁/B測試等方法在線上環(huán)境中測試不同模型配置的效果,并選擇最優(yōu)解。解析：暫無解析

36.WAND算法的基本思想。正確答案:WAND算法(WeakAnd)是一種用于信息檢索的算法,特別是在處理包含多個關鍵詞的查詢時,能夠有效地減少計算量并快速找到與查詢最相關的文檔。WAND算法的基本思想是通過以下步驟實現(xiàn)的:預計算每個詞的相關性上限:首先,算法會估計查詢中每個詞對相關性的最大可能貢獻,通常使用TF-IDF模型來計算,其中IDF值通常是固定的,因此主要是預估詞頻(TF)的最大值。這個值表示為詞在所有文檔中出現(xiàn)的最大頻率。計算文檔的相關性上限:對于每個文檔,算法會計算與查詢共有的詞的相關性上限值之和,作為文檔的相關性上限。設置閾值:算法會設定一個閾值,這個閾值通常是前n個最相關文檔的相關性得分的最小值。迭代和跳過:WAND算法通過迭代文檔,跳過那些相關性上限低于閾值的文檔,從而減少需要完整計算相關性的文檔數(shù)量。選擇“支點詞”:算法會選擇一個“支點詞”,這是第一個使得相關性上限累積和達到或超過閾值的詞。更新和排序:對于每個支點詞,算法會更新倒排索引,跳過那些文檔ID小于當前支點詞所指向的文檔ID的詞。計算最終得分:對于每個可能的候選文檔,算法會計算其最終的相關性得分,并與當前閾值進行比較,以確定是否將其添加到結果集中。WAND算法通過這種方式,可以在不損失太多精度的情況下,顯著提高檢索效率,尤其是在處理大型文檔集合時。這種方法特別適用于需要返回頂部n個結果的查詢,因為它可以快速跳過那些明顯不相關的文檔解析：暫無解析

37.索引分層的基本思想。正確答案:索引分層的基本思想是將索引結構分成多個層次,通常是為了提高檢索效率和性能。在處理大量數(shù)據(jù)時,這種方法尤其有用。以下是索引分層的一些關鍵概念:多級索引:在索引的每個級別上,數(shù)據(jù)被進一步細化和組織,以便于快速訪問和檢索。預過濾:在第一層索引中,可以使用快速但粗糙的過濾方法來篩選出一組候選文檔,從而減少需要進一步處理的數(shù)據(jù)量。精細排序:一旦預過濾出候選集,第二層索引可以使用更精確的排序方法(如深度學習模型)來對這些候選項進行排序和評分。層次化數(shù)據(jù)結構:索引分層可以看作是一種層次化的數(shù)據(jù)結構,如樹或圖,其中每個節(jié)點代表一個更具體的數(shù)據(jù)子集。優(yōu)化檢索:通過在不同層次上應用不同的檢索策略,可以優(yōu)化檢索過程,使其更快且更準確。減少計算量:分層索引允許系統(tǒng)跳過不太可能包含相關文檔的部分,從而減少計算量。提高響應速度:在第一層快速篩選出相關文檔后,可以在更小的候選集中進行更深入的分析,從而加快響應速度。適應性:索引分層可以根據(jù)不同的查詢和數(shù)據(jù)集動態(tài)調整,以實現(xiàn)最佳的檢索性能?？蓴U展性:隨著數(shù)據(jù)量的增長,分層索引可以通過增加更多的層次來擴展,以保持檢索效率。在實際應用中,如RAG(檢索增強生成)系統(tǒng)中,分層索引可以用來首先通過摘要索引快速縮小搜索范圍,然后再在篩選出的文檔中進行更深入的語義搜索解析：暫無解析

38.如何提高信息檢索效果。正確答案:信息檢索效果是指信息檢索系統(tǒng)檢索的有效程度,它衡量了檢索結果對用戶需求的滿足程度,是檢索系統(tǒng)性能的直接反映。信息檢索效果評價指運用科學的方法,按照設定的指標體系,對信息檢索效果進行評價的過程。目前,主要從三個方面進行評價:(1)檢索結果有效性評價,主要以查全率和查準率為評價標準;(2)檢索系統(tǒng)實用性的評價,包括系統(tǒng)對用戶是否需要,是否實用,有多大的使用效果,即檢索到社會效果的評價,需要應用社會學方法;(3)檢索費用—效率評價,即檢索的經濟效果的評價,包括檢索系統(tǒng)完成檢索服務的成本及時間消耗,需要應用經濟學方法。信息檢索效果評價對于信息檢索系統(tǒng)的建設和發(fā)展具有重要意義。它是信息檢索系統(tǒng)不斷趨于完善的重要依據(jù)。通過檢索效果評價,可以準確地掌握系統(tǒng)的各種性能和水平,找出影響檢索效果的各種因素,從而有的放矢地改進系統(tǒng)的性能,提高系統(tǒng)到信息檢索能力。其核心問題是建立一套切實可行的評價指標。信息檢索結果評價指標主要有:1)查全率和查準率。查全率指檢出的相關文獻信息量與檢索系統(tǒng)中相關文獻信息總量的比率,它反映出信息檢索系統(tǒng)檢出相關文獻信息的能力。具體公式如下:查全率=〔檢出相關文獻信息量/檢索系統(tǒng)中相關文獻信息總量〕×100%=〔a/(a+c)〕×100%查準率指檢出的相關文獻信息量與檢出文獻信息總量的比率,它反映出信息檢索系統(tǒng)的精確度,說明系統(tǒng)排除干擾,減少噪音的能力。具體公式如下:查準率=〔檢出相關文獻信息量/檢出文獻信息總量〕×100%=〔a/(a+b)〕×100%用上述方法求得的查全率與查準率并不是絕對的,而只能是相對近似地描述檢索結果。2)漏檢率和誤檢率漏檢率指漏檢相關文獻信息量與檢索系統(tǒng)中相關文獻信息總量的比率,它與查全率相對應。具體公式如下:漏檢率=〔漏檢相關文獻信息量/檢索系統(tǒng)中相關文獻信息總量〕×100%=〔c/(a+c)〕×100%誤檢率指誤檢(檢出不相關)文獻信息總量與檢出文獻信息總量的比率,是衡量信息檢索系統(tǒng)誤檢程度的尺度,與查準率相對應。具體公式如下:誤檢率=〔誤檢文獻信息量/檢出文獻信息總量〕×100%=〔b/(a+c)〕×100%3)響應時間(ResponseTime)響應時間指在一次檢索過程中,用戶從開始向信息系統(tǒng)提問到系統(tǒng)輸出檢索結果的全部時間。直接反映著信息檢索的速度。此外,還有一些與檢索效果相關的指標,如檢索系統(tǒng)的收錄范圍、結果輸出形式、易用性、用戶負擔,以及在網絡環(huán)境下發(fā)展起來的重復鏈接率、死鏈接率等。收錄范圍用以揭示數(shù)據(jù)庫的涵蓋范圍,一個信息檢索系統(tǒng)的收錄范圍直接影響到用戶信息需求的滿足程度。輸出的信息越多且便于瀏覽,用戶越容易作出相關性判斷。輸出形式影響用戶對檢索結果的選擇和利用。信息檢索效果是影響信息檢索系統(tǒng)價值的主要因素,更是人們評價信息檢索質量的重要指標。影響信息檢索效果的因素有很多,幾乎與檢索系統(tǒng)性能及檢索過程有關的各個因素都有關系,其中主要有標引的質量、檢索語言的性能、檢索途徑的數(shù)量、檢索策略的優(yōu)劣、檢索人員的素質等。(1)標引的質量。信息標引的正確性對信息檢索的查全率和查準率有著直接影響,信息標引的結果是賦予文獻信息相關的檢索標識,檢索標識是組織檢索工具和數(shù)據(jù)庫、進行檢索的依據(jù),正確的標引可以使同一主題的信息準確而全面地被檢索出來。(2)檢索語言的性能。檢索語言是將信息標引和檢索提問聯(lián)系起來的重要橋梁,是溝通信息存儲和信息檢索的紐帶,對于特定信息需求和信息檢索系統(tǒng)中信息集合的準確匹配具有直接的影響。(3)檢索途徑的數(shù)量。檢索途徑也稱檢索入口,主要依據(jù)信息的內容特征和外部特征來確定。檢索信息內容特征的有分類、主題和全文途徑,檢索信息外部特征的有題名、著者、文獻編號途徑等。一般來說,信息存儲進檢索系統(tǒng)后,該系統(tǒng)能夠提供的檢索途徑越多,越便于檢索人員對信息的查找和獲取。(4)檢索策略的優(yōu)劣。檢索策略是進行檢索的規(guī)劃和方案,是影響檢索效果的重要因素。檢索策略涉及檢索人員對檢索目的、檢索范圍、檢索系統(tǒng)、檢索途徑、檢索式表達等一系列問題的思考和定位。在實際檢索過程中,會出現(xiàn)檢索結果偏離檢索目標的情況,需要檢索人員能夠及時分析失誤原因,調整檢索策略、檢索途徑等以達到較為理想的查全率和查準率。(5)檢索人員的素質。檢索人員應該具備一定的信息檢索知識,能夠正確地分析檢索課題,準確地表達信息需求,掌握信息檢索的基本方法,了解計算機操作的基礎知識,熟悉有關的信息檢索工具和檢索系統(tǒng)解析：暫無解析

39.個性化搜索引擎。正確答案:個性化搜索引擎的核心思想是利用用戶的歷史行為、偏好、地理位置等信息來調整搜索結果,以便更準確地滿足用戶的需求。以下是實現(xiàn)個性化搜索引擎的幾個關鍵步驟:用戶畫像建模:通過分析用戶的搜索歷史、行為特征、興趣點等信息,構建用戶畫像,精準把握用戶的偏好和需求。推薦算法與模型:基于用戶畫像和內容特征,應用多種推薦算法,如協(xié)同過濾、基于內容的推薦、深度學習推薦等,為用戶提供個性化的搜索結果。實時性與精準性:搜索推薦系統(tǒng)需要具備高實時性和高精準性,能夠根據(jù)用戶的即時需求和上下文環(huán)境,動態(tài)地調整和優(yōu)化搜索推薦結果。大數(shù)據(jù)處理:處理海量用戶數(shù)據(jù)和內容數(shù)據(jù),采用分布式存儲和計算技術,支持高并發(fā)、高吞吐量的數(shù)據(jù)處理。推薦模型訓練:建立用戶行為數(shù)據(jù)和內容數(shù)據(jù)的特征工程,訓練推薦模型,并通過離線和在線測試不斷迭代優(yōu)化模型效果。實時推薦服務:構建實時推薦服務,支持快速響應用戶搜索請求,并生成個性化的搜索推薦結果。用戶反饋機制:建立用戶反饋機制,及時收集用戶搜索偏好和反饋信息,用于優(yōu)化推薦算法和模型。模型優(yōu)化:不斷改進推薦算法模型,提升搜索推薦準確度和多樣性,增加用戶滿意度。實時性優(yōu)化:采用流式計算、緩存技術等手段,提高實時推薦服務的性能,保證快速響應用戶搜索請求。個性化策略優(yōu)化:根據(jù)用戶搜索行為變化和反饋信息,及時調整個性化推薦策略,提供更符合用戶興趣的搜索推薦結果。個性化搜索引擎通過這些步驟,能夠提供更加精準和個性化的搜索體驗,滿足用戶獨特的信息需求。解析：暫無解析

40.敘詞表的常用語義關系。正確答案:敘詞表中的語義關系是表達概念之間聯(lián)系的重要手段。以下是敘詞表中常用的一些語義關系:等同關系(EquivalenceRelationship):也稱為用代關系,指的是在概念上完全相同或意義接近的一組詞或詞組。這種關系有助于增加檢索入口和控制檢索的專指度。等級關系(HierarchicalRelationship):包括屬分關系和族系關系,指的是概念內涵相同、外延范圍大小不同的詞之間的關系。族首詞是一種特殊的屬分關系,其外延范圍最大。相關關系(AssociativeRelationship):也稱為類緣關系,指的是概念內涵之間語義聯(lián)系的詞間關系。這種關系有助于通過詞間關系在敘詞表中形成一種隱性的分類體系,使用者可以進行擴檢或縮檢。上下位關系(Hypernym-HyponymRelationship):這是一種等級關系,其中上位詞(Hypernym)是更廣泛的類別,下位詞(Hyponym)是更具體的類別。部分-整體關系(Part-WholeRelationship):表示一個概念是另一個概念的一部分,例如“輪胎”和“汽車”之間的關系。實例-類別關系(Instance-TypeRelationship):表示一個具體實例與它的類別之間的關系,例如“金毛尋回犬”與“犬類”之間的關系。同義關系(SynonymousRelationship):表示兩個或多個詞在某些上下文中可以互換使用,具有相同或非常相似的意義。反義關系(AntonymousRelationship):表示兩個詞具有相反的意義,例如“長”與“短”。因果關系(CausalRelationship):表示兩個概念之間存在因果聯(lián)系,例如“吸煙”與“肺癌”。時間順序關系(TemporalOrderRelationship):表示概念之間存在時間順序的聯(lián)系,例如“播種”與“收獲”?？臻g關系(SpatialRelationship):表示概念之間存在空間上的聯(lián)系,例如“國家”與“首都”。屬性關系(AttributiveRelationship):表示一個概念具有某種屬性,例如“蘋果”與“紅色”解析：暫無解析

41.深度學習中的嵌入表示與向量檢索方法。正確答案:在深度學習中,嵌入表示(EmbeddingRepresentation)是一種將離散數(shù)據(jù)(如單詞、圖像、聲音等)轉換為連續(xù)向量的技術。這些向量捕捉了數(shù)據(jù)的語義信息,并在向量空間中對相似的數(shù)據(jù)進行編碼,使得語義上相似的數(shù)據(jù)在向量空間中也彼此接近。嵌入表示廣泛應用于自然語言處理(NLP)、圖像識別和語音識別等領域。嵌入表示的關鍵特點:降維:嵌入表示通常將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間,減少計算復雜度。語義編碼:嵌入向量能夠捕捉和編碼數(shù)據(jù)的語義信息。學習數(shù)據(jù)關系:嵌入表示可以學習數(shù)據(jù)之間的復雜關系,如同義詞、反義詞等。常見的嵌入表示方法:詞嵌入(WordEmbedding):如Word2Vec、GloVe等,將單詞轉換為向量。實體嵌入(EntityEmbedding):將實體(如人名、地點)映射為向量。上下文嵌入:如BERT模型,考慮單詞的上下文信息生成嵌入向量。向量檢索方法:向量檢索是基于嵌入表示的一種檢索技術,它通過計算查詢向量與數(shù)據(jù)集中向量的相似度來檢索信息。暴力搜索(BruteForceSearch):直接計算查詢向量與所有數(shù)據(jù)向量的相似度,然后按相似度排序。近似最近鄰搜索(ApproximateNearestNeighborSearch,ANN):通過構建索引來加速檢索,犧牲一定的準確性以換取效率。樹結構(Tree-based):如KD-Tree,通過樹形結構劃分空間以加速檢索。哈希方法(Hashing):如局部敏感哈希(LSH),通過哈希函數(shù)將向量映射到哈希桶中,相似的向量更可能被映射到同一個桶。矢量量化方法(VectorQuantization):如乘積量化(PQ),通過聚類將向量空間劃分為多個子空間,并用子空間中的中心點來表示該子空間內的向量。解析：暫無解析

42.雅虎分類目錄正確答案:雅虎按照主題建立分類索引,提供全面的分類體系結構,并結合高質量的檢索軟件,成為網絡檢索工具的佼佼者和等級式網絡資源目錄的典型代表。雅虎模式稱為后來其他網絡資源目錄效仿的范例。解析：暫無解析

43.倒排索引正確答案:由詞項映射到所出現(xiàn)的文檔的信息組織方式稱為倒排索引,此處的“倒排”強調由詞項可以直接直接找到所出現(xiàn)的文檔,而無須逐個掃描文檔尋找特定詞項是否出現(xiàn)。解析：暫無解析

44.輪排索引正確答案:輪排索引是倒排索引的一種特殊形式,專門用于一般通配符查詢的索引,其主要思想是:首先,我們在字符集中引入一個新的符號$,用于標識詞項結束。因此,詞項helo在這里表示成擴展的詞項helo$。然后,構建一個輪排索引,其中對擴展詞項的每個旋轉結果都構造一個指針來指向原始詞項。解析：暫無解析

45.中國圖書館分類法正確答案:我國目前廣泛使用的分類法,是由國家圖書館等單位組織全國力量,以學科分類為基礎,并結合