SearchEngine

现代搜索引擎技术的核心原理与实践指南

该项目系统地介绍搜索引擎核心技术，包括基础概念、相关性评估、查询处理、召回策略和排序算法。内容涵盖BERT模型在相关性判断中的应用，以及查询词处理和推荐系统的优化方法。项目详细讲解了倒排索引、向量召回、BERT模型应用等关键技术，并探讨了查询词分词、意图识别、排序模型训练等实际问题。通过幻灯片和视频资源，为开发者和研究人员提供搜索引擎技术的深入学习材料，这些内容对于理解和实现现代搜索引擎至关重要。

搜索引擎相关性查询词处理召回排序Github开源项目

GitHub

文档

搜索引擎技术

搜索引擎基础
- 搜索引擎的基本概念 [幻灯片] [YouTube] [哔哩哔哩]
- 什么决定用户满意度？ [幻灯片] [YouTube] [哔哩哔哩]
- 搜索引擎的评价指标 [幻灯片] [YouTube] [哔哩哔哩]
- 搜索引擎的链路 [幻灯片] [YouTube] [哔哩哔哩]
相关性
- 相关性的定义与分档 [幻灯片]
- 相关性的评价指标 [幻灯片]
- 文本匹配分数 [幻灯片]
- 相关性BERT模型及其推理 [幻灯片]
- 相关性BERT模型的训练 [幻灯片]
查询词处理
- 分词：基于字典匹配的方法 & 新词发现
- 分词：基于深度学习的方法
- 词权重
- 类目识别
- 意图识别
- 查询词改写
召回
- 倒排索引和文本召回
- 向量召回
- 缓存召回
排序
- 排序的原理
- 融合模型的训练方法
查询词推荐
- 查询词推荐的场景
- 查询词推荐的召回
- 查询词推荐的排序

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