Introducing Semantic Tag Filtering: Enhancing Retrieval with Tag Similarity
语义标签过滤如何使用语义相似性来改进标签过滤***要理解本文，需要了解 Jaccard 相似性和向量搜索。该算法的实现已在 GitHub 上发布，并且完全开源。多年来，我们已经发现了如何从不同模态中检索信息，例如数字、原始文本、图像以及标签。随着定制 UI 的日益普及，标签搜索系统已成为一种方便的方式，可以轻松过滤具有良好准确度的信息。通常使用标签搜索的一些情况是检索社交媒体帖子、文章、游戏、电影甚至简历。然而，传统的标签搜索缺乏灵活性。如果我们要过滤掉包含指定标签的样本，可能会出现这样的情况：特别是对于只包含几千个样本的数据库，可能没有任何（或只有几个）与我们的查询匹配的样本。在结果稀缺的情
***通过下面的文章，我试图介绍几种新的算法，据我所知，我一直无法找到这些算法。我愿意接受批评，并欢迎任何反馈。传统的标签搜索是如何工作的？传统系统采用一种称为 Jaccard 相似度的算法（通常通过 minhash 算法执行），该算法是语义标签过滤简介：通过标签相似度增强检索 | 作者：Michelangiolo Mazzeschi | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
***通过以下文章，我试图介绍几种新算法，据我所知，我无法找到这些算法。我愿意接受批评并欢迎任何反馈。传统标签搜索如何工作？传统系统采用一种称为 Jaccard 相似度的算法（通常通过 minhash 算法执行），该帖子引入语义标签过滤：通过标签相似度增强检索 | 作者 Michelangiolo Mazzeschi | 2024 年 9 月首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
