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词典检索与容错式查询:Yolov3训练实战
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更新于2024-08-09
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本篇文章主要讨论了词典及容错式检索在YOLOv3训练自己数据过程中的应用,以及与信息检索理论的结合。在《信息检索导论》的背景下,作者王斌给出了关于布尔检索和倒排索引的相关习题解答。章节中提到的一个关键概念是2-gram索引,这是一种基于连续词组的索引方式,如"fi*"和"mo*",用于提高查询的精确性。 在习题3-5中,作者要求读者分析针对查询"fi*mo*er",如果使用2-gram索引,会生成布尔查询$f AND fi AND mo AND er AND r$。这里强调了不同索引结构对查询处理的影响。同时,作者举例说明,虽然词项"filibuster"能够匹配轮排索引中的查询,但在2-gram索引的布尔查询中,它不会被选中,因为它不包含连续的"fi"和"mo"。 此外,文章还涉及了倒排索引的应用,如如何构造文档集的倒排索引,并通过习题展示了布尔运算在检索中的应用。例如,习题1-2要求绘制文档集的词项文档矩阵和倒排索引,以及如何根据给定的布尔查询返回文档结果。在时间复杂度方面,习题1-4探讨了Brutus和Caesar两个倒排索引的查询效率,指出在某些情况下,如a)查询中使用NOT运算符,可以在O(x+y)时间内完成,但b)使用OR NOT时则无法保持此效率,因为NOT操作会增加额外的计算量。 这篇文章深入剖析了信息检索中的基础概念和技术,包括词典构建、布尔检索和倒排索引在实际问题中的运用,对理解YOLOv3等深度学习模型在处理大规模数据时的搜索策略具有指导意义。
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