FinBERT-QA：使用 BERT 回答金融问题 FinBERT-QA 是一个问答系统，用于从数据集的任务 2 中检索有金融段落。 请参阅获取更多信息。 该系统使用来自信息检索和自然语言处理的技术，首先使用 Lucene 工具包检索每个查询的前 50 个候选答案，然后使用预训练的模型的变新排列候选答案。 FinBERT-QA 从 Huggingface 的库构建并应用 Transfer and Adapt [ ] 方法，首先将预训练的 BERT 模型转移并微调到一般 QA 任务，然后使用 FiQA 数据集将该模型适应金融领域。 转移步骤在的数据集上使用微调的 BERT 模型 ，它从 TensorFlow 转换为 PyTorch 模型。 在三个排名评估指标（nDCG、MRR、Precision）上结果平均提高了约 20%。 Overview of the QA pipeline:

红外搜索引擎 最少的搜索引擎在信息检索课程中的应用 描述 这是一个最小的搜索引擎应用程序项目。 有关更多详细信息，请检查project documents目录中的project documents 。 使用的技术 Java 1.8 Lucene 6.6 Maven的3.3.9 详细说明 主要成分： 搜索器：搜索器组件的主要任务是在提供索引文件路径和查询文件路径的情况下搜索索引，然后准备查询结果列表。 索引器：索引器组件的主要任务是索引给定路径中的文档并将结果写入给定目录。 分解器：此组件采用语料库文件的路径并将其分解为单独的文本文件，因此在给定路径中索引和检索并保存分解结果将更加容易。 NewTFIDF：这是一种新的tf-idf相似性评分策略，可计算术语的tf-idf度量。 如何定义新的TF-IDF评分策略： 为了定义新的td-idf相似性评分策略，我创建了一个名为BaseT

基准短语提取基准数据集 该存储库包含大量精选的基准数据集，用于评估自动关键词提取算法。 这些数据集均使用Stanford CoreNLP套件进行了预处理，并以XML格式提供。 数据集格式 所有数据集均按照以下通用结构存储： dataset/ /test/ <- test documents /train/ <- training documents (if available) /dev/ <- validation documents (if available) /src/ <- e

布尔检索引擎 这是用于布尔检索的索引和搜索技术的 Python 实现。 布尔查询包含运算符AND 、 OR 、 NOT 、 (和) 。 这是有关布尔检索及其技术的更多信息的良好 。 要求 已安装 用于索引和搜索以数字命名的组成文档的语料库（例如 NLTK 数据中的路透社语料库） 索引 $ python index.py -i -d -p 是要索引的文档集合的目录 是索引器要创建的字典的文件名 人类可读 第一行包含元信息的元数据并指示所有按升序索引的docID：例如“Indexed from docIDs:1,5,6,9,10,11,12,13,14,18,19,22,23,24,27 ,2

matlab源码下载 HABIR Toolkit HABIR哈希图像检索工具箱是什么？ HABIR哈希图像检索工具箱是一个用Matlab语言写的集成了经典哈希方法以及最近几年无监督哈希方法的基准框架，里面包含了针对图像检索的主流评价指标，使用该工具箱使得你可以专注于哈希方法的设计，其他性能评价这些方面的东西可以由它来帮你完成。 为什么会有HABIR哈希图像检索工具箱？ 目前我主要致力于大规模图像检索研究，在图像检索中除了专注与duplicate search外我也花很大力气在哈希大规模图像检索上。在研究的过程中，我发觉几乎很少有研究者提供不同对比方法的代码。这为研究带来了很大不便，而且我坚信在研究的过程中，我们应专注于新算法的设计，而不是新人进来时都得重新造轮子，我们可以在现有代码的基础上学习它，并将它进行拓展，为自己使用。于是，就有了你现在看到的这个，希望它能够为关注基于哈希方法进行图像检索的小伙伴们带去些许帮助。如果想深入了解哈希的话，这里总结的一篇博文对你非常的有帮助： 获取HABIR 通过下载或者通过git获取： git clone https://github.com/wil

Boolean Retrival(布尔检索) and Posting Lists(倒排索引表) 问题描述 利用文档和词项的布尔关系建立倒排索引表,根据倒排索引表进行布尔表达式查询.这里只实现AND操作. 布尔检索 布尔检索模型React了文档和词项集合的关系 布尔检索模型为一个关于词项-文档关联的二维矩阵,其中每一行表示一个词(term),每列表示一个文档(document).当词t在文档d中存在时,矩阵元素(t,d)的值为1,否则为0 倒排索引 每个词项都有一个记录出现该词项所有文档的列表,该表中的每个元素记录的时词项在某个文档中的一次出现信息(有时候还会包括词项在文档中出现的位置),这个表中的每个元素通常称为倒排记录(posting).每个词项对应的整个表称为倒排索引表(posting list). 建立过程 对每篇文档建立索引时的输入为一个归一化的词条表,也可以看成二元组(词项,文档

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PyTorch中的深度度量学习 Learn deep metric for image retrieval or other information retrieval. 我们的XBM被提名为2020年CVPR最佳论文。 知乎XBM上的一个博客 我写了一个知乎文章，通俗快速解读了XBM想法动机： 欢迎大家阅读指点！ 推荐最近发表的不是我写的DML优秀论文： 来自康奈尔科技大学和Facebook AI 摘要：过去四年来，深度度量学习论文一直宣称准确性方面取得了长足进步，通常比十年前方法的性能提高一倍还多。 在本文中，我们将仔细研究该领域，以了解是否确实如此。 我们在这些论文的实验设置中发现了缺陷，并提出了一种评估度量学习算法的新方法。 最后，我们提供的实验结果表明，随着时间的推移，这种改进最多只能算是微不足道了。 XBM：DML的新Sota方法，被CVPR-2020接受为口服，并被提名

matlab发布代码FLIR临时检索分析 该项目可从FLIR摄像机读取图像，并根据各种校正因素（包括摄像机高度，相对湿度，上升流长波辐射和气温）来检索准确的像素温度。 该概念和原始代码由Donald M. Aubrecht，Saleem Ullah创建，而GUI最初由Samuel W. Fall创建。 该项目的PI是Dar A. Roberts。 背景： 该代码是为加州大学圣塔芭芭拉分校地理系的Dar Roberts博士为IDEAS（学生进行环境分析的创新数据集）项目编写的。 请参阅以获取更多信息。 作为该项目的一部分，学生们在我们各个野外地点铺设样带，以进行与环境变量有关的测量。 这些测量之一是用FLIR相机拍摄照片，然后使用所得图像确定陆地表面温度。 该代码对图像进行校正，以便根据适当的发射率和其他校正因子来检索准确的像素温度。 依赖关系/要求： 该代码是为FLIR型号T450sc（T62101）设计的。 它可能适用于其他FLIR图像，但需要进行测试。 在MATLAB 2015上开发，但代码已更新为支持MATLAB 2016。 脚步： 启动程序： 打开MATLAB并使用FLIR-T

（by 王宁）：老书，牛人。貌似第一本完整讲述IR的书。可惜IR这些年进展迅猛，这本书略有些过时了。翻翻做参考还是不错的。另外，Ricardo同学现在是Yahoo Research for Europe and Latin Ameria的头头。