Избранные статьи о плотном поиске ## Introduction about Dense Retrieval - Lecture Notes on Neural Information Retrieval. - Pretrained Transformers for Text Ranking: BERT and Beyond. - Semantic Models for the First-stage Retrieval: A Comprehensive Review. - Pre-training Methods in Information Retrieval. - Sparse, Dense, and Attentional Representations for Text Retrieval. - Low-Resource Dense Retrieval for Open-Domain Question Answering: A Comprehensive Survey. ## Universal Sentence Embedding..

BERT - это современная современная модель для многих задач НЛП. Вывод BERT, который по сути является контекстно-зависимыми векторами слов, использовался для последующих задач, таких как классификация и NER. Это достигается путем точной настройки самой модели BERT с очень небольшим количеством данных, специфичных для конкретной задачи, без специфической для задачи архитектуры. Семантический поиск - это вариант использования BERT , когда предварительно обученные векторы слов могут..

Создание прототипа интеллектуальной поисковой системы Вступление Семантический поиск - это система поиска информации, которая фокусируется на значении предложений, а не на обычном сопоставлении ключевых слов. Несмотря на то, что для этой цели можно использовать множество встраиваемых текстов, их масштабирование для создания API с низкой задержкой, которые могут извлекать данные из огромной коллекции данных, редко обсуждается. В этой статье я расскажу, как реализовать минимальную..