Новая модель поиска на основе вероятностного встраивания для решения проблем недостаточного поиска по основным запросам и нерелевантного поиска по редким запросам.

 pEBR: A Novel Probabilistic Embedding based Retrieval Model to Address the Challenges of Insufficient Retrieval for Head Queries and Irrelevant Retrieval for Tail Queries

“`html

Создание общего семантического пространства

Основная цель извлечения информации на основе встраивания — создать общее семантическое пространство, где запросы и объекты представлены в виде плотных векторов. Это позволяет эффективно сопоставлять элементы на основе семантического сходства, а не точных совпадений ключевых слов.

Преимущества метода

  • Быстрота и эффективность: Использование методов приближенного поиска ближайших соседей (ANN) значительно ускоряет поиск релевантных объектов в больших наборах данных.
  • Адаптивность: Новый подход, называемый вероятностным извлечением на основе встраивания (pEBR), динамически изменяет процесс извлечения в зависимости от распределения релевантных объектов для каждого запроса.

Проблемы традиционных систем извлечения

Существующие системы извлечения часто имеют ограничения. Например, популярные запросы могут требовать более широкого диапазона результатов, в то время как узкие запросы могут возвращать слишком много нерелевантных результатов.

Решение pEBR

  • Динамические пороги: pEBR использует вероятностную кумулятивную функцию распределения (CDF) для определения динамического порога косинусного сходства для каждого запроса.
  • Улучшение точности: Эксперименты показали, что pEBR улучшает полноту и точность результатов.

Основные достижения команды

  • Введение двухуровневой модели, где объекты и запросы представлены в одном семантическом пространстве.
  • Определение основных функций потерь для систем извлечения.
  • Предложение функций потерь на основе контрастивного и максимального правдоподобия для улучшения производительности извлечения.
  • Эксперименты показали значительное улучшение точности извлечения.
  • Исследование компонентов модели для понимания их влияния на общую производительность.

Как использовать ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), рассмотрите внедрение pEBR:

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
  • Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о 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!

“`

Полезные ссылки: