搜索中的语义匹配技术 (搜索中的语义是什么)

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• 搜索中的语义匹配技术
• 照片太多难查找？荣耀MagicOS 8.0一语查图
• “SWSE”是什么意思？

搜索中的语义匹配技术

基于表示的语义匹配技术主要包括双塔模型、基于BERT的表征匹配以及匹配层的多种方法。

双塔模型如DNN-DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM、ARC-1、CNTN、LSTM-RNN和Siam-LSTM等，这些模型的特点是高效，可直接生成文档向量，用于一对一匹配查询。

基于BERT的表征匹配则涉及到使用BERT模型生成的表示，配合FAISS等工具进行点乘和欧氏距离计算。

值得注意的是，尽管一些研究指出BERT可能不适合直接作为表征，但实验证明在某些场景下，BERT训练的结果可以用于表示目的。

匹配层则使用了cosine、dot、MLP和Neural Tensor Network等多种方法，这些方法在召回层进行实时计算，评估当前查询和文档的语义相似度。

基于交互的语义匹配技术，如ARC-2、MatchPyramid和MatchSRNN等，通常无法实现在线匹配，尤其当数据量巨大时。

这些方法通过卷积、池化等操作在二维空间中表示查询和文档，然后进行交互操作，计算匹配分数。

基于注意力机制的模型，如ABCNN、Match-SRNN、aNMM、以及多种attention机制模型，主要关注在不同层级（word、phrase、sentence）上捕捉文本间的匹配信号。

这些模型通过注意力机制实现词级、短语级乃至句级的匹配，提高模型的灵活性和有效性。

总结起来，语义匹配技术通过构建和优化模型结构，旨在解决查询与文档的语义相似性问题。

从双塔模型到基于深度学习的方法，再到交互和注意力机制的引入，这些技术不断迭代和优化，以适应多样化的应用场景，如自动问答、同义句识别、信息检索等。

照片太多难查找？荣耀MagicOS 8.0一语查图

面对手机里成千上万张照片，查找某张特定图片往往让人头疼。

尤其在寻找跨越时间的珍贵影像时，如孩子成长弹琴照片，传统搜索方式效率低下。

荣耀MagicOS 8.0的AI语义搜图功能，以自然语言描述图片内容，精准匹配所需图片，大幅提升搜索效率。

传统搜索技术依赖关键词输入，如时间、地点、人物，面对模糊描述或抽象特征的图片，查找效率大打折扣。

AI语义搜图则以理解能力革新这一局面。

只需输入描述性文字，系统便能筛选出符合语义的图片，实现精准查找。

描述性搜索，如“盛开的荷花”、“去年夏天在海南冲浪”等，均可轻松定位到相关图片。

不仅如此，荣耀MagicOS 8.0还首次实现语义搜视频功能，支持定位视频中的特定帧，简化复杂视频素材的查找。

例如，寻找孩子不同时期跳舞的视频片段，快速定位所需素材。

语义搜索技术背后，是荣耀在AI领域的深度探索与技术创新。

荣耀通过构建全新多模态模型算法，提升图像理解与文本匹配能力，优化图像元素识别与人物关系分析。

同时，采用模型压缩与硬件优化技术，实现算法在手机设备上的高效部署。

荣耀开放核心能力，与生态伙伴共建智慧生态，语义搜索已融入多个应用，如钉钉等。

未来，更多三方应用将加入，为用户带来更加智慧化与创新的服务体验。

语义搜索只是荣耀MagicOS 8.0众多智慧能力之一。

随着技术的不断进步，荣耀将持续推出更多创新功能，为用户提供超越期待的使用体验。

“SWSE”是什么意思？

语义Web搜索引擎，即SWSE，是“Semantic Web Search Engine”的缩写，其英文原意是指一种利用语义网络技术优化搜索结果的搜索引擎。

这个术语在计算机科学，尤其是软件领域中具有一定的流行度，为28,433次搜索引用。

SWSE的应用涉及XML文档的全文搜索、智能搜索引擎的开发，以及针对语义表达差异问题的研究，它为搜索技术提供了革新思路。

在语义Web的背景下，它着重于本体论方法的发展，这是一项与搜索引擎、时空推理和知识工程紧密相关的技术。

例如，研究者们已经设计并实现了一种基于语义Web的XML搜索模型，旨在提高搜索的智能化和准确性。

SWSE的基本概念包括语义网络的元素和技术，这些构成了其搜索引擎的核心。

通过这些技术，搜索结果更为精确，能够更好地理解和处理自然语言查询，从而提升用户搜索体验。

总的来说，SWSE代表的是一种利用语义理解来优化搜索结果的先进技术，它在信息技术领域中扮演着重要的角色。

请注意，这些信息仅供参考，具体应用需根据实际情况评估。