在本文中，我们将介绍一些近几年视频文本检索的文章，让大家了解视频文本检索的最近工作进展。工作介绍2.1MMT——ECCV20202.1.1.论文信

搜索引擎营销概述认识搜索引擎1.一种检索系统2.根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息3.对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务4.将用户检索相关的信息展示给用户搜索引擎发展历史第一代：分类目录时代第二代：文本检索时代第三代

类似百度，谷歌，360浏览器，一种检索系统搜索引擎的四个时代：分类目录时代：人工设置导航栏文本检索时代：搜索框提交内容，网站反馈信息，表单链接分析时代：通过超链接等形式进行跳转另一页面用户中心时代：以用户需求为中心搜索引擎三个类别

向量空间模型（VSM：VectorSpaceModel）由Salton等人于20世纪70年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。

详单查询项目中，采用solr作为详单索引，但是由于solr的索引结构是为搜索引擎文本检索而设计的，应用到详单查询百亿量级的数据索引上，产生了比较大的性能问题。

理论知识文本检索（textretrieve）的常用策略是：用一个rankingfunction根据搜索词对所有文本进行排序，选取前n个，就像百度搜索一样。

Lexicon-BottleneckedLanguage-ImagePre-TrainingforLarge-ScaleImage-TextRetrieval下载地址：https://arxiv.org/abs/2302.02908根据一张图片检索相关文本，或者根据一段文本检索相关图片

最近实验室准备TREC的比赛需要用到文本检索工具，师兄列出了如下几个常用的检索工具，并让我重点了解一下ElasticSearch.1.ElasticSearch2.Lvcene3.Terrier4.BM25

常见的文本检索方案有哪些？（1）数据库LIKE法将标题数据存放在数据库中，使用like来查询，方案非常简单，能支持简单的模糊搜索，但不支持分词。画外音

使用正则表达式可以进行强大的模式匹配和文本检索与替换功能。

ITC）基于图像文本生成（ITG）图文匹配（ITM）从大规模语言模型学习视觉到语言生成模型预训练预训练数据预训练图像编码器与LLM预训练设置实验引导零样本图像到文本生成零样本VQA图像描述视觉问答图像文本检索限制结论论文

由于MoME的建模灵活性，预训练好的VLMo可以作为视觉语言分类任务的融合编码器进行微调，或者用作有效的图像-文本检索的双编码器

本次我挑选了ICLR2021中NLP领域下的六篇文章进行解读，包含了文本生成、自然语言理解、预训练语言模型训练和去偏、以及文本匹配和文本检索。

通配符、正则表达式与文本检索的介绍为了方便检索文本，文本编辑器通常会带有「检索功能」。比如「记事本」和「Word」都可以搜索，Word还可以在高级模式中用「通配符」来匹配文本。

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来自|知乎作者|赵丽丽在介绍视觉内容检索流程前，先来回顾下文本检索流程。

CLIP4Clip:AnEmpiricalStudyofCLIPforEndtoEndVideoClipRetrieval.”ArXivabs/2104.08860(2021).1.Abstract视频文本检索在多模态研究中起着至关重要的作用

CVPR2022论文『X-Pool:Cross-ModalLanguage-VideoAttentionforText-VideoRetrieval』，多伦多大学提出基于文本的视频聚合方式，《X-Pool》，在视频文本检索上达到

关注公众号，发现CV技术之美▊写在前面现代视频文本检索框架主要由视频编码器、文本编码器和相似度head三个部分组成。

比如，用户搜索“棉袄”时，通用文本检索将无法搜索到“棉服”相关的内容，影响用户的搜索效率与使用体验。解决此类问题最有效的方法之一是使用同义词功能。

SimCSE初步使用且和Bert的简单对比在很多NLP任务中都会用到句子向量，例如文本检索、文本粗排、语义匹配等任务。

图像和文本检索的预测分析。减少维度的功能。矢量机器提供帮助。与ApacheSparkMLlib等机器学习库协作。使用流行的编程语言，如Scala、Java和C++。全栈开源机器学习。

空间向量模型向量空间模型(VSM：VectorSpaceModel)由Salton等人于20世纪70年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。

前言对比学习是一种比较学习，其主要目的为让模型学习到不同类别之间的特征，其被广泛应用于人脸识别，文本检索，图像分类等领域。

为了克服这些限制，作者提出了一种新的协作双流视觉语言预训练模型，称为COTS，用于通过增强跨模态交互来进行图像文本检索。除了通

计算机中所存储的信息主要分为两大类：文本和图像，其中图像检索相较于文本检索更为复杂，因此如何更高效率、更快速地检索图像成为人们近年来研究的热点之一。

关注公众号，发现CV技术之美▊写在前面视频文本检索的挑战包括视觉网络结构的设计和训练数据的性质，因为可用的大规模视频文本训练数据集(例如HowTo100M)是noisy的，因此只能通过大量的计算才能达到竞争力的性能

《HiT:HierarchicalTransformerwithMomentumContrastforVideo-TextRetrieval》ICCV2021快手和北大的工作，视频文本检索任务，即让视频和文本对齐

这样，就能够把文本检索及分类的方法用到图像分类及检索中去。

TextRank4Keyword类对文本进行分词并提取关键词，并将提取出的关键词写到output文件夹中的同名文件中读取output中的关键词文件，并建立词向量统计词频将统计出的词频写入到Wordfrequency.txt文件中文本检索生成词云

密集文本检索的无监督语料库感知语言模型预训练ACL2022论文链接摘要最近的研究证明了使用微调语言模型（LM）进行密集检索的有效性。

另外，对于Web文本检索应用来说，互联网每天可能都会产生各种各样的新词汇。这样文本分类问题就面临着特征向量的维数灾难问题。

欢迎来到「NLP论文领读」专栏！快乐研究，当然从研读paper开始——澜舟科技团队注重欢乐的前沿技术探索，希望通过全新专栏和大家共同探索人工智能奥秘、交流NLP「黑科技」，踩在「巨人」肩上触碰星辰！本期分享者：澜舟科技研究实习生韦松伟，首都师范大学信息工程学院二年级研究生。三人行，必有我师焉。兴趣广泛，爱好学习，欢迎大家一起探讨交流~email:[email protected]

“阅读原文”直达：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1117699691.关于文本匹配文本匹配是NLP的基础任务之一，按照论文中的实验对传统的文本匹配任务进行分类，大致可以分为文本检索

好多关于图像-文本检索的文章，但是大多数都忽略了图像的语义顺序，当语义顺序被忽略时，会造成检索不准确，图像和文本的语义完全相反。

es5.x以后提供Ingest-Attachment插件管道(Pipeline)，可以解析上百种的office文件，将文档内容存储到es中。其解析能力配合es原有的全文检索能力配合上分词插件，是我们处理文档类型内容的一大利器。Linux安装Ingest-Attachment插件安装插件进入到es安装目录下的bin目录执行./elasticsearch-plugininstallingest-att

《LearningJointEmbeddingwithMultimodalCuesforCross-ModalVideo-TextRetrieval》（2018ACM）在这篇文章之前，最优的跨模态视频文本检索方法是将多个视频帧进行合并

在很多NLP任务中都会用到句子向量，例如文本检索、文本粗排、语义匹配等任务。现在有不少基于Bert的方式获取句子向量，一些比较改进的方法：例如Bert-flow和Bert-whitening等。

19unsupervisedlearning--DeepAuto-encoder摘要一、Auto-encoder简介二、与PCA的联系三、DeepAuto-encoder四、应用4.1、TextRetrieval文本检索

1、前言文本检索，NLP中的经典问题，其应用场景十分丰富，搜索引擎、智能问答等等。

:《HLATR:EnhanceMulti-stageTextRetrievalwithHybridListAwareTransformerReranking》1.背景由于数据规模和计算资源的限制，当前文本检索系统通常遵循召回

为了克服这些限制，作者提出了一种新的协作双流视觉语言预训练模型，称为COTS，用于通过增强跨模态交互来进行图像文本检索。除了

目录一、邮件数据集二、文本分类三、Text-CNN四、搭建Text-CNN模型五、实验结果一、邮件数据集本文进行文本分类任务的中文邮件数据来源于由国际文本检索会议提供一个公开的垃圾邮件语料库，点我下载。

本周将继续推荐5个视频领域的SoTA模型：MPViT通过多嵌入和多路径探索多种视觉任务、BridgeFormer利用别样的选择题训练方式加速视频文本检索、SVT用自蒸馏让视觉Transformer训练摆脱对比学习

文本理解算法为应对各类强对抗提供了文本检索、文本风险标签、风险信息提取的能力，以及一个文本模型训练平台。这些能力的组合使用可有效打击文本内容维度的

SIGIR2021Paper-1:HierarchicalCross-ModalGraphConsistencyLearningforVideo-TextRetrieval视频文本检索的层次交叉模态图结构一致性学习论文首先展示说明了两种图文检索策略

©PaperWeekly原创·作者|金金单位|阿里巴巴研究实习生研究方向|推荐系统简介图文检索是信息检索的一个基础和关键分支。尽管在连接视觉和语言方面取得了很大进展，但由于模内推理和跨模态对齐困难，它仍然具有挑战性。现有的模态交互方法在公共数据集上取得了令人瞩目的成果。然而，他们在交互模式的设计上严重依赖专家经验和经验反馈，因此缺乏灵活性。为了解决这些问题，本文提出了一种基于路由机制的新型模态交互

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分类算法的应用非常广泛，银行中风险评估、客户类别分类、文本检索和搜索引擎分类、安全领域中的入侵检测以及软件项目中的应用等等。

说到文本搜索工具，大家一定会想到grep,它是Linux最有用并最常用的工具之一。grep在我们日常的学习和工作中是必不可少的，但是，当我们需要在一个比较大的工程项目中搜索某个关键词时，grep的效率是比较低的。对于所有的检索工具来说，最重要的步骤永远是找出要搜索的内容。而grep这个工具就比较质朴，它只是在我们指定路径的所有文件上搜索内容，针对grep这种情况，ack就应运而生了。与grep不同