百丽季燕利:数智化在零售企业的应用探索|数字思考者50人_腾讯新闻
我曾发文《从无数到有数,如何深入数据应用与治理》,在文中介绍了“业务-系统-数据“的整体关系以及数仓推演战略落地的方法。探索阶段,我们先聚焦了核心业务板块价值链,开展业务、系统、数据的梳理;深化阶段,扩展到企业全业务价值链进行全面梳理,建立从业务流程、到系统操作、到数据流转的结构化框架,并统一汇集形...
大模型幻觉的起因、评估及落地场景下基于知识图谱的缓解策略探索
将query转变成的向量,放入提前准备好的语料生成的向量数据库中检索,通过计算query与vector的相似度,可以得出匹配结果。值得注意的是,这里所做的是QD匹配,而不是QQ匹配。QD匹配存在一个很大的问题,即Q通常很短,例如大家做相似度通常使用的是几十字的query进行训练。但实际在正式场景下,QQ基本...
云南省媒体融合重点实验室2024年度第一批开放课题项目申请指南
文档相似度比较技术是自然语言处理(NLP)领域中用于衡量文本之间相似程度的一系列方法。常用的相似度比较的技术:包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离、Word2Vec与词向量、TF-IDF与向量空间模型、BM25算法及基于深度学习的相似度计算等。本研究方向拟采用人工智能的方法,研究公开文件与使用文件的企事业单位的信息的匹配...
阿里云智能 张翅:大金融模型新篇章|算法|大模型|知识库|阿里巴巴...
当前普遍采用基于数据向量化的手段,在向量空间通过距离或相似度指标来衡量语义接近度,但这种方法难以完美解决语义多义性、信息粒度不匹配、全局与局部相关性的权衡,以及向量空间分布不均带来的检索效率与效果问题。2.信息增强的精细度。整合检索信息的过程中,若缺乏对上下文的把握,生成的文本容易显得碎片化,连贯性缺失。特...
词嵌入的经典方法,六篇论文遍历Word2vec的另类应用
为什么要用word2vec:如前文所述,这些嵌入抓住了文本的语义,相似含义的词会具有更近的距离(图2展示了其中一种、也是最常见的相似度衡量方式——余弦相似度)。而且经过长久的实践,研究者都发现这种语义的编码使得各种NLP任务都表现得很好。图2:衡量距离的距离示例——cosinesimilarity。图源:httpstowards...
一种多源地理信息数据融合更新方法
通常实体匹配一般需要进行数据预处理、候选集获取、相似度计算、匹配与结果分析等步骤,其中候选集获取是实体匹配需要解决的问题之一(www.e993.com)2024年10月18日。传统的候选集获取方法有缓冲区方法[9]和最小外包矩形(minimumboundingrectangle,MBR)方法[10],但前者存在阈值依赖性过大的问题,后者误匹配或漏匹配较多。考虑到Voronoi图不受目标位置...
清华大学:人工智能十年发展总结,中国进步神速,专利占全球七成
(2)、信息检索与推荐、机器学习和计算理论出现较多的跨领域授予从跨领域授予最佳论文奖的整体数量来看,信息检索与推荐、机器学习和计算理论是获得最佳论文奖项数量较多的三个领域,占比均超过10%,详细情况如下图所示。这反映出这三个子领域的跨领域研究成果所获的专业认可度较高,在一定程度上促进了相关技术在多个...
iMeta|兰州大学张东青年研究员:使用PhyloSuite进行分子系统发育及...
1.4.7.单击“Start”按钮右侧的箭头后,单击“OutputDir”以设置输出文件夹的名称(这里命名为“extraction”,后续分析都会以同样的方式设置输出文件夹名称,并不再赘述)。1.4.8.最后,单击“Start”按钮开始提取基因序列。1.5.多重序列比对什么是多重序列比对?
10个机器学习中常用的距离度量方法
余弦相似度是方向的度量,他的大小由两个向量之间的余弦决定,并且忽略了向量的大小。余弦相似度通常用于与数据大小无关紧要的高维,例如,推荐系统或文本分析。余弦相似度可以介于-1(相反方向)和1(相同方向)之间,计算方法为:余弦相似度常用于范围在0到1之间的正空间中。余弦距离就是用1减去余弦相似度,位于0(相...
机器学习基础:相似度和距离度量究竟是什么
使用这个函数的方式非常简单,只需输入:matrix:这就是用户之间的评分或观点等你衡量的东西或你的业务商品的原始矩阵。row_columns:如果你衡量的是列之间的距离,则设为1;如果你衡量的是行之间的距离,则设为0;size:所得矩阵的所需大小。也就是说,当寻找用户或商品相似度时,这就是用户或商品的数量。所以如...