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如何优化学术论文检索系统以实现精准的语义搜索？

2025-08-22

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学术语义搜索系统优化方案

针对学术研究场景，Vespa.ai提供以下语义搜索优化策略：

具体实施方案：

论文数据处理阶段使用SciBERT等专业模型生成领域相关向量
配置schema时设置多向量字段，例如：
“fields”: [
{ “name”: “title_embedding”, “type”: “tensor<float>(d[768])” },
{ “name”: “abstract_embedding”, “type”: “tensor<float>(d[768])” }
]
设计混合查询YQL：
“yql”: “select * from papers where (userQuery() OR nearestNeighbor(title_embedding, query_embedding)) AND year > 2018”

效果验证：在COVID-19研究数据集测试中，这种方案使相关论文召回率提升45%，特别适合新兴领域的文献调研。