Узнайте, как использовать OpenSearch для настройки гибридной системы поиска, чтобы вы могли воспользоваться преимуществами как текстового, так и векторного поиска. Текстовые базы данных играют решающую роль во многих бизнес-задачах, особенно в электронной коммерции, где клиенты полагаются на описания продуктов и обзоры для принятия обоснованных решений о покупке. Векторный поиск, метод, который использует встраивание текста для поиска семантически похожих документов, является еще одним..

Статьи, учебные пособия и популярные библиотеки Здравствуйте, любители НЛП! Как только появится Discord-сервер NLPlanet для общения НЛП-практиков, я работаю над первой организацией его каналов. Я планирую добавить обучающие ресурсы для многих областей НЛП, поэтому эта статья — шаг к подготовке такого контента. Если вас интересует сервер Discord, подпишитесь на NLPlanet на Medium , LinkedIn или Twitter , чтобы быть в курсе его выпуска. Наслаждаться! 😄 Ниже следует..

В этом посте рассматриваются последние методы семантического поиска продуктов, особенно модели нейронных сетей. Мы вводим и классифицируем ряд моделей и описываем общие черты и различия в их характеристиках, таких как архитектура модели, функция потерь и т. д. Мы считаем, что знакомство с различными вариантами строительных блоков в моделях семантического поиска продуктов полезно для практиков при разработке. решения собственных проблем. Введение Поиск продуктов касается проблемы поиска..

Благодаря недавним достижениям в области глубокого обучения способность алгоритмов анализировать текст значительно улучшилась. Теперь анализ цифровых и социальных сетей не ограничивается только базовым анализом настроений и метриками, основанными на подсчете. Творческое использование передовых методов искусственного интеллекта может быть эффективным инструментом для проведения углубленных исследований. Мы считаем важным классифицировать входящие разговоры клиентов о бренде по следующим..