召回专题
NLP-信息抽取-NER-2015-BiLSTM+CRF（一）：命名实体识别【预测每个词的标签】【评价指标：精确率=识别出正确的实体数/识别出的实体数、召回率=识别出正确的实体数/样本真实实体数】
一、命名实体识别介绍 命名实体识别(Named Entity Recognition，NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型。是信息提取, 问答系统, 句法分析, 机器翻译等应用领域的重要基础工具, 在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位. 包含行业, 领域专有名词, 如人名, 地名, 公司名, 机构名, 日期, 时间, 疾病名, 症状名, 手术名称, 软
自然语言处理-应用场景-聊天机器人(三)：MaLSTM【基于FAQ 的问答系统】【文本向量化--＞问题召回(利用PySparNN句子相似度计算海选相似问题)--＞问题排序(深度学习：句子相似度计算)】
一、问答机器人介绍 1. 问答机器人 在前面的课程中，我们已经对问答机器人介绍过，这里的问答机器人是我们在分类之后，对特定问题进行回答的一种机器人。至于回答的问题的类型，取决于我们的语料。 当前我们需要实现的问答机器人是一个回答编程语言（比如python是什么，python难么等）相关问题的机器人 2. 问答机器人的实现逻辑 主要实现逻辑：从现有的问答对中，选择出和问题最相似的问题，
准确率，召回率，mAP，ROC，AUC，特异性，敏感性，假阴性，假阳性
P/R和ROC是两个不同的评价指标和计算方式，一般情况下，检索用准确率、召回率、F1、AP和mAP，分类、识别等用ROC和AUC（特异性和敏感性是ROC当中的一个部分）。 准确率、召回率、F1、AP和mAP这几个指标需要依次看，不然直接看AP和mAP看不明白。而ROC和AUC可以直接看不需要看前面的指标。 PR曲线和ROC曲线上点都是对预测的数据进行划分，首先都是按照置信度排序，而PR
知识图谱问答召回机制-llm-graph-builder
背景 以Neo4j开源的 llm-graph-builder （以下简称 LGB）为例，说明 graph + RAG的模式下，如何进行知识的召回操作。 原理说明 graph + RAG模式下，依旧保持了RAG的思想，使用了向量作为语义召回的手段。 在 LGB 中，对于用户提出的问题，系统首先会将问题进行 Embedding 操作，从而得到问题的向量表示。使用问题的向量表示，去neo4j中召
推荐算法实战五-召回（下）
一、FM的召回功能 （一）打压热门物料 FM主要应用于U2I召回场景，正样本采用与用户正向交互过的样本。负样本来源于两个途径，一个是随机采样，一个是曝光但未点击的负向物料。由于热门物料曝光率高，因此正负样本中热门物料参与度都不小，为了确保推荐结果的多样性，对正负样本分别采取不同的热门物料打压策略。 1、热门物料在正样本中要降采样 降低热门物料被选为正样本的概率，曝光率越高，选为正样本的概率
准确率、精确率、召回率、F1（F-Measure）都是什么？
机器学习ML、自然语言处理NLP、信息检索IR等领域，评估（Evaluation）是一个必要的工作，而其评论价值指标往往有如下几点： 准确率 Accuracy; 精准率 Precision; 召回率 Recal； F1-Measure; TP: True Positive 把正的判断为正的数目True Positive，判断正确，且判为了正，即正的预测为正的； FN：False N
【中文】PDF文档切分\切片\拆分最优方案-数据预处理阶段，为后续导入RAG向量数据库和ES数据库实现双路召回
目的 将PDF文档拆开，拆开后每个数据是文档中的某一段，目的是保证每条数据都有较完整的语义，并且长度不会太长 项目自述 看了很多切分项目，包括langchain、Langchain-Chatchat、、Chinese-LangChain、LangChain-ChatGLM-Webui、ChatPDF、semchunk等等，效果还行，但是不够完美，毕竟他们的对"\n"的优先级设置的较高，使用p
混淆矩阵-召回率、精确率、准确率
混淆矩阵 1 混淆矩阵2 混淆矩阵指标2.1 准确率2.2 精确率2.3 召回率2.4 特异度2.4 假正率2.5 假负率2.6 F1 分数 3 总结 1 混淆矩阵 混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的重要工具。它通过矩阵形式清晰地展示了模型对样本进行分类的结果，帮助我们理解模型在不同类别上的表现。 ————预测为正类预测为负类实际为正类True Positive (TP)Fa
苹果发布云AI系统；谷歌警告0day漏洞被利用；微软紧急推迟 AI 召回功能；劫持活动瞄准 K8s 集群 | 网安周报0614
苹果发布私有云计算，开创 AI 处理新时代，隐私保护再升级！ 苹果宣布推出一个名为“私有云计算”（PCC）的“开创性云智能系统”，该系统专为在云中以保护隐私的方式处理人工智能（AI）任务而设计。 这家科技巨头将 PCC 描述为“为云人工智能计算大规模部署的最先进安全架构”。 PCC 与新的生成式人工智能（GenAI）功能的到来相吻合——统称为苹果智能，或简称 AI——这是 iPhone
【推荐算法】召回模型总结
文章目录 1、传统召回算法2、向量化召回统一建模架构2.1、如何定义正样本2.2、重点关注负样本2.3、召回生成Embedding：要求用户、物料解耦2.4、如何定义优化目标2.4.1、Softmax Loss、NCE Loss、NEG Loss2.4.2、Sampled Softmax Loss2.4.3、Pairwise Loss 3、Word2Vec：转为Item2Vec4、Airb
微软无所不知的人工智能召回功能“Recall”被推迟，将不会与 Copilot Plus PC 一起提供
微软计划下周推出新的 Copilot Plus 个人电脑，取消其备受争议的 Recall 功能，该功能可以截取您在这些新笔记本电脑上所做的所有操作。该软件制造商推迟了 Recall，以便可以通过 Windows Insider 程序对其进行测试，此前该公司最初承诺将 Recall 作为一项可选功能提供，并进行额外的安全改进。 喜好儿网 微软在更新的博客文章中表示：“我们正在调整 Recal
基于用户的协同过滤推荐算法单机版代码实现（包含输出用户-评分矩阵模型、用户间相似度、最近邻居、推荐结果、平均绝对误差MAE、查准率、召回率）
基于用户的协同过滤推荐算法单机版代码实现（包含输出用户-评分矩阵模型、用户间相似度、最近邻居、推荐结果、平均绝对误差MAE、查准率、召回率） 一、开发工具及使用技术 MyEclipse10、jdk1.7、mahout API、movielens数据集。 二、实现过程 1、定义用户-电影评分矩阵： /** * 用户-电影评分矩阵工具类 */ public class DataMo
推荐系统学习笔记（四）--基于向量的召回
离散特征处理 离散特征：性别，国籍，英文单词，物品id，用户id 处理： 建立字典：eg：china = 1 向量化：eg：one-hot /embedding（低维稠密向量） one-hot--适合低维度 例如： 性别：男，女 字典：男 = 1，女 = 2 one-hot： 未知[0 , 0] 男 [1 , 0] 女 [0 , 1]
【经典论文阅读10】MNS采样——召回双塔模型的最佳拍档
这篇发表于2020 WWW 上的会议论文，提出一种MNS方式的负样本采样方法。众所周知，MF方法难以解决冷启动问题，于是进化出双塔模型，但是以双塔模型为基础的召回模型的好坏十分依赖负样本的选取。为了解决Batch内负样本带来的选择性偏差问题，本文提出MNS方法融合了批采样和均匀采样。实验表明，配合这种负样本的采样的双塔模型的召回能力得到了明显提升。 1. 贡献 本文提出一种新颖的负
【AI】图示：精确度（查准率）Precision、召回率（查全率）Recall
对Precision、Recall的直译是“精确度”和“召回率”，第一次接触这两个词，很难从字面上知道它们的含义。而翻译成“查准率”和“查全率”就比较好理解，下面统一使用“查准率”和“查全率”。 1、真假正负例 真正例（True Positive， TP）：预测值和真实值都为1 假正例（False Positive，FP）：预测值为1，真实值为0 真负例（True Negative，TN）
YOLOv3的NMS参数调整对模型的准确率和召回率分别有什么影响？
YOLOv3中的非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）是一种关键的后处理步骤，用于从模型的预测中去除重叠的边界框，从而提高检测的准确性。NMS参数的调整直接影响到模型的准确率（Precision）和召回率（Recall），具体如下： 1. NMS阈值（`nms_thresh`）： - 提高NMS阈值：会减少被抑制的边界框数量，从而保留更多的边界框。这可能会
双塔模型在召回和粗排的区别
答案参考：推荐系统中，双塔模型用于粗排和用于召回的区别有哪些? - 知乎 召回和粗排在不同阶段面临样本不一样，对双塔来说样本分布差异会使召回和粗排采取不一样的方式。召回打分空间是全部item空间，曝光只有很少一部分，同时双塔召回只是多路召回的一种，因此双塔会从几个方面优化： 召回负样本选择，会采用一些策略进行负样本采样。 粗排打分空间已经变小，曝光样本和打分样本差异相对较小，曝光对粗
特征的前期融合与后期融合在召回、粗排、精排应用
前期融合：先对所有特征做concat，再输入DNN，一般常见于精排模型 特点：线上推理代价大，若有n个候选item需要做n次模型计算 后期融合：把用户和物品特征分别输入不同的神经网络，不对用户和物品做融合，常见于召回双塔 特点：线上计算量小，用户塔只需要做一次线上推理，计算用户表征a，物品表征b事先存储在向量数据库，物品塔在线上不做推理；预估准确性不如精排模型。 粗排模型：一般介于
浅谈互联网搜索之召回
一、背景 在搜索系统中，一般会把整个搜索系统划分为召回和排序两大子系统。本文会从宏观上介绍召回系统，并着重介绍语义召回。谨以此文，希望对从事和将要从事搜索行业的工作者带来一些启发与思考。 二、搜索系统召回方法 不同于推荐系统，检索系统是在输入query的前提下，快速召回与query相关的文本，特点为要求是快，注重召回轻准确。注意，在工业界考虑到用户体验，往往要求百毫秒以内完成召回，甚至在地图、电
推荐算法架构 ：召回（1）
召回模块面对几百上千万的推荐池物料规模，候选集十分庞大。由于后续有排序模块作为保障，故不需要十分准确，但必须保证不要遗漏和低延迟。目前主要通过多路召回来实现，一方面各路可以并行计算，另一方面取长补短。召回通路主要有非个性化和个性化两大类。 1 推荐算法整体架构 1.1 推荐算法意义 随着互联网近十年来的大力发展，用户规模和内容规模均呈现迅猛发展。用户侧日活过亿早已不是什么新鲜事，内容侧由