从零开始构建一个基于Word2Vec的博客搜索引擎

作者和朋友用Python从零构建了一个博客搜索引擎，核心技术是Word2Vec词嵌入。他们将文章和搜索词嵌入到300维向量空间，用余弦相似度计算匹配度排序结果。为了适应Web应用，他们将Word2Vec模型拆分成索引和向量两部分，用HTTP Range请求仅下载所需数据，显著减小了网页加载负担。最终，他们还设计了一个指标来评估搜索引擎的准确性，并讨论了未来改进方向，例如使用TF-IDF技术减少噪声。