檢索詞向量英文解釋翻譯、檢索詞向量的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 term vector

【計】 recall; retrieval; retrieve
【經】 search

poetry writing; speech; vocable; word
【醫】 iogo-

vector
【計】 V; vector quantity
【醫】 vector; vector quantity

在漢英詞典視角下，"檢索詞向量"對應的核心概念為"search term vector"或"query vector"，指通過數學建模将查詢詞彙轉化為多維空間向量的技術實現。該術語包含三個構成要素：

語義維度映射通過自然語言處理技術（如Word2Vec、BERT），将檢索詞轉換為高維向量空間中的坐标點，每個維度對應潛在的語義特征。這種轉換基于Harris分布假設：語義相近的詞彙在向量空間中具有幾何鄰近性。
相似度計算機制采用餘弦相似度公式衡量向量間關聯強度： $$ text{similarity} = frac{A cdot B}{|A| |B|} $$ 其中A、B代表不同詞向量，該算法被廣泛應用于搜索引擎相關性排序。
跨語言適配特性在漢英雙語場景中，向量空間可實現跨語言對齊。例如中文"汽車"與英文"car"通過聯合訓練可映射至相同向量區域，該特性支撐着跨語言檢索系統的底層架構。

該技術體系已被Google Search、百度搜索等主流引擎采用，其數學基礎可追溯至Salton教授提出的向量空間模型(VSM)。當前前沿研究聚焦于動态上下文編碼，通過Transformer架構提升向量對多義詞的區分能力。

詞向量（Word Embedding）是自然語言處理（NLP）中的核心技術，它将詞語轉化為高維稠密向量，使計算機能夠通過數學關系捕捉語義和語法特征。以下是關于詞向量及其在檢索中應用的詳細解釋：

數學表征
詞向量通過多維空間中的向量（如坐标$(x_1, x_2, ..., x_n)$）表示詞語，向量間的距離或角度反映語義相似性。例如，“蘋果”和“香蕉”的向量位置較近，而“蘋果”與“汽車”相距較遠。
與傳統方法的對比
傳統方法如獨熱編碼（One-Hot Encoding）僅用稀疏向量表示詞，無法體現語義關聯；而詞向量通過分布式表示，将詞映射到低維連續空間，解決維度災難問題，同時保留語義信息。

語義相似性匹配
檢索系統通過計算詞向量的餘弦相似度（公式為 $cos(theta) = frac{mathbf{A} cdot mathbf{B}}{|mathbf{A}| |mathbf{B}|}$），快速找到與查詢詞語義相近的内容。例如，搜索“手機”時，系統可能返回“智能手機”“移動設備”等結果。
提升檢索效率
詞向量的稠密特性減少了計算複雜度，支持大規模數據的高效檢索。阿裡雲等平台提供向量檢索服務，支持數據類型如Float和INT8，優化存儲與計算性能。
多場景應用
包括搜索引擎（優化關鍵詞匹配）、推薦系統（關聯用戶興趣與内容）、廣告投放（精準定位語義相關廣告）等。

若用戶檢索“水果”，系統利用詞向量可關聯“蘋果”“香蕉”等詞，而傳統關鍵詞匹配可能遺漏未包含“水果”但語義相近的文檔。

如需進一步了解技術細節或應用案例，、等來源。