具有扩充类别的语义搜索引擎

Question

我正在构建语义搜索引擎，方法是对数据库中的对象进行编码（进入 512 维向量），然后对查询进行编码，最后使用 k-NN 算法查找结果。结果不错，但是..

我想尝试使用来自维基百科的其他类别来扩充我的对象。因此，对于每个对象，我可能会得到零个或多个附加向量（取决于在维基百科中找到的单词数量）。

我的想法是对所有编码向量（每个对象）使用 numpy.average，然后使用我的常规 k-NN 搜索。

这是最佳方法吗？我觉得平均矢量可能不会得到准确的结果。

Answer 1

numpy.average 确实可以很好地完成这项任务。我对整体方法也很满意。我希望这些信息对某些人有用。