“`html
Преодоление ограничений в извлечении текста с помощью контекстуальных эмбеддингов
Извлечение текста в машинном обучении сталкивается с рядом серьезных проблем при разработке эффективных методов индексирования и поиска документов. Традиционные подходы использовали разреженные методики лексического соответствия, такие как BM25. Однако эти статистические модели имеют ограничения в захвате семантических связей и контекста.
Существующие методы
Основной нейронный метод использует архитектуру двойного кодировщика для кодирования документов и запросов в плотное латентное пространство. Однако, этот подход ограничен в использовании предшествующей статистики корпуса, что уменьшает его адаптивность к конкретным областям поиска.
Новые подходы
Исследователи разработали различные модели, такие как DPR и GTR, чтобы улучшить производительность извлечения текста. Среди предложенных решений:
- Самостоятельное обучение и дообучение на тестовых корпорах.
- Кластеризация запросов перед обучением.
- Обратная связь о псевдосоответствии для улучшения представления запросов.
Контекстуальные эмбеддинги
Исследователи из Корнелла предложили новые методы создания контекстуальных эмбеддингов документов. Основные идеи включают:
- Использование соседних документов для улучшения представления.
- Инновационный подход контрастного обучения, который учитывает соседние документы.
Дваэтапный подход к обучению
Предложенный метод включает два этапа обучения: большая слабосупервизированная предобучающая фаза и короткая супервизированная. Это позволяет лучше учитывать данные и улучшать результаты на различных наборах данных.
Результаты
Контекстуальная архитектура показала улучшение производительности по всем наборам данных, в том числе на малых и специализированных данных. Модель показала выдающиеся результаты на стандартных тестах.
Практические рекомендации для бизнеса
Если ваша компания хочет развиваться с помощью ИИ:
- Изучите, как ИИ может изменить вашу работу.
- Оцените, где можно применить автоматизацию и повысить эффективность работы.
- Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Начните с небольшого проекта и постепенно внедряйте ИИ-решения, анализируя результаты.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot — этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
