我们在前几周的专栏里讲解了最经典的信息检索（Information Retrieval）技术以及基于机器学习的排序学习算法（Learning to Rank），并且花了一定的时间分享了查询关键字理解（Query Understanding）这一关键搜...

我在本周前面的两篇文章中为你讲解了基于“二元相关”和基于“多程度相关”原理的线下评测指标。利用这些指标，研发人员在半个世纪的时间里开发了一代又一代的搜索系统，这些指标和系统也都在不断演化。 虽然我们这周讲过的这些指标都很有指导意义，但大多数指标被提出...

周一我们介绍了基于“二元相关”原理的线下评测指标。可以说，从1950年开始，这种方法就主导了文档检索系统的研发工作。然而，“二元相关”原理从根本上不支持排序的评测，这就成了开发更加准确排序算法的一道障碍。于是，研究人员就开发出了基于“多程度相关”原理...

我在之前几周的专栏文章里主要讲解了最经典的信息检索（Information Retrieval）技术和基于机器学习的排序学习算法（Learning to Rank），以及如何对查询关键字（Query）进行理解，包括查询关键字分类、查询关键字解析以及查...

我们在本周的前两篇文章中分别介绍了查询关键字分类（Query Classification）和查询关键字解析（Query Parsing）的基本概念和思想。今天，我来讲一个稍微有一些不同的查询关键字理解模块：查询关键字扩展（Query Expansi...

这周我分享的核心内容是查询关键字理解（Query Understanding）。周一介绍了查询关键字分类（Query Classification）的基本概念和思想。今天，我来讲一个更加精细的查询关键字理解模块：查询关键字解析（Parsing）。 如...

我们在前两周的专栏里主要讲解了最经典的信息检索（Information Retrieval）技术和基于机器学习的排序算法（Learning to Rank）。 经典的信息检索技术为2000年之前的搜索引擎提供了基本的算法支持。从中衍生出的TF-IDF...

本周我们已经分别讨论了最基本的单点法排序学习（Pointwise Learning to Rank）和配对法排序学习（Pairwise Learning to Rank）两种思路。单点法排序学习思路简单实用，目的就是把经典的信息检索问题转化成机器学习...

周一的文章里我分享了最基本的单点法排序学习（Pointwise Learning to Rank）。这个思路简单实用，是把经典的信息检索问题转化为机器学习问题的第一个关键步骤。简单回顾一下，我们介绍了在测试集里使用NDCG（Normalized Di...

在专栏里我们已经讲解过最经典的信息检索技术。这些技术为2000年之前的搜索引擎提供了基本的算法支持。不管是TF-IDF、BM25还是语言模型（Language Model），这些方法和它们的各类变种在很多领域（不限文本）都还继续发挥着作用。 然而，自...