檢索模型

檢索模型是一種用於資訊檢索系統的計算模型，主要任務是從大規模文件集合中找出與使用者查詢最相關的資訊。 傳統的檢索模型包括 布林模型、向量空間模型 以及 機率檢索模型，它們透過計算查詢與文件之間的 相似度 或相關度來進行排名，常用的權重計算方法有 TF-IDF。 在現代搜尋引擎中，除了經典模型，還會結合 自然語言處理 與 深度學習 技術，例如使用語義向量來捕捉概念層面的關聯，從而提升檢索的精準度與召回率。 評估檢索系統效能的指標包括 精確率、召回率 以及 NDCG 等，這些指標幫助研究人員選擇最適合的模型與參數，以滿足不同應用場景的需求。