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信息检索关键词的分类下载_信息检索的四种方法(2024年11月最新版)

内容来源：我赢网所属栏目：新闻更新日期：2024-11-29

信息检索关键词的分类

（一）需要您授权我们收集和使用您的个人信息的基本业务功能。 1、注册、登录当您注册360账号时，依据相关法律法规的要求，您需要向我们提供您的手机号码，用以创建账号、登录校验、保证账号安全，我们还将收集您的用户名、密码，收集这些信息是为了护您的账号安全。如果您拒绝提供这些信息，您将无法成功注册360账号，但不影响您使用浏览、搜索等无需基于账号的基础服务。为方便您登录本产品，您还可以通过微信、QQ第三方账号登录本产品。为实现前述目的，我们会在征得您的主动授权后，从第三方获取您的第三方账号信息（昵称、头像及其他经您授权的信息）。基于我们与通信运营商的合作，当您使用 “一键登录”功能时，经过您的明示同意，运营商会将您的手机号发送给我们，便于我们为您提供快捷的登录服务。如果拒绝提供手机号将无法使用“一键登录”方式注册登录360账户，但不影响您通过其他方式注册登录，也不影响其他功能的正常使用。在您注销360账号时，我们将停止使用并删除上述信息或对您的个人信息进行匿名化处理，法律法规另有规定的除外。 2、为您提供人工智能服务（1）AI搜索您可以通过文字或音频等形式向纳米搜索提问，纳米搜索会针对您的问题首先进行意图识别，之后根据提前划分的问题分类，选择合适的人工智能模型进行关键词拆分、信息检索，最后对检索到的网页信息进行汇总后给您提供总结性的回答，让您直接可以获得问题的答案。请您知悉，我们会在此过程中收集您的输入内容，这是为了给您进行AI搜索获得答案所必须的要求。为符合相关法律法规要求，履行网络信息安全义务，我们会在法律规定的时间内保留您的问答历史及对话内容。我们理解您的输入内容中可能包含他人的个人信息，如包含，请您务必取得他人的合法授权，尤其涉及未成年人的个人信息，请务必获得该未成年人的法定监护人的合法授权以避免造成他人个人信息的不当泄露。如果您提出的问题或检索生成的内容可能涉及违法或不良信息的，相应答案将不予显示（2）AI工具为了帮助您提高工作效率、在极短的时间内获取您想要了解的内容，我们为您提供AI分析类及AI写作类工具。在此过程中，我们需要收集您的输入内容（包括您上传的文字、图片、链接等）。请您知悉，为符合相关法律法规要求，履行网络信息安全义务，我们会在法律规定的时间内存储您的输入内容。如您选择在AI工具中将原文或结果转化为语音播出，纳米搜索会获取您的麦克风权限并收集您使用麦克风输入的声音信息。声音为您的敏感个人信息，您拒绝提供不会影响您正常使用纳米搜索提供的其他基本服务，例如搜索引擎服务等。（3）AI机器人纳米搜索集合了国内多家人工智能大模型产品供用户选择使用。通过使用AI机器人，您可以体验到国内不同厂商提供的人工智能大模型产品，获得聊天互动、回答问题、生成图像等服务。我们会收集您的输入信息并共享给相关产品提供方，以便根据您的文本信息提供文生文或文生图的人机交互服务。 3、投诉与反馈我们非常乐意收到您在使用本产品过程中遇到的问题。如果您没有注册360账号，您可以向我们提供您的手机号码、邮箱、或QQ号码以便我们能联系您并对您反馈的问题进行解答。如果您注册了360账号，您亦可以通过登录【用户中心】向我们反馈问题。您为了反馈问题而提供的联系方式，只会用于我们的客服与您沟通。除征得您的明确同意和法律明确规定外，360不会向任何第三方提供您的联系信息。 4、安全保障为了保障您的360账号安全、交易安全及系统运行的安全，在满足本政策和法律法规的要求下，我们会在【纳米搜索】首次运行时、您同意此隐私政策后，在您使用我们的产品或服务的过程中，收集您的IP地址、设备型号、硬件序列号、操作系统、设备MAC地址信息来判断您的账号风险，以及预防、发现、调查危害系统运行安全、非法或违反我们规则、协议的行为，这类信息是为提供服务必须收集的基础信息。为提高您使用我们及我们关联公司、合作伙伴提供服务的安全性，保护您或其他用户或公众的人身财产安全免遭侵害，更好地预防钓鱼网站、欺诈、网络漏洞、计算机病毒、网络攻击、网络侵入的安全风险，更准确地识别违反法律法规或360相关协议规则的情况，我们会使用或整合您的账户信息、设备信息、应用使用信息以及我们关联公司、合作伙伴取得您授权或依据法律共享的信息，用于进行身份验证、检测及防范安全事件，并依法采取必要的记录、审计、分析、处置措施。 5、统计分析经您授权后，我们会收集您的MAC地址、设备型号、系统版本号、操作系统版本号、系统编号、系统ID号、屏幕分辨率、上网类型、本产品的版本号、某按钮的点击使用时间和频率、某些关键配置的选项值、软件崩溃日志信息，这些信息经过MD5算法脱敏后，用于统计我们产品的用户数量、分析产品的使用状况、排查崩溃原因、减少崩溃情况、改进我们的产品、提供客户支持。这些信息不涉及到您的个人身份敏感信息。为了实现这些目标，我们会合并从不同环境中（在使用第三方产品或服务的过程中）收集或从第三方获取的数据，以做出明智的业务决策，以及实现其他合法目的。为实现这些目标而进行的个人数据处理包括自动和手动处理方法。自动方法通常与手动方法相关，并以手动方法为辅。自动方法中的人工智能可以视为一组技术，使计算机能够感知、学习、推理和协助决策，以通过类似人为的方式来解决问题。为构建、培训自动处理方法（包括人工智能）并提高其准确性，我们根据预测和推断所依据的基础数据，手动检查通过自动方法产生的某些预测和推断。（二）您可以选择授权我们收集和使用您的个人信息的拓展业务功能 1、语音包定制如果您希望使用纳米搜索进行语音提问，或将搜索结果页、第三方网页内容等本产品端内的文字内容通过语音播报的形式进行输出，您可以选择使用“语音包定制”功能。为了帮助您生成基于您的声音录制的语音包，纳米搜索会获取您的麦克风权限并收集您使用麦克风输入的声音信息。麦克风权限的获取将仅用作语音包录制。声音为您的敏感个人信息，如您拒绝提供将无法使用语音包录制功能，但不影响您正常使用纳米搜索提供的其他非声音服务。（三）设备权限调用在提供服务过程中，会调用您的一些设备权限。本节是对前述所有涉及到系统权限的总结，以方便向您系统完整地呈现。设备权限调用列表您可以在设备的设置功能中选择关闭部分或全部权限，从而拒绝本产品收集相应的个人信息。在不同设备中，权限显示方式及关闭方式有所不同，具体请参考设备及系统开发方的说明或指引。请您注意，您开启任一权限即代表您授权我们可以收集和使用相关个人信息来为您提供对应服务，您关闭任一权限即代表您取消了授权，我们将不再基于对应权限继续收集和使用相关个人信息，也将停止为您提供相对应的服务。但是，您关闭权限的操作不会影响此前基于您的授权所进行的信息收集和使用。

腾讯金融风险管理面试全攻略最近经历了一场腾讯金融风险管理岗位的面试，真是挑战满满啊！面试官的问题涵盖了编程、数据分析、机器学习等多个领域。为了帮助大家更好地准备，我整理了一些面试问题及其答案，希望对你们有帮助！实习经历介绍 𐟓… 首先，面试官让我介绍一段我认为最有成就感的实习经历。我选择了一段能体现我技能和学习能力的实习经历，重点介绍了我的角色、项目、使用的技术和取得的成果。 TF-IDF 𐟓š 接下来，面试官问了我关于TF-IDF的了解。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的加权技术，主要用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的重要程度。 SMOTE算法 𐟤– 然后，面试官问了我关于SMOTE算法的了解。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种处理不平衡数据集的过采样方法，通过在现有少数类样本之间进行插值来生成新的样本。如何量化新旧分布差异？ 𐟓Š 面试官还问了我如何量化新旧分布之间的差异。这个问题需要用到一些统计学知识，比如通过计算均值、方差等统计量来比较新旧分布的差异。最熟悉的分类模型 𐟓ˆ 接着，面试官问了我一个我最熟悉的分类模型。这个问题比较直接，我选择了逻辑回归作为我的答案。文本分析任务 𐟓– 面试官还问了我如何处理文本分析任务，特别是识别机器和人工文本的方法。这个问题需要用到一些特征工程和机器学习模型，比如通过提取关键词、词频等特征来进行分类。 LSTM原理 𐟕𐯸 然后，面试官问了我关于LSTM的原理。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息。它通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来避免梯度消失或爆炸问题。 LSTM与RNN的区别 𐟔„ 最后，面试官问了我LSTM和RNN的区别。LSTM是RNN的一种改进，主要区别在于LSTM通过门控机制解决了RNN在处理长序列数据时的梯度问题。反问环节 𐟤” 在面试的最后，我反问了一下面试官期待怎样的候选人。他说他们更倾向于有统计学背景、具备统计学思维且理论扎实的候选人，同时对风控相关的业务知识也有一定了解。总结 𐟓 虽然这次面试已经结束了，但每次面试都是一次学习和成长的机会。希望这些反馈能帮助你在未来的职业道路上更加顺利！加油！

N1备考心得：从词汇到听力全攻略 ### 词汇语法：积累是关键 𐟓š 在N1考试中，词汇语法的范围涵盖了N1和N2的内容，尤其是2023年7月的考试，N2的知识点也占了很大比重。建议大家有时间的话，把N2的词汇语法也刷一刷。个人觉得《绿宝书》比《红宝书》更容易背，小破站上还有《绿宝书速通》的视频，可以结合起来学习。如果时间紧张，就重点攻克N1的词汇。语法方面，推荐《新完全掌握语法》这本书，通过辨析近义句，能更好地理解相近语法之间的微妙差异。每个单元的语法也有场景分类，比较好记忆，强烈推荐。结合历年真题，查漏补缺。阅读：断句是关键 𐟓– 克服阅读障碍最重要的就是断句。小破站上有很多讲日语断句的视频，这里推荐一下西瓜日语老师，讲得很细致。攻破长难句之后，就要开始对文章进行解构。短篇阅读是最抽象的，最好读完；中篇和长篇就把握文章结构，找关键句。不过，N1阅读有时即使全读懂了最后也还是没做对，这是因为日本人的暧昧性。所以做阅读时一定要代入日本人的视角去思考，善用排除法。听力：多练习是王道 𐟎犊听力是最不能懈怠的。我在考前几个月里重点练习了听力，以为十拿九稳，没想到上了考场还是有点吃力。好在平时练习得多，最后没有很拉胯。听力倒数第二道大题没有例文，所以放的时候就要马上听，这里吃了个大亏。听力最重要的就是抓关键词和结构，动词是日语的精华，所以一定要注意句子末尾的动词，还有一些提示转折、否定的关键词。听力的坑一般就在这些地方，一定要多积累这些词，在听力中警惕它们。即时应答算是听力题中比较另类的，因为有许多口语化的表达，对答题速度要求较高，因此一定要注意口语表达的积累。刷听力的时候遵循五步法可以快速提高听力水平：先自己做一遍，对一遍答案再盲听一遍，边听边看文章，再看着文章读，最后影子跟读。一开始会比较耗费时间，等到一定程度熟悉后就可以挑重点的听力进行跟练。再次强调：一定要抓住关键词，积累关键词。听力中也有一些套路，比如问方案时一律选最成本最低的。可以多找一些真题来练习，刷真题才是必胜法宝。考前可以多看日语新闻或者追综艺、追剧，营造日语环境。不嫌吵的话可以晚上听着1.5倍速的真题睡觉。做题顺序：先易后难 𐟓 关于做题顺序，我先做词汇语法，再是信息检索、短篇、对比、中篇、长篇。最后的完形填空可以不用花太多时间，正确率低且分不多。以上就是我的日语学习经验，希望对大家的N1考试有帮助。祝大家考试顺利！

设计师必看：如何进行用户调研𐟔 在生产力旺盛的阶段，买方市场已经到来，企业需要转变思维，以用户为中心。设计师们，你们是否准备好进行用户调研了呢？𐟤” 用户调研的目的了解目标用户群体：具体是哪些人面临这些问题？需求紧迫性：用户是否急需解决这些问题？解决方案的可行性：用户能否自行解决，还是需要外部帮助？价值与成本：用户是否愿意为解决问题付费？解决问题的成本是否合理？构建用户沟通渠道直接接触消费者：通过电话调研或现场调查问卷获取更深入的信息。社交媒体平台：利用官方社交媒体平台与用户互动。粉丝群运营：搭建用户粉丝群，统一运营目标群体。二手数据收集关键词研究：确定关键词，进行信息检索。二手资料评估：通过时间、行业、人群等基础评估二手资料的有效性。信息渠道销售团队沟通：获取消费者在购买过程中的问题反馈。售后团队处理：分析售后产品中的高频反馈问题。客服管理后台：导出客服的快捷回复语，了解常见问题。电商平台评价：通过电商爬虫数据抓取评价信息。用户搜索关键词：用户的搜索行为反映了他们的需求。百度文章：了解产品及场景的舆论反馈。研究报告：阅读过去的研究记录。竞品分析：分析竞争对手的用户人群、卖点等相关属性，以及拆解和体验产品使用。设计师们，这些调研方法可以帮助你们更好地理解用户需求，从而设计出更符合市场需求的产品。𐟒က

大马ESG审计初体验：忙碌与挑战并存关键词：忙碌𐟏ƒ‍♂️ 这周真是开启了地狱模式，白天上班，下班后还要去上课。每天早上七点多就得起床，晚上十点才回家。小组领导口中最多的词就是“quick”，快速订正，快速计算答案，感觉时间永远不够用。学习篇𐟓š 作业一个接一个地来，感谢队友们的配合，几乎没有遇到什么分歧。不过复习和预习的时间真是少得可怜，只能在周末的休息时间里抽空复习。工作篇𐟒𜊊𐟌Ÿ本周的咨询工作还算顺利，主要是搞汽车行业的碳目标更新。不过自己的信息检索能力真是让人无语。 𐟌Ÿ审计方面的工作上手难度挺高，工作环境主要是马来语和英语。这里的导师不像国内那样会把任务背景和所需材料交代得很清楚，基本没有示范，直接就把任务拆分出来，全靠自己摸索。我的项目是数据库相关的，客户还在伦敦，每次开会都感觉自己在崩溃的边缘。效率总结𐟓ˆ 这周有效投入了62小时，说明我已经有37%的时间在努力了。接下来要思考如何提升实习效率，同时还要靠健身保持精力，才能撑住这种工作强度。治愈时刻✨ 本周被GQ的一篇广告治愈了。他说在gap year元年，有人辞职去做珊瑚保育员，去景德镇烧陶瓷。也许几个月后他们还会回到北上广深，但他们曾经见过旷野。虽然UM不算一片旷野，但我相信每一个从这里离开、踏上归途的孩子，都会比从前更有勇气。

如何锻炼超强的学习能力？𐟒ከ𖅥𜺧š„学习能力并不是天生就有的，而是通过不断的思考、学习和信息检索来培养的。在信息时代，信息检索是我们获取知识的重要途径。然而，信息的真实性和有效性对我们的学习至关重要。首先，优化检索词和关键词是提高检索有效性的关键。使用完整的句子进行检索不仅浪费时间，还可能得不到准确的结果。通过选择合适的关键词，我们可以更精确地找到所需的信息，避免被无关的资料所干扰。其次，信息的真实性和权威性也是我们需要考虑的因素。在检索信息时，我们需要评估信息的来源是否可靠、是否客观、是否专业、是否准确以及是否及时。这样可以避免因错误或虚假信息而造成的误导。另外，设定明确的目标也是进行信息检索的关键。问题的明确化可以帮助我们更好地理解需要的信息。同时，我们可以采用不同的检索策略，如系统化结构式搜索、关联网络式搜索以及地毯式搜索等，以提高我们的搜索效率。总的来说，信息检索是我们获取知识的一种重要方法。在如今快速发展的学习和工作环境中，掌握有效的信息检索技巧对于提高我们的学习能力和效率至关重要。你平时在进行信息检索时有哪些困惑？欢迎在评论区留言分享你的经验。

AI搜索引擎的核心技术与实现步骤与传统搜索引擎相比，AI搜索引擎在多个方面进行了改进，包括理解用户问题的能力、总结搜索结果的能力、保留搜索结果索引的能力，以及扩展用户问题的能力。以下是AI搜索引擎的实现步骤和关键技术： 𐟔 用户输入查询 𐟌 抓取网页文本 AI搜索引擎首先抓取与用户输入关键词相关的搜索页面，并解析网页文本。 𐟒ᠦž„建提示词基于解析的文本，AI搜索引擎构建提示词，并将这些提示词递交给大语言模型。 𐟎‰ 返回搜索结果大语言模型生成的结果返回给用户，作为搜索结果。 𐟑袀𐟒𛠥…𓩔€术 Dense Passage Retrieval (DPR) DPR将问题和文档都编码为单一的向量，或者对文档进行多向量编码，而将问题表示为单一向量。简洁的存储和检索能力使其备受推崇，但在某些场景下检索效果可能稍差。相比之下，multi-vectors虽需更大的存储空间，但其在检索准确性上通常更为出色。跨语言信息检索技术 (CLIR) CLIR包括查询翻译、检索与排序、文档翻译（如果需要的话）、信息整合、反馈与优化、深度学习与表征学习等多个方面。 𐟤– 用户体验优化意图识别信息完备性检测问题生成用户反馈接收动态调整与学习上下文感知信息智能提取通过这些技术和步骤，AI搜索引擎能够更准确地理解用户需求，并提供更全面的搜索结果。

腾讯搜狗输入法全面革新，携手混元大模型，能否引领AI搜索新潮流？ 2023年11月21日，腾讯搜狗输入法迎来重大变革，与腾讯混元大模型技术携手，推出了AI搜索和AI快查功能。这一升级让搜狗输入法从单一的文字输入工具，转变为用户的全方位知识助手。用户在学习、办公或社交时，只需输入关键词，无论是提问还是创作，都能迅速获取所需信息，实现无缝的信息检索。此外，该输入法还接入了腾讯的内容生态，如微信公众号、视频号、QQ音乐等，确保信息既全面又及时。腾讯还宣布，所有AI服务将免费向用户开放，彰显了其对技术实力的自信和对用户体验的重视。#热点周际赛# #搜狗输入法# #搜狗输入法智慧升级# #搜狗全新改版VR端输入法#

Kimi探索版：你的智能小秘书来啦！𐟚€ 嘿，大家好！今天我要给大家介绍一个超级酷的新朋友——Kimi探索版！这可不是一般的AI助手，它是我们的智能小秘书，能帮我们搞定所有复杂的搜索任务，让我们有更多时间去做更有意义的事情！ AI自主搜索：像人一样思考 Kimi探索版的AI能力简直爆表！它能像人类一样思考，把复杂问题拆分成小问题，然后深入搜索，找到最准确的答案。它的搜索能力是普通版的10倍，一次能读完500多个页面，比市面上的AI助手都要厉害！精准搜索：目标用户是知识工作者和大学生 Kimi探索版特别适合知识工作者和大学生使用。它提供的是高密度、高时效、高权威的信息，让我们的学习和工作更加高效。再也不用担心找不到答案啦！策略规划：像分析师一样工作在回答问题前，Kimi会像分析师一样规划策略，把问题分解，然后一步步执行。它能识别我们的真实意图，把问题转换成搜索关键词，甚至能实时生成下一步的关键词。简直太智能了！海量信息检索：一次性搜索多个关键词 Kimi探索版能一次性搜索多个关键词，阅读几百个权威信息源，迅速掌握背景信息，回答复杂问题。再也不用担心信息不全啦！反思能力：像人一样反思 Kimi还能像人一样反思，如果发现第一次回答的信息不够完整，它会主动补充更多信息，让我们得到更全面的答案。真是太贴心啦！使用指南：现在就可以试试 Kimi探索版已经在Web端上线啦！大家只需要打开对话框，点击“探索版”开关，或者输入斜杠“/”，就能唤醒Kimi，一起探索更复杂问题的答案。每天可以使用5次，而且手机APP也即将上线这个功能哦！快来体验Kimi探索版，让我们一起探索更大的世界，发现更多的知识吧！𐟌

rag大模型在自然语言处理（NLP）领域，大模型RAG（Retrieval Augmented Generation）的升级版——GraphRAG，正逐渐成为研究的热点。GraphRAG结合了图结构和检索增强生成技术，为NLP技术的发展带来了新的可能性。传统的RAG方法在处理复杂查询和增强信息检索的上下文关联性方面面临诸多挑战。以下是其中的一些主要问题：内容缺失：当知识库中缺乏回答问题所需的内容时，RAG可能会生成不准确或不完整的答案。全局语义理解能力有限：基于关键词和chunk的文档匹配忽略了文档间的深层语义关系，可能会错过与查询最相关的文档。未提取到答案：检索到的上下文可能与问题的答案无关，即使上下文中包含答案，大模型也可能未能准确提取，使得生成的答案可能不够具体或过于笼统。文档切分的粒度：文本切分的大小和位置会影响检索到的上下文完整性和与大模型交互的token数量。文档检索通常基于整个文档或段落，检索粒度较粗。缺乏推理能力：文档型数据无法实现复杂查询与推理。 GraphRAG通过引入图结构，可以有效解决这些问题，提高RAG系统的性能和准确性。以下是GraphRAG的一些适用情境：增强检索信息的深度和上下文关联性：当需要利用图数据库的结构化特性来组织数据，以节点和关系的形式表示信息，从而增强检索信息的深度和上下文关联性时，可以引入GraphRAG。处理多样化且相互关联的信息：图结构在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性，而向量数据库在这方面则显得力不从心。提高信息检索、推理和上下文生成的准确性：GraphRAG通过整合知识图谱技术来解决RAG的局限性，提供了一个全面的方法，以改善信息检索、推理和上下文生成，从而提高生成的回复的准确性和相关性。通过这些改进，GraphRAG能够在处理复杂查询和知识管理方面展现出更强的能力，为NLP应用带来显著的性能提升。

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