Was Sie über die neuronale IR-Suche wissen sollten

Wie die neuronale Informationssuche tiefe neuronale Netzwerke nutzt, um die Präzision und Relevanz bei der Suche in großen Datensätzen zu verbessern.

In unserer Premiere der zweiten Staffel von Lucid Thoughts haben wir uns mit dem Unterschied zwischen NLP und NLU beschäftigt. In Folge zwei haben wir uns dann mit dem Learning to Rank-Algorithmus beschäftigt. Diese Woche befassen wir uns mit dem Konzept der neuronalen Informationssuche, kurz neuronale IR-Suche. Drücken Sie einfach auf Play:

Bei der neuronalen IR-Suche werden Techniken des maschinellen Lernens und Deep-Learning-Algorithmen eingesetzt, damit Suchsysteme den Kontext und die Absicht einer Suchanfrage erkennen können. Die einfache Stichwortsuche hat immer noch ihre Zeit und ihren Platz. Aber dieser fortschrittliche Ansatz, der tiefe neuronale Netze verwendet, ist der Weg in die Zukunft für eine höhere Präzision bei der Suche in großen Datensätzen wie Forschungsarbeiten und juristischen Dokumenten.

Einige grundlegende neuronale IR-Methoden verwenden Signaldaten und anderes Benutzerverhalten, um zu bestimmen, welcher Teil einer Phrase oder eines Satzes in einer Sammlung von Rohtextdokumenten am wichtigsten ist. Die Suche nach Synonymen ist auch eine wichtige Methode, mit der die Maschine lernen kann, bestimmte Wörter miteinander zu assoziieren, wenn sie häufig verwendet werden.

Techniken wie das Word2Vec-Ranking-Modell verwandeln Sätze und Phrasen in Vektoren oder Linien in einem Diagramm und verwenden Trigonometrie, um den Abstand zwischen bestimmten Wörtern und Phrasen zu bestimmen. Je näher zwei Sätze im Zusammenhang stehen, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie auf das verweisen, wonach der Benutzer sucht.

Sie können die gesamte zweite Staffel im Schnelldurchlauf ansehen oder gleich zur ersten Staffel zurückkehren .

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