Где купить Кокаин Калиш
Где купить Кокаин КалишГде купить Кокаин Калиш
__________________________________
Где купить Кокаин Калиш
__________________________________
Рады представить вашему вниманию магазин, который уже удивил своим качеством!
Где купить Кокаин Калиш
Наш оператор всегда на связи, заходите к нам и убедитесь в этом сами!
Отзывы и Гарантии! Работаем с 2021 года.
__________________________________
Наши контакты (Telegram):
>>>🔥✅(НАПИСАТЬ НАШЕМУ ОПЕРАТОРУ)✅🔥<<<
__________________________________
ВНИМАНИЕ!
⛔ Если вы используете тор, в торе ссылки не открываются, просто скопируйте ссылку на телеграф и откройте в обычном браузере и перейдите по ней!
__________________________________
ВАЖНО!
⛔ ИСПОЛЬЗУЙТЕ ВПН (VPN), ЕСЛИ ССЫЛКА НЕ ОТКРЫВАЕТСЯ!
__________________________________
Где купить Кокаин Калиш
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. Обученный на русском корпусе для реранжирования кандидатов в асимметричном поиске BERT. Как вы могли уже выше заметить, семантический — значит смысловой. Очевидно, что главная цель такого смыслового поиска — это быстро и качественно найти необходимую информацию по заданному запросу. Если с задачей быстро вроде все очевидно, то вот качественно — это понятие растяжимое. Рассматривая семантический поиск в области естественного языка, качество поиска напрямую коррелирует с близостью смысла найденной информации и текстового запроса, предоставленного пользователем. В данной статье я не буду давать всю подробную соответствующую теорию, однако рекомендую дополнительно ознакомиться с ней в этой статье , с классной визуализацией и понятным объяснением подкапотных моментов. Давайте сначала немного разберемся. Для начала лексический поиск или полнотекстовый — это метод поиска информации, который осуществляется путем точного сопоставления слов, строк или выражений в тексте. Очевидно, что хотя такого рода поиск сильно прост в своей реализации, мы жертвуем качеством этого поиска. Куда интереснее дела обстоят с семантическим поиском. Как ранее было сказано, семантический — значит смысловой. Семантический поиск направлен на повышение точности поиска за счет понимания семантического значения поискового запроса и того, в каком корпусе выполняется поиск. Семантический поиск также может эффективно выполнять поиск по синонимам, аббревиатурам и орфографическим ошибкам, в отличие от систем поиска по ключевым словам, которые могут находить документы только на основе лексических соответствий. По сути, ключевая идея семантического поиска заключается в перемещении корпуса знаний предложения, абзацы, документы и др. В дальнейшем, совершая поиск, мы закладываем запрос в то же векторное пространство и находим наиболее близкий вектор в нашем пространстве знаний — данный вектор будет должен быть наиболее близким по смыслу к нашему запросу. Последняя выдержка теории, которая нам понадобится — это два вида семантического поиска, а именно симметричный и асимметричный. Для симметричного семантического поиска характерно, что как последовательность запроса, так и сущности из пространства знаний имеют примерно одинаковую длину. В качестве популярного «правильного» примера является пара «Как быстро выучить Python онлайн? Тогда как в асимметричном поиске запрос имеет очень короткую длину, а сущности наоборот представляют из себя большие абзацы или даже целые документы. Аналогично симметричному поиску популярный «правильный» пример асимметричной пары может быть запрос «Что такое Python? Философия дизайна Python …». Как и было сказано ранее, крайне популярной и эффективной основой семантического поиска может быть ML задача Semantic Textual Similarity. Про данную модель уже слышало просто неприличное количество людей, и она давно со всех сторон обмусолена, но на всякий случай я оставлю ссылку на древнюю статью с архива , а еще парочку на хабре тут и тут. Поэтому давайте без лишних слов просто возьмем голого BERT , обученного на русском языке, и посмотрим, что из этого выйдет. Под голым BERT я понимаю просто предобученную модель без дополнительных классификационных голов, токен на вход — эмбеддинг на выход, как на рисунке ниже. Будем использовать замечательную библиотеку transformers и некоторые модули из PyTorch. Главная задача, которую будет выполнять наш BERT, это векторизация последовательностей на естественном языке, а непосредственное сравнение векторов на наличие семантической близости будем осуществлять с помощью расчета соответствующей косинусной близости. Так как наша задача сводится к поиску ближайших векторов в соответствующем векторном пространстве, вы измеряете расстояние или их близость с помощью уже выбранного до вас способа, при котором училась модель, или как в данном случае вы берете предобученного BERT и устанавливаете ваши правила. На выходе с модели мы получаем матрицу размерности \\\\\\\\\\\\\\\[B; T; E\\\\\\\\\\\\\\\], где B — размер батча, T — длина последовательности, E — внутренняя скрытая размерность векторов:. То есть для определенного количества входных токенов мы получаем соответствующее количество их векторных представлений. Но наша задача получить некоторое общее представление по всем токенам, а не по каждому в отдельности, поэтому давайте просто возьмем среднее значение по каждому токену с каждого скрытого значения соответствующего вектора — совершим пулинг векторов. Однако, взяв более сложные примеры, например асимметричные — результаты очевидно становятся сильно хуже:. Хорошо, у нас есть готовый предобученный ruBERT , чтобы всё заработало как надо, мне просто стоило дообучить его на асимметричных данных. Данные представляют из себя 40 млн троек, каждая из которых является запросом, положительным и отрицательным ответом на соответствующий запрос:. Как видно из примера выше, положительный и отрицательный примеры не являются полными противоположностями, скорее запрос и положительный или релевантный примеры имеют гораздо больше общего смысла в данном случае — возможность употребления кофеина беременными женщинами , тогда как отрицательный или нерелевантный пример чаще только косвенно касается общего смысла с запросом, но всё же не является релевантным. Такого рода отрицательные примеры еще принято называть hard negative и данный подход обычно улучшает обучение модели. Function Loss была взята реализованная из библиотеки sentence-transformers , а именно MultipleNegativesRankingLoss. В процессе обучения мы сближаем семантически схожие вектора и отдаляем семантически отличные в соответствующем пространстве. Разумеется, какие близкие по смыслу предложения, а какие нет — мы знаем до начала обучения. В процессе обучения я прогонял валидацию на На случай, если вам интересно подробнее разобрать эти метрики качества ранжирования, я оставил ссылку на статью Хабра. Ну а результаты полученной валидации представлены ниже. Теперь нам нужно написать ту самую поисковую систему — в данном случае это просто обычный перебор кандидатов и сохранение лучших из них. К слову, аналогом коду выше является встроенная в библиотеку sentence-transformers функция:. Получили неплохую работу одновременно с симметричными и асимметричными кандидатами, но хотелось бы посмотреть работу с действительно большими кандидатами:. В силу своей архитектуры, мы используем его как метод векторизации последовательностей, причем подготовка кандидатов происходит до самого поиска, то есть мы заранее векторизуем весь корпус и помещаем его в базу обычно векторную после чего совершаем сам поиск по запросу, применяя заранее выбранную функцию близости векторов. Таким образом мы повышаем скорость нашего поиска, так как буквально, в процессе используем модель Retriever только для векторизации запроса, однако качество отбора тех самых нескольких претендентов страдает. Но что делать дальше, нам же всё равно нужно найти релевантный ответ на наш запрос. По счастливой случайности всё уже давно придумали за нас. Вместо этого я повесил на выбранного предобученного BERT классификационную голову и обучал такую архитектуру, передавая на вход предложения запроса и релевантного или нерелевантного кандидата через разделительный токен, ожидая на выходе головы значение 1 или 0 , что означало меру семантической близости таких предложений. Стоит отметить, что большим улучшением в поиске может быть соответствующая подготовка данных, которые вы собираетесь искать. В примере выше я использовал только сырые данные википедии и никак дополнительно их не обрабатывал, однако про это не стоит забывать и тщательнее подходить к подготовке базы знаний. Вы можете продолжать экспериментировать, например, вы можете в качестве Retriever выбирать алгоритмы лексического поиска типа BM25 или же вовсе добавить его вначале данного пайплайна. ML Engineer. Поиск Написать публикацию. Уровень сложности Средний. Время на прочтение мин. Из песочницы. Теги: семантический поиск машинное обучениe обработка естественного языка nlp bert machine learning sentence transformer transformers deep learning ai. Комментарии 1. Дмитрий Тищенко DiTy. Отправить сообщение. Комментарии Комментарии 1. Лучшие за сутки Похожие. Показать лучшие за всё время. Django разработчик 16 вакансий. Data Scientist 54 вакансии. Python разработчик 73 вакансии. Больше событий в календаре Разработка. Больше событий в календаре Маркетинг. Больше событий в календаре Аналитика. Больше событий в календаре Администрирование. Больше событий в календаре Менеджмент. Ульяновская область. Ваш аккаунт Войти Регистрация.
объявлений о продаже помещений под гостиницу в Москве. На Авито вы можете недорого купить гостиницу, отель, гостевой дом, базу отдыха в Москве.
Где купить Кокаин Калиш
Цена свободная. Оригинал-макет изготовлен. ООО «Эко-Вектор». Отпечатано ООО «Лесник-Принт». , Санкт-Петербург,. Лиговский пр., , лит. А, пом. 3Н.
Где купить Кокаин Калиш
Где купить Кокаин Калиш
За предоставленные фотоматериалы благодарим: Белорусский государственный академический музыкальный театр («Моя прекрасная леди», «Ассоль»).
Где купить Кокаин Калиш
Где купить Кокаин Калиш