好的，以下是一篇关于语义搜索中向量化技术的文章，重点关注BERT和Transformer模型在查询匹配中的应用。 语义搜索中的向量化：BERT和Transformer模型在查询匹配中的应用 大家好，今天我们来深入探讨语义搜索中的一个关键技术——向量化，以及它如何通过BERT和Transformer模型应用于查询匹配。语义搜索旨在理解用户查询的意图，并返回与查询语义相关的结果，而不仅仅是基于关键词的匹配。向量化是实现这一目标的核心步骤，它将文本转化为数值向量，使得机器能够理解和比较文本的含义。 1. 向量化的必要性与传统方法 在信息检索领域，传统方法如布尔模型、TF-IDF等，主要依赖于关键词匹配。这些方法简单高效，但在理解文本的语义方面存在局限性。例如，用户搜索“苹果公司最新手机”，传统方法可能无法识别“苹果”和水果“苹果”之间的区别，也难以理解“最新手机”的含义。 向量化解决了这个问题。它将文本表示为高维向量，向量的每个维度代表文本的某种特征。通过计算向量之间的相似度，我们可以判断文本在语义上的相关性。 早期的向量化方法包括： 词袋模型 (Bag of Words, BoW): 将文 …
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