文本召回模型是信息检索和自然语言处理中的核心组件，主要用于从海量文本中快速筛选出与查询相关的候选集，为后续的排序阶段提供高质量输入。以下是关于文本召回模型的详细解析：
1. 核心概念
- 核心任务：在大规模文本库（如千万级文档）中，根据用户输入的查询（Query），快速找出Top-K最相关的文本。
- 特点：强调高效率和高召回率，而非精准排序（这是排序模型的任务）。
- 应用场景：
- 搜索引擎（如网页、商品搜索）
- 推荐系统（召回相关物品或内容）
- 问答系统（召回候选答案）
- 对话系统（召回合适的回复）
2. 常见方法
2.1 传统方法
- TF-IDF：基于词频统计，计算查询与文档的相似性。
- BM2...