我正在通过对数据库中的对象进行编码（到 512 维向量中），然后对查询进行编码，最后使用 k-NN 算法来查找结果来构建语义搜索引擎。结果很好，但是..
我想尝试使用 Wikipedia 中的其他类别来扩充我的对象。所以对于每个对象，我可能会得到零个或多个额外的向量（取决于在维基百科中找到的单词数量）。
我的想法是numpy.average在所有编码向量（每个对象）上使用，然后使用我的常规 k-NN 搜索。
这是最佳方法吗？我觉得平均向量可能不会得到准确的结果。
numpy.average确实非常适合这项任务。我也对整体方法感到满意。我希望这些信息对某人有用。
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