意味検索システム [1]: 教師なし事前トレーニング セマンティック インデックスに基づく呼び出し: SimCSE、Diffcse

検索推奨システムコラムの紹介：検索推奨の全体プロセスの説明（リコール、大まかなソート、詳細ソート、並べ替え、混合ソート）、システムアーキテクチャ、よくある問題、アルゴリズムプロジェクト実践の概要、技術的詳細とプロジェクト実践（含む）コードソース)

コラムの詳細紹介:検索・推薦システムのコラム紹介: 検索・推薦の全プロセスの説明(想起、大まかなソート、細かいソート、並べ替え、混合ソート)、システムアーキテクチャ、よくある問題、アルゴリズムプロジェクトの概要実践、技術的な詳細、プロジェクトの実践 (コード ソースを含む)

先人たちは木を植え、子孫は木陰を楽しんできました。このコラムでは次の情報を提供します。

1. レコメンドシステムのアルゴリズムライブラリ。レコメンドシステムの古典アルゴリズムと最新アルゴリズムの解説、フォロー業務に関わる実装計画やコードソースを収録。
2. このコラムでは今後もビジネス実装計画やコードソースを更新していきます。同時に、貴重な情報を整理して要約し、時間を大幅に節約し、科学研究やビジネスの実装に役立つ情報を迅速に入手します。タスクの着陸と科学研究のベースラインを迅速に完了するのに役立ちます

教師なし事前トレーニング セマンティック インデックスに基づく呼び出し: SimCSE、Diffcse

セマンティック インデックス (一般にベクトル インデックスとして理解されている) テクノロジは、検索エンジン、推奨システム、広告システムのリコール段階におけるコア テクノロジの 1 つです。セマンティック インデックス モデルの目標は次のとおりです。