Проверка безопасности соединения
IP: Это займет несколько секунд У вас отключён JavaScript — вы не прошли проверку. Включите JavaScript в браузере! Возможно у вас отключены Cookie — вы не прошли проверку. Включите Cookie в браузере!
С первых минут после известия о беременности каждая женщина начинает думать о сумке в роддом и необходимых товарах для малыша. Тысячи вопросов сопровождают будущую мамочку на протяжении всей беременности: А что брать? А это нужно? А я лишнего не брала?
Основой семантического поиска может являться ML задача Sentence Similarity , а если быть еще конкретнее, то это Semantic Textual Similarity. Модели, обученные под эту задачу, способны оценивать насколько близки предложения по своему смыслу. Всё, что нам дальше остается, так это засунуть модель в некоторую поисковую систему, но тут давайте по порядку. Далее в статье мы разберемся как написать пайплайн для семантического поиска именно на примере поиска документов по пользовательскому запросу асимметричный поиск , так как считаю, что это самый интересный кейс в этой задаче. Также по ходу статьи будут встречаться вставки кода, в полной мере который вы можете лицезреть в Colab , а все модели, которые я использовал, описал в таблице ниже.
