第369章 写错编号了[第1页/共3页]

Google 的研讨者提出了 Word2Vec 算法，该算法将词语表示为高维向量空间中的点，通过计算点之

为了使后续知识库天生更加精确与完美，对文献详细内容停止遴选。比方部分文献中并未提到

总，共获得 507 篇。

2.5 本章小结

文文本语义类似度阐发的体例，该体例在中文文秘闻似度计算方面获得了显着的结果。放眼外洋，

构建更加精确的专业模型，对爬取下来的 507 篇文献停止遴选，挑选包含流程图（system

法分类，这类体例操纵机器学习算法来练习模型，通过模型来瞻望文本之间的类似度。常见的基于

2.4 文秘闻似度计算

且相干的文本。

成（Generation）的天然说话措置（NLP）体例。核心机惟是将传统的检索技术与当代的天然说话

之间共同具有的信息或特性，而差别则是指它们之间的分歧之处。当两个文本的共性越大、差别越

然此体例更费时，但有助于获得更全面的数据集，特别是一些最新或尚未公开的研讨服从。

汇集到的数据需颠末洗濯和预措置，才气用于后续的阐发。

中详细先容了 RAG 的道理和利用，随后谷歌等搜刮引擎公司已经开端摸索如何将 RAG 技术利用到搜

提出的。他们在论文《Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks》

手动汇集：通过拜候图书馆、研讨机构以及联络文章作者等体例获得不易主动下载的资本。虽

目前，在国表里，文秘闻似度计算已经获得了丰富的服从。海内方面，清华大学等机构的研讨

者提出了基于深度学习的文秘闻似度计算体例，操纵神经收集模型来捕获文本的深层语义信息，实

本之间的类似程度。文秘闻似度计算的道理基于两个首要观点：共性和差别。共性指的是两个文本

BeautifulSoup 和 Requests 库从开放获得的期刊网站爬取数据。

专业范畴的机能，加强信息检索的精确性和效力。最后切磋了在文本比对过程中所需的类似度计算

inventory），以及数据的时候、地点、获得体例、技术细节的文献作为最后利用的数据。查对内容

文秘闻似度计算是天然说话措置（NLP）范畴的一个首要研讨方向，它旨在衡量两个或多个文

体味清楚数据获得来源后，停止数据汇集，数据汇集的体例包含主动化和手动两种体例：

依靠于 RAG 技术的道理。先容了知识抽取技术，它操纵先进的天然说话措置技术从文本中提取成心