在自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）中，传统向量模型和重排序模型是两种常见的技术。它们在不同的应用场景中扮演了重要角色，尤其是在搜索、问答系统等需要排序和检索的任务中。本文旨在对比这两种模型的原理与实现，帮助读者理解其各自的优缺点，并展示相关代码和实战应用。

1. 目标读者与问题背景

本文适合对自然语言处理和信息检索感兴趣的技术开发者，特别是那些希望理解和实现文本检索系统的人。我们将讨论传统向量模型和重排序模型的区别，分析其在文本排序任务中的表现，并通过代码展示如何在实际项目中应用这两种模型。

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2. 传统向量模型

2.1 什么是传统向量模型？

向量模型通过将文本表示为向量，以便通过数学运算来度量文本间的相似度。常见的向量模型包括 TF-IDF 和 Word2Vec，它们能够在词汇级别和句子级别捕捉文本的相似度。

常见的向量模型：

1. TF-IDF（词频-逆文档频率）：基于词频统计，将每个文本的词语转换为向量，表示词在文档中的重要性。
2. Word2Vec：通过词的共现关系学习词向量，常用于生成词语的分布式表示。

2.2 传统向量模型的局限性

虽然传统向量模型能高效地表示文本并进行简单的语义匹配，但它们存在一些局限：

• 缺乏上下文交互：向量模型独立生成文本向量，无法捕捉查询与候选项之间的深层次关系。
• 静态表示：生成的向量是固定的，无法根据不同的查询动态调整。
• 语义理解有限：传统向量模型对复杂语言表达的语义捕捉能力较弱，尤其在同义词、上下文理解等方面效果不佳。

2.3 TF-IDF 模型代码实现

以下是使用 TF-IDF 进行候选问题排序的代码示例：

pythonfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity# 定义查询和候选问题
query = "2023年环法自行车赛冠军是谁？"
candidates = ["环法自行车赛的冠军温格高是谁？","环法自行车赛是世界上最著名的自行车赛事之一。","温格高在2023年赢得了环法自行车赛。","2023年环法自行车赛的举办时间是什么时候？","环法自行车赛通常在哪里举办？","2023年温格高表现非常出色，赢得了环法冠军。","2023年环法自行车赛的冠军是温格高。"
]# 使用 TF-IDF 生成向量
vectorizer = TfidfVectorizer