Улучшение поиска текста: преодоление ограничений с помощью контекстуальных векторных представлений документов
Поиск текста в машинном обучении сталкивается с большими трудностями в разработке эффективных методов индексирования и извлечения документов. Традиционные подходы использовали методы разреженного лексического сопоставления, такие как BM25, но они не всегда учитывают семантические связи и контекст.
Современные решения
Основной нейронный метод, архитектура с двумя кодировщиками, кодирует документы и запросы в плотное скрытое пространство для извлечения. Однако, ему не хватает способности использовать статистику предыдущих корпусов, таких как обратная частота документа (IDF), что делает нейронные модели менее адаптируемыми к конкретным областям поиска.
Исследователи разработали различные модели векторного представления текста, такие как DPR, GTR и другие, чтобы улучшить производительность извлечения. Некоторые из них адаптируют модели к новым корпусам во время тестирования, используя методы, такие как обучение на тестовых корпусах и обратная связь по релевантности.
Подходы от Университета Корнелл
Исследователи из Университета Корнелл предложили новый подход, который учитывает контекст для целевых случаев извлечения. Они разработали два метода для создания контекстуализированных векторных представлений документов:
- Первый метод вводит альтернативную контрастивную обучающую задачу, добавляя соседние документы в контекстуальные потери.
- Второй метод представляет новую архитектуру, которая напрямую кодирует информацию о соседних документах.
Двухфазный подход к обучению
Предложенный метод использует двухфазный подход к обучению: сначала проходит слабое предварительное обучение, затем короткая supervised фаза. Модель, использующая NomicBERT, была обучена на больших объемах данных и показала отличные результаты на различных наборах данных.
Результаты и преимущества
Контекстуальный подход продемонстрировал сильную связь между сложностью партий и производительностью. Улучшения были замечены на всех наборах данных, включая меньшие и вне доменные наборы. Модель “cde-small-v1” показала лучшие результаты на бенчмарке MTEB по сравнению с аналогичными моделями.
Как внедрить ИИ в ваш бизнес
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, начните с анализа, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации, и выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
Подберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно. Начните с малого проекта, анализируйте результаты и на основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
