Интересное что-то

Forwarded from ML Baldini • Nikita Boyandin (Nikita Boyandin)

Модели ранжирования в тексте👌

На работе я сталкивался со многими сторонами поиска чего-либо в тексте, одно из них - модели ранжирования. Зачастую их использование дает наибольший прирост в метрики, также можно использовать в качестве второй модели в ансамбле(например, Faiss и bm25). Далее будет общий рассказ про каждый из методов:

1. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)

TF-IDF — это классический метод ранжирования, который оценивает важность слова в документе на основе его частоты (TF) и обратной частоты в коллекции документов (IDF). Чем чаще слово встречается в документе и реже в коллекции, тем выше его вес.

Плюсы:

✅Простота реализации и интерпретации.
✅Хорошо работает для базовых задач поиска.
✅Эффективен для выделения ключевых слов.

Минусы:

❌Не учитывает порядок слов или контекст.
❌Предполагает независимость терминов, что не всегда верно.
❌Чувствителен к длине документа без нормализации.

2. BM25

BM25 — это эволюция TF-IDF, добавляющая нормализацию длины документа и насыщение термина (уменьшение влияния чрезмерно частых слов). Использует вероятностный подход для ранжирования.

Плюсы:

✅Учитывает длину документа, что делает его более справедливым.
✅Эффективен для поиска в реальных коллекциях (например, веб-поиске).
✅Хорошо настраивается через параметры (k1, b).

Минусы:

❌Требует подбора параметров для конкретной задачи.
❌По-прежнему игнорирует семантические связи между словами.
❌Может быть менее эффективен для коротких запросов.

3. Divergence from Randomness (DFR)

DFR — это модель, основанная на измерении отклонения наблюдаемого распределения терминов от случайного. Использует концепцию "риска" для оценки релевантности документа запросу.

Плюсы:

✅Теоретически обоснован, учитывает случайность распределения терминов.
✅Гибкость за счет различных вариантов реализации (например, INE, PL2).
✅Хорошо работает с неоднородными коллекциями.

Минусы:

❌Более сложен в реализации и понимании.
❌Требует вычислительных ресурсов для больших коллекций.
❌Чувствителен к выбору параметров нормализации.

4. Language Models (LM)

Модели языка оценивают вероятность генерации запроса документом, используя статистические языковые модели. Часто применяются с сглаживанием (например, Dirichlet, Jelinek-Mercer).

Плюсы:

✅Учитывает вероятностную природу языка.
✅Может интегрировать контекст и порядок слов.
✅Хорошо адаптируется к задачам с естественным языком.

Минусы:

❌Требует больших вычислительных ресурсов для обучения и работы.
❌Зависит от качества сглаживания и размера коллекции.
❌Сложнее настраивать и интерпретировать.

Выбор алгоритма зависит от задачи: для простых случаев достаточно TF-IDF, для поиска в вебе — BM25, для специфичных коллекций — DFR, а для семантического анализа — LM.

Сверху будет представлен ноутбук для практического понимания🧂

Надеюсь вам понравится этот формат постов, обязательно ставьте реакции и пишите комменты💗

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

53 views17:36