排名检索引擎 这是使用（VSM）进行分级检索的索引和搜索技术的Python实现。 具体而言，为向量空间评分实现了加权方案。 对于余弦值的计算，由于不影响查询文档之间的相对余弦分数关系，因此有意将查询向量长度的归一化作为优化决策而省去了。 要求 已安装 使用数字命名的组成文档建立索引和搜索的语料库（例如，NLTK数据中的路透社语料库） 索引编制 命令： $ python index.py -i -d -p 是要建立索引的文档集合的目录 是要由索引器创建的字典的文件名 行的格式为：“” 最后一行包含元信息，并指示所有以升序索引的docID以及其矢量长度，格式为： 例如metadata:1

基于多特征的动态关键帧提取，张萌，张洪刚，关键帧提取是视频检索中一个基本的环节。进行关键帧提取的主要目的是从一个视频序列中提取出一部分能够图像帧序列，来降低对视频

Deep adversarial metric learning for cross-modal retrieval

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语言模型预训练已经显示出可以捕获数量惊人的世界知识，这对于NLP任务(例如问题 解答)至关重要。但是，此知识隐式存储在神经网络的参数中，需要更大的网络才能 覆盖更多的事实。 为了以更模块化和可解释的方式捕获知识，我们使用潜在的知识检索器增强了语言模 型的预训练，检索器使模型可以从预训练、微调和推理期间使用的大型语料库(如 Wikipedia)中检索并使用文档。首次，我们展示了如何使用蒙版语言建模作为学习信 号并通过考虑数百万个文档的检索步骤进行反向传播，从而以无监督的方式对这种知 识检索器进行预训练。 我们通过微调开放域问答(Open-QA)的挑战性任务，证明了检索增强语言模型预训练 (REALM)的有效性。我们在三个流行的Open-QA基准测试中与最先进(SOTA)的显式和隐 式知识存储模型进行了比较，发现我们在性能上优于所有以前的方法(绝对精度为 4-16％)，同时还提供了定性优势，例如可解释性和模块化。

Most 3D shape classification and retrieval algorithms were based on rigid 3D shapes, deploying these algorithms directly to nonrigid 3D shapes may lead to poor performance due to complexity and changeability of non-rigid 3D shapes. To address this challenge, we propose a fusion view convolutional neural networks (FVCNN) framework to extract the deep fusion features for non-rigid 3D shape classification and retrieval. We first propose a projection module to transform the nonrigid 3D shape into a