Публикации по теме 'semantic-search'
Понимание естественного языка с помощью встраивания текста
Введение
В современную эпоху информационной перегрузки извлечение значимой информации из текстовых данных стало огромной проблемой. Лавина текстовой информации, поступающей из социальных сетей, обзоров, статей и многого другого, требует более разумного способа понять и использовать ее потенциал. Именно здесь встраивание текста становится рыцарем в сияющих доспехах области обработки естественного языка (НЛП), совершая революцию в том, как мы анализируем, организуем и извлекаем ценность..
MaterMemoriae Часть II
Я рад представить MaterMemoriae, приложение для изучения языка, которое поможет вам построить процесс изучения языка на основе проверенного и надежного метода: повторения. Есть латинская фраза «Repetitio mater memoriae» — повторение — мать памяти. Повторение — один из способов утверждения структуры информации. И в этом вся суть: добавление структуры в мир вокруг нас.
Мы с тобой рождаемся кричащими и плачущими в страшном и неструктурированном мире. Кричим, потому что у нас нет слов...
Семантический поиск в контексте LLM
Семантический поиск в пространстве LLM: расширение возможностей поиска с помощью языковых моделей
Семантический поиск произвел революцию в методах поиска информации и поиска дополненной генерации (RAG). Используя возможности языковых моделей и встраивания текста, семантический поиск обеспечивает более точный и эффективный поиск документов. В этой статье мы углубимся в мир семантического поиска с поддержкой LLM, изучим, как он работает, его преимущества и лежащие в его основе..
Начало работы с семантическим поиском
Узнайте об этой быстро развивающейся возможности
Семантический поиск — это новая категория поиска, основанная на последних достижениях в области обработки естественного языка (NLP). Крупномасштабные общеязыковые модели быстро продвинули область вперед способами, невообразимыми всего несколько лет назад.
В этой статье дается краткий обзор семантического поиска и его отличия от поиска по ключевым словам. Примеры поддерживаются txtai , фреймворком с открытым исходным кодом для..
Сделайте революцию в своем обзоре литературы с помощью этих передовых инструментов
В постоянно развивающемся мире исследований технологии прошли долгий путь, предоставляя передовые инструменты, помогающие исследователям в проведении обзоров литературы. Прошли времена ручного просмотра бесчисленных статей, поскольку теперь автоматизация и машинное обучение позволяют осуществлять эффективный и точный поиск литературы.
В этой статье вы познакомитесь с некоторыми из самых инновационных инструментов, которые помогут вам оптимизировать процесс обзора литературы, что..
Обучение современных моделей семантического поиска
TLDR . Ключевым нововведением, позволившим добиться огромного прогресса в семантическом поиске, стало улучшение методологии обучения. Наивные подходы к контрастному обучению не представляют собой достаточно сложной проблемы, чтобы заставить модели изучать интересные представления. Ошибочная выборка ложноотрицательных примеров сильно снижает производительность модели. Новые методы, сочетающие в себе дистилляцию из более крупных, но неэффективных моделей учителей, а также жесткий..
Создание простого семантического поиска с использованием преобразователей предложений 🚀
Прежде всего, что такое семантический поиск?
Семантический поиск – это поиск с значением . «Смысл» здесь относится к пониманию намерения искателя получить правильные данные; он отличается от лексического поиска (Google, Bing и т. д.), который ищет буквальные совпадения запроса с пониманием его значения.
Предположим, что рисунок ниже — это воображение ребенка. Родители кормят ребенка шоколадом, выпечкой и брокколи (фу).
Однажды родители пытаются накормить ребенка..
