我正在使用Elasticsearch进行研究。我打算使用余弦相似度,但我注意到它不可用,而我们将BM25作为默认评分功能。
有什么理由吗?余弦相似度是否不适用于查询文档?为什么选择BM25作为默认值?谢谢
长期的Elasticsearch使用TF /
IDF算法来查找查询中的相似性。但是以前的数字版本更有效地更改为BM25。您可以阅读文档中的信息。好的文章解释了什么是elasticsearch以及ES中的相似性。
您还可以为elasticsearch编写自定义算法。这里有一篇关于如何做的好文章。
问题内容: 我计算了两个文档的tf / idf值。以下是tf / idf值: 这些文件就像: 如何使用这些值来计算余弦相似度? 我知道我应该计算点积,然后找到距离并除以点积。如何使用我的值来计算? 还有一个问题: 两个文档的字数相同是否重要? 问题答案: a * b是点积 一些细节: 是。在某种程度上,a和b必须具有相同的长度。但是a和b通常具有稀疏表示,您只需要存储非零条目,就可以更快地计算范数
问题内容: 假设您在数据库中按以下方式构造了一个表: 为了清楚起见,应输出: 请注意,由于向量存储在数据库中,因此我们仅需要存储非零条目。在此示例中,我们只有两个向量$ v_ {99} =(4,3,4,0)$和$ v_ {1234} =(0,5,2,3)$都在$ \ mathbb {R}中^ 4 $。 这些向量的余弦相似度应为$ \ displaystyle \ frac {23} {\ sqrt
问题内容: 如何找到向量之间的余弦相似度? 我需要找到相似性来衡量两行文本之间的相关性。 例如,我有两个句子: 用户界面系统 用户界面机 …及其在tF-idf之后的向量,然后使用LSI进行标准化,例如 和。 如何测量这些向量之间的相似性? 问题答案: 我最近在大学的信息检索部门做了一些tf-idf的工作。我使用了这种余弦相似度方法,该方法使用Jama:Java Matrix Package 。 有
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问题内容: 我有两个标准化张量,我需要计算这些张量之间的余弦相似度。如何使用TensorFlow做到这一点? 问题答案: 这将完成工作: 此打印