Векторный поиск в машинном обучении относится к процессу поиска похожих векторов в многомерном пространстве. Обычно это делается с использованием таких методов, как косинусное сходство или евклидово расстояние. Эти методы измеряют сходство между двумя векторами путем сравнения угла или расстояния между ними соответственно. Приложения векторного поиска включают обработку естественного языка, распознавание изображений и системы рекомендаций.

Векторный поиск в рекомендательных системах — это процесс поиска похожих элементов (например, товаров, фильмов, музыки) на основе схожести их векторов. Обычно это делается путем представления каждого элемента в виде многомерного вектора, где каждое измерение соответствует характеристике элемента (например, жанру, цене, популярности). Затем векторы сравниваются с использованием меры подобия, такой как косинусное сходство или евклидово расстояние.

Система может использовать пользовательские настройки, такие как элементы, которые понравились пользователю, чтобы рекомендовать похожие элементы. Например, если пользователь проявил интерес к определенному продукту, система может порекомендовать аналогичные продукты, найдя другие продукты с похожими векторами.

Другой способ использования векторного поиска в рекомендательных системах — матричная факторизация. Система может представлять взаимодействия пользователя и элемента в виде матрицы, где строки — это пользователи, столбцы — элементы, а записи — взаимодействия (например, рейтинги) между ними. Затем система может разложить эту матрицу на две матрицы меньшей размерности, одна из которых представляет пользователей, а другая представляет элементы. Эти матрицы можно использовать для поиска похожих элементов для конкретного пользователя.

Векторный поиск, также известный как семантический поиск, представляет собой метод, использующий математические векторы для представления значения слов и фраз. Его можно использовать для повышения точности и релевантности результатов поиска.

Плюсы:

Более точные результаты: векторный поиск может учитывать контекст и значение слов, что может привести к более релевантным и точным результатам поиска.
Улучшенная обработка синонимов и связанных терминов: векторный поиск может понимать отношения между словами и фразами. , что позволяет лучше обрабатывать синонимы и связанные термины.
Улучшенная обработка запросов на естественном языке: векторный поиск может понимать запросы на естественном языке, что упрощает пользователям поиск необходимой информации.

Минусы:

Требуется большой объем обучающих данных. Для векторного поиска требуется большой объем обучающих данных для точного представления значений слов и фраз.
Может требовать больших вычислительных ресурсов: векторный поиск может потребовать больших вычислительных ресурсов, что может затруднить масштабирование. и реализовать в реальных приложениях.
Менее эффективен для редких или выпадающих из словаря слов. Векторный поиск может быть не столь эффективным для редких или выпадающих из словаря слов, которые плохо представлены в обучающих данных.

В Python доступно несколько библиотек и фреймворков для реализации векторного поиска. Некоторые популярные варианты включают в себя:

Gensim: Gensim — это библиотека с открытым исходным кодом для тематического моделирования и анализа сходства документов. Он включает множество инструментов для создания векторных представлений текстовых данных, в том числе word2vec и doc2vec.

spaCy: spaCy — это библиотека с открытым исходным кодом для обработки естественного языка (NLP) в Python. Он включает в себя предварительно обученную модель векторов слов, которую можно использовать для векторного поиска.

NLTK: NLTK — популярная библиотека Python для обработки естественного языка. Он включает инструменты для создания векторных представлений текстовых данных, в том числе корпус WordNet и API подобия WordNet.

scikit-learn: scikit-learn — популярная библиотека машинного обучения на Python. Он включает инструменты для извлечения признаков и уменьшения размерности, которые можно использовать для создания векторных представлений текстовых данных.

При использовании этих библиотек необходимо обучить модель на большом корпусе текстовых данных, затем представить запрос и документы в виде векторов, а затем выполнить поиск на основе сходства между векторным представлением запроса и документов.

Важно отметить, что векторный поиск является сложной задачей и может потребовать значительных вычислительных ресурсов, поэтому может потребоваться мощное оборудование и возможность распределять вычисления между несколькими машинами.

Gensim — это популярная библиотека Python с открытым исходным кодом для тематического моделирования и анализа сходства документов. Он включает множество инструментов для создания векторных представлений текстовых данных, в том числе word2vec и doc2vec.

Вот пример того, как использовать Gensim для выполнения векторного поиска:

  1. Подготовьте текстовые данные: первый шаг — подготовить текстовые данные, как правило, разбивая их на предложения и слова. Gensim предоставляет утилиты для этой задачи, такие как функции sent_tokenize() и word_tokenize().
  2. Создайте векторное представление текстовых данных: модели Gensim word2vec и doc2vec можно обучить на текстовых данных для создания векторных представлений слов и фраз. Классы Word2Vec и Doc2Vec в Gensim предоставляют интерфейсы для обучения этих моделей.
  3. Поиск похожих документов. После создания векторных представлений можно использовать метод most_similar() для поиска документов, наиболее похожих на заданный запрос. Этот метод принимает в качестве входных данных запрос и количество возвращаемых результатов и возвращает список кортежей, где каждый кортеж содержит документ и его показатель сходства.
  4. Найдите сходство: если у вас есть векторное представление запроса и документов, вы можете найти сходство между ними, используя метод similarity(), предоставленный Gensim. Этот метод принимает два вектора слов или документов в качестве входных данных и возвращает оценку сходства от 0 до 1.

Вот пример того, как использовать модель Gensim word2vec для поиска похожих документов:

from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models import Doc2Vec
# train a word2vec model on the text data
model = Word2Vec(text_data)
# find the documents that are most similar to a given query
query = "vector search"
similar_docs = model.wv.most_similar(positive=[query], topn=10)
# print the similar documents and their similarity scores
for doc, similarity in similar_docs:
    print(doc, similarity)

Стоит отметить, что размер и качество обучающего корпуса очень важны для хорошей производительности, и модель должна быть обучена на большом корпусе текстовых данных, чтобы иметь возможность хорошо работать в векторном поиске.

Дополнительные ресурсы

  1. Научно-исследовательский комплект. Документация
  2. Что такое векторный поиск?
  3. Ресурс Github для векторного поиска
  4. Arxiv Scientific Papers для поиска сходства векторов

Документы по векторному поиску

👏 Если вам понравилась эта история, я буду благодарен за ваши хлопки!

😃 Давайте общаться в Твиттере! @sanjaysrao88

👇 Вы можете найти больше похожих историй от меня ниже.