Вопрос или проблема
Я провожу эксперимент с системой извлечения документов, в которой документы представлены в виде векторов. Когда поступают запросы, они преобразуются в векторы тем же методом, который используется для документов. В результате извлекаются k ближайших соседей вектора запроса. У каждого запроса есть известная строка ответа.
Чтобы улучшить производительность, я сейчас ищу способ создать модель, которая будет модифицировать вектор запроса. Я хотел использовать модель, которая вознаграждает за каждый из документов, соответствующих топ k ближайших соседей, содержащих строку ответа, и наказывает, когда строка отсутствует.
Иск searching solutions, я в основном находил результаты, связанные с несколькими раундами дискретного принятия решений, поэтому я тоже не уверен, относится ли это к обучению с подкреплением или к чему-то совершенно другому. Спасибо за любую помощь.
Изменение запроса – это обычная практика в поисковой инженерии/извлечении информации. Это обычно называют перезаписью запроса для поисковых систем. Существуют многие вариации, такие как: расширение запроса, релаксация запроса и сужение запроса.
Ответ или решение
Для того чтобы обучить модель по изменению вектора запроса в системе поиска документов с помощью вознаграждений, основываясь на ближайших соседях модифицированного вектора, необходимо провести несколько шагов, которые занимают как теоретическую, так и практическую основу. В этом ответе мы рассмотрим как структурировать ваш подход, опираясь на принципы машинного обучения и конкретно на методики, связанные с обучением с подкреплением.
Шаг 1: Определение задач и требований
Ваша задача заключается в том, чтобы изменить вектор запроса таким образом, чтобы увеличивать вероятность нахождения в ближайших соседях документов, содержащих ответную строку. Это означает, что модель должна уметь:
- Изменять векторы запросов.
- Определять, как близкие соседи соответствуют искомой строке.
- Применять механизм вознаграждения и наказания на основе содержания документов.
Шаг 2: Подготовка данных
Для начала вам потребуется набор данных, который будет включать:
- Векторы запросов – представления исходных запросов.
- Векторы документов – представления всех документов в вашем репозитории.
- Ответные строки – строка для каждого запроса, которую необходимо искать в ближайших соседях.
Обязательно убедитесь, что векторные представления документов и запросов создаются с использованием одного и того же метода, например, с использованием TF-IDF, Word2Vec, Doc2Vec или любые другие подходы, которые вы используете.
Шаг 3: Определение архитектуры модели
На данном этапе вы будете разрабатывать архитектуру вашей модели. Рассмотрите использование нейронной сети, которая будет принимать вектор запроса и изменять его согласно алгоритму. Главное здесь – правильно предусмотреть механизмы вознаграждения и наказания.
- Механизм входа: Входом в нейронную сеть будет начальный вектор запроса.
- Изменение вектора: Сеть будет генерировать новый вектор запроса.
- Критерий вознаграждения: После изменения вектора, вы будете вычислять k ближайших соседей для нового вектора. Если в одном из этих соседей содержится искомая строка, то модель должна получить положительное вознаграждение (например, +1); если строки нет – отрицательное (например, -1).
Шаг 4: Обучение с подкреплением
Обучение модели можно организовать через метод, похожий на обучение с подкреплением:
- Инициализация: Начните с случайных инициализаций параметров нейронной сети.
- Обучение через итерации: для каждого запроса:
- Изменить вектор запроса, используя нейронную сеть.
- Найти k ближайших соседей измененного вектора.
- Вычислить вознаграждение на основе наличия ответной строки.
- Используйте это вознаграждение для обновления параметров модели, применяя алгоритм обновления весов, например, через метод градиентного спуска.
Шаг 5: Оценка производительности
После того как модель будет обучена, провести оценку ее производительности на валидационном наборе данных. Метрики, которые стоит учитывать:
- Precision (точность) на к ближайших соседях.
- Recall (полнота), чтобы увидеть, сколько необходимых документов было найдено из всех возможных.
- F1-score, который учитывает сбалансированность между точностью и полнотой.
Заключение
Подход к изменению векторов запросов в системе документного поиска с помощью вознаграждений на основе ближайших соседей представляет собой интересное направление работы. Применение 알고ристического подхода обучения с подкреплением может значительно улучшить результаты поиска, адаптируя запросы к реальным данным. Убедитесь, что вы следите за качеством предложенной модели на реальных примерах, чтобы достичь максимальной эффективности вашей системы.