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kiela、patrick
lewis
和
ethan
perez
等人在
2020
年首次
提出的。他们在论文《retrieval-augmented
generation
for
knowledge-intensive
nlp
tasks》
中详细介绍了
rag
的原理和应用,随后谷歌等搜索引擎公司已经开始探索如何将
rag
技术应用到搜
索结果的生成中,以提高搜索结果的准确性和相关性。在医疗领域,rag
技术可以帮助医生快速检
索医学知识,生成准确的诊断建议和治疗方案。
2.4
文本相似度计算
文本相似度计算是自然语言处理(nlp)领域的一个重要研究方向,它旨在衡量两个或多个文
本之间的相似程度。文本相似度计算的原理基于两个主要概念:共性和差异。共性指的是两个文本
之间共同拥有的信息或特征,而差异则是指它们之间的不同之处。当两个文本的共性越大、差异越
小,它们之间的相似度就越高。
文本相似度计算可以根据不同的分类标准进行分类。首先基于统计的方法分类,这种方法主要
关注文本中词语的出现频率和分布,通过统计信息来计算文本之间的相似度。常见的基于统计的方
法有余弦相似度、ard
相似度等。其次是基于语义的方法分类,这种方法试图理解文本的含义
和上下文,通过比较文本的语义信息来计算相似度。常见的基于语义的方法有基于词向量的方法
(如
word2vec、glove
等)和基于主题模型的方法(如
lda、plsa
等)。最后是基于机器学习的方
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