人工智能課件-搜索技術(shù)

人工智能課件-搜索技術(shù)搜索技術(shù)概述基于規(guī)則的搜索方法基于統(tǒng)計的搜索方法自然語言處理技術(shù)在搜索中的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)中的應(yīng)用智能推薦系統(tǒng)與搜索技術(shù)融合搜索技術(shù)概述01搜索技術(shù)是指通過特定的算法和策略，在大量數(shù)據(jù)中快速、準(zhǔn)確地找到滿足用戶需求的信息的技術(shù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，搜索技術(shù)經(jīng)歷了從基于關(guān)鍵詞的搜索到基于語義理解的搜索，再到基于深度學(xué)習(xí)的搜索等多個階段的發(fā)展。定義與發(fā)展歷程發(fā)展歷程定義搜索技術(shù)能夠快速定位到用戶所需的信息，提高信息獲取的效率。信息獲取效率信息質(zhì)量個性化服務(wù)通過搜索技術(shù)，用戶可以獲取到更加準(zhǔn)確、全面的信息，提高信息的質(zhì)量。搜索技術(shù)能夠根據(jù)用戶的興趣和行為，為用戶提供個性化的搜索結(jié)果和服務(wù)。030201搜索技術(shù)的重要性分類根據(jù)搜索對象的不同，搜索技術(shù)可分為網(wǎng)頁搜索、圖片搜索、視頻搜索、學(xué)術(shù)搜索等。要點一要點二應(yīng)用領(lǐng)域搜索技術(shù)在各個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、數(shù)字圖書館、科研等。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，搜索引擎是人們獲取信息的主要工具之一；在電子商務(wù)領(lǐng)域，搜索技術(shù)能夠幫助用戶快速找到商品并比較價格；在數(shù)字圖書館中，搜索技術(shù)能夠幫助讀者快速找到相關(guān)文獻(xiàn)；在科研領(lǐng)域，搜索技術(shù)能夠幫助科研人員快速獲取研究資料和數(shù)據(jù)。搜索技術(shù)分類及應(yīng)用領(lǐng)域基于規(guī)則的搜索方法02由問題的所有可能狀態(tài)構(gòu)成的集合。狀態(tài)空間從一個狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個狀態(tài)的手段。操作用節(jié)點表示狀態(tài)，用有向邊表示狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移關(guān)系。狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖狀態(tài)空間表示法按照狀態(tài)空間的層次進(jìn)行搜索，先擴(kuò)展最淺層的節(jié)點。寬度優(yōu)先搜索沿著狀態(tài)空間的一條路徑盡可能深地搜索，直到目標(biāo)狀態(tài)被找到或路徑無法繼續(xù)。深度優(yōu)先搜索結(jié)合寬度優(yōu)先和深度優(yōu)先的特點，通過限制搜索深度來逐層深入。迭代加深搜索盲目搜索策略啟發(fā)式函數(shù)01用于評估當(dāng)前狀態(tài)與目標(biāo)狀態(tài)之間距離的函數(shù)，通常基于問題領(lǐng)域的專業(yè)知識。最佳優(yōu)先搜索02根據(jù)啟發(fā)式函數(shù)的評估結(jié)果，優(yōu)先選擇最有希望的節(jié)點進(jìn)行擴(kuò)展。A*搜索算法03結(jié)合了最佳優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索的特點，通過維護(hù)一個開放列表和一個關(guān)閉列表來確保搜索的效率和完備性。同時，A*算法使用啟發(fā)式函數(shù)來指導(dǎo)搜索方向，從而提高了搜索效率。啟發(fā)式搜索策略基于統(tǒng)計的搜索方法03概率模型通過概率來描述不確定性，將問題轉(zhuǎn)化為概率計算問題。常見的概率模型包括概率圖模型、馬爾可夫模型等。推理網(wǎng)絡(luò)一種基于概率圖模型的推理方法，通過在網(wǎng)絡(luò)中傳播概率信息來進(jìn)行推理和決策。推理網(wǎng)絡(luò)可以處理不確定性和復(fù)雜性，并可用于分類、回歸、聚類等任務(wù)。概率模型與推理網(wǎng)絡(luò)隱馬爾可夫模型是一種統(tǒng)計模型，用于描述隱藏的馬爾可夫鏈生成觀測序列的過程。HMM由初始狀態(tài)概率、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和觀測概率確定。HMM基本概念評估問題（計算觀測序列的概率）、解碼問題（找到最可能的隱藏狀態(tài)序列）和學(xué)習(xí)問題（估計HMM的參數(shù)）。HMM的三個基本問題語音識別、自然語言處理、生物信息學(xué)等領(lǐng)域。例如，在語音識別中，HMM可用于將聲音信號轉(zhuǎn)換為文本。HMM應(yīng)用隱馬爾可夫模型（HMM）貝葉斯網(wǎng)絡(luò)一種基于概率圖模型的表示和推理方法，用于描述變量之間的依賴關(guān)系。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由有向無環(huán)圖和條件概率表組成。信念傳播一種在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行推理的算法，通過在網(wǎng)絡(luò)中傳播信念度來更新變量的概率分布。信念傳播可用于解決分類、回歸、聚類等任務(wù)，并可用于處理不確定性和復(fù)雜性。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用故障診斷、醫(yī)療診斷、金融風(fēng)險評估等領(lǐng)域。例如，在醫(yī)療診斷中，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可用于根據(jù)患者的癥狀和病史推斷出最可能的疾病。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與信念傳播自然語言處理技術(shù)在搜索中的應(yīng)用04詞性標(biāo)注為每個詞語分配一個詞性標(biāo)簽，如名詞、動詞、形容詞等，有助于理解詞語在句子中的作用。詞法分析對文本進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注等基本處理，為后續(xù)任務(wù)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。分詞技術(shù)針對中文等需要進(jìn)行分詞的語言，采用基于規(guī)則或統(tǒng)計的分詞方法，將連續(xù)文本切分為獨立的詞語。詞法分析與詞性標(biāo)注

句法分析與依存關(guān)系解析句法分析研究句子中詞語之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，建立詞語之間的依存關(guān)系。依存關(guān)系解析通過分析句子中詞語之間的依存關(guān)系，識別出句子的主干、修飾成分等，有助于理解句子含義。短語結(jié)構(gòu)分析識別句子中的短語結(jié)構(gòu)，如名詞短語、動詞短語等，進(jìn)一步理解句子內(nèi)部組織。03觀點抽取從文本中抽取出人們對某個實體或事件的觀點和評價，為搜索結(jié)果提供更加豐富的信息。01語義角色標(biāo)注分析句子中謂詞與論元之間的語義關(guān)系，標(biāo)注出施事、受事、時間、地點等語義角色，有助于深入理解句子含義。02情感分析識別和分析文本中的情感傾向和情感表達(dá)，用于搜索結(jié)果的排序和推薦。語義角色標(biāo)注與情感分析深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)中的應(yīng)用05神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識回顧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能。引入非線性因素，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意函數(shù)。輸入信號通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層層傳遞，最終得到輸出結(jié)果。根據(jù)輸出結(jié)果與真實結(jié)果的誤差，反向調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)。神經(jīng)元模型激活函數(shù)前向傳播反向傳播卷積層池化層全連接層應(yīng)用場景卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像搜索中的應(yīng)用01020304通過卷積核提取圖像局部特征，實現(xiàn)參數(shù)共享和稀疏連接。降低數(shù)據(jù)維度，提高計算效率，同時增強(qiáng)特征魯棒性。將卷積層和池化層提取的特征進(jìn)行整合，輸出圖像的全局特征。相似圖像搜索、特定目標(biāo)檢測與識別等。通過自循環(huán)結(jié)構(gòu)捕捉序列數(shù)據(jù)的時序信息。循環(huán)神經(jīng)單元解決RNN長期依賴問題，實現(xiàn)長序列建模。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）將語音信號轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)，實現(xiàn)語音搜索和語音助手等功能。語音識別理解文本語義和情感，實現(xiàn)智能問答、文本分類和信息檢索等應(yīng)用。自然語言處理循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在語音和文本搜索中的應(yīng)用智能推薦系統(tǒng)與搜索技術(shù)融合06推薦系統(tǒng)定義根據(jù)用戶的歷史行為、興趣偏好等信息，自動推薦符合用戶需求的物品或服務(wù)。推薦系統(tǒng)原理通過收集用戶行為數(shù)據(jù)，分析用戶興趣偏好，建立用戶模型；同時，對物品或服務(wù)進(jìn)行特征提取和標(biāo)注，建立物品模型；最后，根據(jù)用戶模型和物品模型的匹配程度，生成推薦列表。推薦系統(tǒng)概述及原理介紹通過分析用戶歷史行為數(shù)據(jù)和物品內(nèi)容信息，提取用戶和物品的特征向量，計算用戶和物品之間的相似度，從而推薦相似度高的物品。內(nèi)容推薦原理能夠推薦新物品，不受冷啟動問題影響；可解釋性強(qiáng)，用戶能夠理解推薦結(jié)果的原因。內(nèi)容推薦優(yōu)點需要提取用戶和物品的特征向量，對特征工程要求較高；無法處理用戶興趣變化的情況。內(nèi)容推薦缺點基于內(nèi)容的推薦方法123通過分析用戶歷史行為數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)具有相似興趣偏好的用戶群體，將這些用戶群體喜歡的物品推薦給新用戶。協(xié)同過濾原理能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，發(fā)現(xiàn)用戶的潛在興趣；不需要對物品進(jìn)行特征提取和標(biāo)注。協(xié)同過濾優(yōu)點存在冷啟動問題，對于新用戶和新物品無法進(jìn)行有效推薦；可解釋性差，用戶無法理解推薦結(jié)果的原因。協(xié)同過濾缺點基于協(xié)