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搜索引擎中的相关性模型

一、什么是相关性模型?

相关性模型主要关注的是query和doc的相关性。例如给定query,和1000个doc,找到哪个doc是好query最相关的。

二、为什么需要相关性模型?

熟悉es的应该都熟悉BM25相关性算法。它是一个很简单的相关性算法。我们实际使用中,经常会遇到一个问题就是如何。搜的内容和我给定的query不相关。换句话说,返回的结果不包含先要的结果。

相关性是一个复杂的问题。不是简单的Bm25算法。我们需要相关性模型来更好的做这件事。

三、相关性模型

交叉BERT模型,准确性好,推理代价大,更适合用在粗排或者精排阶段。

双塔BERT模型,不够准确,但是推理代价小。适合用来召回阶段。

3.1 交叉BERT模型

 

分词:字粒度与词粒度

 

如何减低交叉BERT模型的推理成本

 

3.2 双塔BERT模型

四、训练相关性模型

 

4.1 微调

 

回归任务

排序任务

 

4.2 后预训练 

从事发后,从以发生的事中,去再提升当前的能力。通过用户的点击行为来有优化模型。

4.2.1 数据筛选

 

4.2.2 后训练,构造训练数据

挑选用户的点击数据。得到query,topk的doc,以及用户的点击行为x。然后抽样几万条数据,去人工标注,标注得到相关性y,然后用这几万条数据去训练一个小模型来计算点击行为x和相关性y的关系。然后再用这个小模型去预测10亿条数据的相关性分数。

 

 

4.3 蒸馏

蒸馏是把一个大模型变成一个小模型。为什么要蒸馏,模型越大,推理成本越大,时间成本也越大,当然也越准确。

4.3.1 为什么要蒸馏?

用大模型,蒸馏得到小模型,最终的效果比直接训练一个小模型得到的效果更好。

4.3.2 如何做蒸馏

蒸馏的技巧

 

 

 


原文地址:https://blog.csdn.net/star1210644725/article/details/140397762

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