Нейронные сети в Яндексе обучаются понимать смысл текста. Начали с DSSM - модель анализа "запрос + страница"
Size: a a a
2017 August 22
Сеть обучилась на оценках. Пара "запрос + страница" оценивается пользователями
Колоссальные массивые данных пользовательского поведения каждый день
Если по запросу пользователи часто кликают в эту страницу, то скорее всего запрос и текст страницы как-то связаны.
Текст превращается в семантический вектор, состоящий из 300 чисел. Чем ближе вектора, тем ближе два текста по смыслу
Короче
Палех - смысл запроса и заголовка
а КОРОЛЕВ - ВСЕ ТЕЛО СТРАНИЦЫ!
А ещё и ЗАПРОСНЫЙ ИНДЕКС
Севальнев Дима, привет
Таким образом - заголовок, текст, запросная история и ещё..
(про 200 000 страниц не понял, прослушал, Но были овации)
Команда проектирования выходит на сцену, чтобы "ЗАПУСТИТЬ КОРОЛЁВ" - около 10 человек
seolife
Таким образом - заголовок, текст, запросная история и ещё..
"ещё" - непонятно, что еще. может и ничего. нужно пересмотреть
9, 8, ..,
2, 1,..
ЗАПУСК
Теперь пара слов об асессорах. Которым большое спасибо. Они помогают обучать
Ольга Мегорская рассказывает об этом. Делает вводную.
Рассказывает об эталонных данных для машинного обучения. С помощью асессоров.