ML

词向量检索

词向量检索，也称为向量空间模型检索，是一种文本检索方法，其基本思想是将输入的文本转换为向量形式，并使用数学模型对文本相似度进行计算，从而寻找匹配的文本集合。

通常情况下，词向量检索分为以下几个步骤：

• 文本预处理：对原始文本进行分词、去除停用词等操作，以得到可供后续处理的单词列表。
• 向量表示：利用某种算法（如word2vec）将每个单词映射为一个向量。这些向量通常具有较高的维数，并包含了单词的语义信息。
• 查询处理：将用户输入的查询文本转换为向量表示，与预处理过的文本向量进行相似度计算，以得到最相关的文本。
• 结果呈现：将计算出来的相似度得分排列，呈现给用户最相关的文本列表。

词向量检索在自然语言处理领域被广泛应用，常用于搜索引擎、推荐系统等场景。它能够通过对文本的向量化处理，更准确地衡量文本之间的相似度，达到更精确和快速的文本检索效果。