权重打分怎样计算公式 (权重打分怎么打)

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• 权重打分怎样计算公式
• 详解BPE算法（Bype Pair Encoder）
• 林诗栋团体资料简介(林诗栋一位低劣的计算机迷信家)

权重打分怎样计算公式

权重打分计算公式，是一种在消息检索环节中用于度量检索结果相关性的方法。

当咱们对一些查问条件启动搜查时，搜查引擎会把一切合乎条件的页面依照相关性启动打分排序，这个打分模式就是基于权重打分的。

上方咱们从多个角度对权重打分的计算公式启动剖析，以便更好地理解该方法的原理和运行。

权重打分怎样计算公式1. 基于词频的权重打分计算公式其中一个最普遍的基于词频的权重打分计算公式是TF-IDF，它不只思考了搜查关键词在文档中产生的频率，也思考了它在整个文本集中产生的频率。

TF-IDF通常示意为：TF-IDF(w, d) = TF(w, d) * IDF(w)其中w是搜查关键词，d是文档，TF(w, d)是搜查关键词w在文档d中产生的频率，IDF(w)是搜查关键词w在一切文档中产生的频率的倒数。

基于TF-IDF的权重打分计算公式可以评价搜查结果中每个文档关于特定查问的相关性。

2. 基于链接的权重打分计算公式除了思考搜查关键词在文档中产生的频率，链接结构也可以作为权重计算的一个起因。

PageRank是这种基于链接的排序方法的代表性算法之一。

PageRank可以权衡一个页面的关键性，是基于它与其余页面之间的链接相关建设的。

PageRank依据一个网页的链接数量和链接页面的权重计算网页的PageRank分数，并将它们用于搜查结果的排序。

3. 基于句法和语义的权重打分公式基于句法和语义的权重打分计算公式是一个愈加复杂的算法，它将思考整个文档和查问之间的语法和语义相关。

这种算法的关键思维是识别和评价关键词、短语和句子与查问之间的语法和语义婚配度。

这种计算公式将权重打分定义为文档和查问之间的全体相关性打分。

详解BPE算法（Bype Pair Encoder）

在人造言语处置畛域中，分词是将文本转换为可操作单位的关键步骤。

传统的分词方法通常基于空格或字符，但它们各自存在局限性。

空格分词会造成词汇表宏大，测试环节产生OOV疑问，并限度泛化才干；字符分词虽处置了OOV疑问，但过细的粒度造成语义消息的失落。

为寻觅介于单词和字符之间的平衡点，子词级别的算法应运而生。

BPE算法（Byte Pair Encoding）便是其中的佼佼者，其指标在于构建既平衡了词汇表大小，又保管了语义消息的子词表。

在BPE算法中，词汇表构建遵照从长到短的排序准则，并经过一一婚配子词成功编码。

详细步骤如下：1. 首先，将词汇表中的单词按长度排序。

2. 遍历每个单词，逐字与排序后的词汇表婚配，直至单词齐全合成为子词。

3. 若不可齐全合成，生成不凡子词以保障一切文本片段均被笼罩。

例如，构建的词汇表为[mountain]，对单词mountain启动分词后获取子词[mount, ain]。

解码环节则逆向启动，将子词序列重组为原始单词。

若模型输入为[mount, ain]，则解码结果为mountain。

BPE算法的长处在于其灵敏的子词生成机制，既能有效管理词汇表大小，又在必定水平上保管了语义消息，有效优化了模型功能。

林诗栋团体资料简介(林诗栋一位低劣的计算机迷信家)

林诗栋，是一位低劣的计算机迷信家，他出世于1969年，毕业于美国加州大学伯克利分校，取得了计算机迷信博士学位。

他曾在谷歌公司担任初级工程师和钻研员，担任开发和优化谷歌搜查引擎的算法和系统。

他还曾在微软公司、雅虎公司等出名科技企业担任初级技术职位。

目前，他是斯坦福大学计算机迷信系的传授，担任多个国际顶尖学术期刊和会议的编委和审稿人。

林诗栋的钻研畛域关键触及计算机算法、机器学习、数据开掘、消息检索等方面。

他在这些畛域取得了多项关键成绩，宣布了少量高水平的学术论文，被援用数超越3万次。

他还是多个国际计算机迷信学会的会士和荣誉会员，取得了多个国际和国际的学术奖项和荣誉名称。

林诗栋的钻研成绩和学术奉献获取了宽泛的认可和赞誉，他被誉为“计算机迷信界的明星”、“搜查引擎算法之父”等。

他不时努力于推进计算机迷信的开展和运行，为人工默认、大数据等畛域的开展作出了关键奉献。

一、林诗栋的钻研畛域和成就

1.计算机算法

林诗栋在计算机算法方面的钻研成绩十分突出。

他提出了一种基于部分敏感哈希（LSH）的近似最近邻搜查算法，被宽泛运行于图像、音频、视频等多媒体数据的相似性搜查。

他还提出了一种基于随机投影的高维数据降维算法，被宽泛运行于大规模数据的可视化和剖析。

2.机器学习

林诗栋在机器学习方面的钻研成绩也十分突出。

他提出了一种基于核方法的分类算法，被宽泛运行于文本分类、图像分类等畛域。

他还提出了一种基于半监视学习的图像标注算法，被宽泛运行于图像搜查和图像识别等畛域。

3.数据开掘

林诗栋在数据开掘方面的钻研成绩也十分突出。

他提出了一种基于概率模型的聚类算法，被宽泛运行于文本聚类、社交网络剖析等畛域。

他还提出了一种基于随机游走的图像标注算法，被宽泛运行于图像搜查和图像识别等畛域。

4.消息检索

林诗栋在消息检索方面的钻研成绩也十分突出。

他提出了一种基于语义相似度的文本检索算法，被宽泛运行于搜查引擎和默认问答系统等畛域。

他还提出了一种基于用户反应的搜查结果排序算法，被宽泛运行于共性化搜查和广告介绍等畛域。

二、林诗栋的钻研方法和思维

林诗栋的钻研方法和思维具备很强的翻新性和适用性。

他器重实践钻研和实践运行的联合，擅长从实践疑问登程，提出新的算法和模型，处置实践疑问。

他还器重多学科交叉和协作钻研，与其余学科的专家和企业协作，推进计算机迷信的跨界开展和运行。