Способ проведения голосования и выбора кандидата на основе ближайших соседей

Вопрос или проблема

Я работаю над проектом, где использую FAISS для поиска n соседних векторов на основе вектора запроса. Обрабатываемые данные являются текстовыми и преобразуются с использованием модели машинного обучения для создания вектора перед тем, как попасть в FAISS.

У этих соседей есть назначенная категория, а также есть оценка схожести с запросом, как показано ниже:

Запрос: Берлин — столица Германии
=====
Вывод соседей:

5 идентификаторов соседей: [57, 163, 177, 124, 91]

Текст | Категория | Схожесть

Берлин — отличный город для жизни | Столицы | 0.897843
Столичные буквы часто используются для обозначения существительных в немецком языке | Грамматика | 0.803834
В Берлине живет более 3 миллионов человек | Столицы | 0.79434
Германия — это страна в Центральной Европе | Страны | 0.763232
В Германии много крупных городов | Страны | 0.7304545

Теперь, что я хочу достичь, так это получить единую категорию для запроса на основе категорий соседей, своего рода рекомендательная/предложенная система на основе векторов. Я уже попробовал просто использовать простое и взвешенное (на основе схожести) голосование большинства.

Используя простое голосование большинства, в приведенном выше примере я просто получил бы категорию “Столицы” или “Страна”, так как обе они присутствуют 2 из 5 раз. Используя взвешенное голосование, я пришел бы к категории “Столицы”, так как у них выше общая схожесть.

Оба подхода, похоже, работают, однако я ищу несколько более сложный подход для комбинирования различных сигналов. Я читал о концепции слияния данных в машинном обучении, но пока не совсем понимаю, как лучше всего применить это здесь, чтобы получить одну категорию на основе соседей.

Буду благодарен за любые идеи!

Вы можете использовать оценку схожести в качестве метрики расстояния для алгоритма ближайших соседей.

Вам не нужно голосовать, наиболее схожий сосед — это то, что вам нужно.

Часто схожесть обрезается, чтобы избежать возврата низкокачественных результатов поиска. Если ни один из ближайших соседей не превышает определенную схожесть, система сделает что-то другое.

Ответ или решение

В вашем проекте вы эффективным образом используете FAISS для поиска ближайших соседей в векторном пространстве, что является отличным началом для разработки рекомендательной системы. Понимание категорий, связанных с этими соседями, и создание оптимального подхода к выбору единственной категории для запроса может значительно улучшить качество рекомендаций. В данной статье предлагается рассмотреть более продвинутые методы фьюзинга данных, используя концепцию взвешенного голосования и другие подходы.

1. Основная идея фьюзинга данных

Фьюзинг данных представляет собой метод объединения различных сигналов для получения итогового результата. В вашем случае это может включать как категории соседей, так и их степени сходства с запросом. Вы уже упомянули простое и взвешенное голосование. Давайте рассмотрим, как можно улучшить эту концепцию:

2. Взвешенное голосование с учетом градиентного спада

  1. Принадлежность к категории и сходство: Создайте вектор, который объединяет информацию о каждой категории, присваивая веса каждому экземпляру на основе его сходства. Для этого механизма используйте градиентный спуск, где вес каждого голосующего будет пропорционален его сходству с исходным вектором. Это позволит большее влияние оказывать более "умным" соседям.

  2. Суммирование: После того как вы рассчитали веса для каждой категории, просто просуммируйте веса для каждой категории. Категория с наибольшим общим весом будет вашей конечной категорией.

    from collections import defaultdict
    
    def weighted_voting(neighbors):
        category_weights = defaultdict(float)
    
        for neighbor in neighbors:
            category = neighbor['category']
            similarity = neighbor['similarity']
            category_weights[category] += similarity # здесь можно добавить другие методы агрегации
    
        selected_category = max(category_weights.items(), key=lambda x: x[1])
        return selected_category[0]

3. Введение порогового значения

Для того чтобы убедиться, что результат имеет смысл, можно установить порог для минимальной необходимой вероятности. Например, если ни одна категория не превысит 0.6 при агрегации, то рекомендуется выбрать, например, «неизвестная категория» или инициировать перезапрос.

4. Использование алгоритмов кластеризации

В дополнение к голосованию можно также рассмотреть возможность применения алгоритмов кластеризации, таких как K-means, для группировки соседей по категориям. Это позволит вам увидеть, какие категории наиболее связаны между собой на основании соседних векторов.

5. Смешанная модель

Такую модель можно создать, которая будет учитывать как обычные метрики (количество голосов за категорию), так и соответствие (сходство с запросом). Смешивая и комбинируя различные алгоритмы, вы сможете находить более сложные паттерны, чем просто голосование.

Заключение

Решение о том, как выбрать единую категорию на основе ближайших соседей, требует комплексного подхода, включающего как взвешенное голосование, так и потенциальную кластеризацию. Используйте пороговые значения для обеспечения качества, а также экспериментируйте с различными методами комбинирования сигналов. Эти методики помогут вам создать мощную рекомендательную систему, способную более эффективно обрабатывать текстовые данные.

В заключение, рекомендуем активно тестировать различные подходы на вашем наборе данных для выявления наилучших результатов. Чувство гибкости и экспериментирования в вашей модели поможет вам улучшить её качество и восприятие пользователями.

Оцените материал
Добавить комментарий

Капча загружается...