人工智能课件-搜索技术

人工智能课件-搜索技术搜索技术概述基于规则的搜索方法基于统计的搜索方法自然语言处理技术在搜索中的应用深度学习在搜索技术中的应用智能推荐系统与搜索技术融合搜索技术概述01搜索技术是指通过特定的算法和策略，在大量数据中快速、准确地找到满足用户需求的信息的技术。随着互联网和大数据技术的快速发展，搜索技术经历了从基于关键词的搜索到基于语义理解的搜索，再到基于深度学习的搜索等多个阶段的发展。定义与发展历程发展历程定义搜索技术能够快速定位到用户所需的信息，提高信息获取的效率。信息获取效率信息质量个性化服务通过搜索技术，用户可以获取到更加准确、全面的信息，提高信息的质量。搜索技术能够根据用户的兴趣和行为，为用户提供个性化的搜索结果和服务。030201搜索技术的重要性分类根据搜索对象的不同，搜索技术可分为网页搜索、图片搜索、视频搜索、学术搜索等。要点一要点二应用领域搜索技术在各个领域都有广泛的应用，如互联网、电子商务、数字图书馆、科研等。在互联网领域，搜索引擎是人们获取信息的主要工具之一；在电子商务领域，搜索技术能够帮助用户快速找到商品并比较价格；在数字图书馆中，搜索技术能够帮助读者快速找到相关文献；在科研领域，搜索技术能够帮助科研人员快速获取研究资料和数据。搜索技术分类及应用领域基于规则的搜索方法02由问题的所有可能状态构成的集合。状态空间从一个状态转移到另一个状态的手段。操作用节点表示状态，用有向边表示状态之间的转移关系。状态转移图状态空间表示法按照状态空间的层次进行搜索，先扩展最浅层的节点。宽度优先搜索沿着状态空间的一条路径尽可能深地搜索，直到目标状态被找到或路径无法继续。深度优先搜索结合宽度优先和深度优先的特点，通过限制搜索深度来逐层深入。迭代加深搜索盲目搜索策略启发式函数01用于评估当前状态与目标状态之间距离的函数，通常基于问题领域的专业知识。最佳优先搜索02根据启发式函数的评估结果，优先选择最有希望的节点进行扩展。A*搜索算法03结合了最佳优先搜索和广度优先搜索的特点，通过维护一个开放列表和一个关闭列表来确保搜索的效率和完备性。同时，A*算法使用启发式函数来指导搜索方向，从而提高了搜索效率。启发式搜索策略基于统计的搜索方法03概率模型通过概率来描述不确定性，将问题转化为概率计算问题。常见的概率模型包括概率图模型、马尔可夫模型等。推理网络一种基于概率图模型的推理方法，通过在网络中传播概率信息来进行推理和决策。推理网络可以处理不确定性和复杂性，并可用于分类、回归、聚类等任务。概率模型与推理网络隐马尔可夫模型是一种统计模型，用于描述隐藏的马尔可夫链生成观测序列的过程。HMM由初始状态概率、状态转移概率和观测概率确定。HMM基本概念评估问题（计算观测序列的概率）、解码问题（找到最可能的隐藏状态序列）和学习问题（估计HMM的参数）。HMM的三个基本问题语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域。例如，在语音识别中，HMM可用于将声音信号转换为文本。HMM应用隐马尔可夫模型（HMM）贝叶斯网络一种基于概率图模型的表示和推理方法，用于描述变量之间的依赖关系。贝叶斯网络由有向无环图和条件概率表组成。信念传播一种在贝叶斯网络中进行推理的算法，通过在网络中传播信念度来更新变量的概率分布。信念传播可用于解决分类、回归、聚类等任务，并可用于处理不确定性和复杂性。贝叶斯网络应用故障诊断、医疗诊断、金融风险评估等领域。例如，在医疗诊断中，贝叶斯网络可用于根据患者的症状和病史推断出最可能的疾病。贝叶斯网络与信念传播自然语言处理技术在搜索中的应用04词性标注为每个词语分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等，有助于理解词语在句子中的作用。词法分析对文本进行分词、词性标注等基本处理，为后续任务提供基础数据。分词技术针对中文等需要进行分词的语言，采用基于规则或统计的分词方法，将连续文本切分为独立的词语。词法分析与词性标注

句法分析与依存关系解析句法分析研究句子中词语之间的结构关系，建立词语之间的依存关系。依存关系解析通过分析句子中词语之间的依存关系，识别出句子的主干、修饰成分等，有助于理解句子含义。短语结构分析识别句子中的短语结构，如名词短语、动词短语等，进一步理解句子内部组织。03观点抽取从文本中抽取出人们对某个实体或事件的观点和评价，为搜索结果提供更加丰富的信息。01语义角色标注分析句子中谓词与论元之间的语义关系，标注出施事、受事、时间、地点等语义角色，有助于深入理解句子含义。02情感分析识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，用于搜索结果的排序和推荐。语义角色标注与情感分析深度学习在搜索技术中的应用05神经网络基础知识回顾神经网络的基本单元，模拟生物神经元的结构和功能。引入非线性因素，使得神经网络可以逼近任意函数。输入信号通过神经网络层层传递，最终得到输出结果。根据输出结果与真实结果的误差，反向调整神经网络的权重参数。神经元模型激活函数前向传播反向传播卷积层池化层全连接层应用场景卷积神经网络（CNN）在图像搜索中的应用01020304通过卷积核提取图像局部特征，实现参数共享和稀疏连接。降低数据维度，提高计算效率，同时增强特征鲁棒性。将卷积层和池化层提取的特征进行整合，输出图像的全局特征。相似图像搜索、特定目标检测与识别等。通过自循环结构捕捉序列数据的时序信息。循环神经单元解决RNN长期依赖问题，实现长序列建模。长短期记忆网络（LSTM）将语音信号转换为文本数据，实现语音搜索和语音助手等功能。语音识别理解文本语义和情感，实现智能问答、文本分类和信息检索等应用。自然语言处理循环神经网络（RNN）在语音和文本搜索中的应用智能推荐系统与搜索技术融合06推荐系统定义根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，自动推荐符合用户需求的物品或服务。推荐系统原理通过收集用户行为数据，分析用户兴趣偏好，建立用户模型；同时，对物品或服务进行特征提取和标注，建立物品模型；最后，根据用户模型和物品模型的匹配程度，生成推荐列表。推荐系统概述及原理介绍通过分析用户历史行为数据和物品内容信息，提取用户和物品的特征向量，计算用户和物品之间的相似度，从而推荐相似度高的物品。内容推荐原理能够推荐新物品，不受冷启动问题影响；可解释性强，用户能够理解推荐结果的原因。内容推荐优点需要提取用户和物品的特征向量，对特征工程要求较高；无法处理用户兴趣变化的情况。内容推荐缺点基于内容的推荐方法123通过分析用户历史行为数据，发现具有相似兴趣偏好的用户群体，将这些用户群体喜欢的物品推荐给新用户。协同过滤原理能够处理复杂的非线性关系，发现用户的潜在兴趣；不需要对物品进行特征提取和标注。协同过滤优点存在冷启动问题，对于新用户和新物品无法进行有效推荐；可解释性差，用户无法理解推荐结果的原因。协同过滤缺点基于协