semor是什么意思 (semor是什么意思中文)

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• semor是什么意思？
• 大型言语模型的语义搜查(二)：文本嵌入(Text Embeddings)
• KDD'21 | 揭秘Facebook更新版语义搜查技术

semor是什么意思？

Semor 是一团体工默认语义搜查引擎，其使命是经过为用户提供片面、默认的搜查和了解才干，从新定义消息的检索模式。

与现有搜查引擎一样，Semor 准许用户查找世界互联网上的各种消息，包括文档、图片、视频、音频等等。

但是，Semor 经过深度学习和人造言语处置技术，为用户提供愈加默认化的搜查和了解才干，并提供更精准的搜查结果。

Semor 的语义搜查技术是基于人造言语处置技术的最新停顿而设计的。

其外围技术包括词向量模型、文档摘要生成、实体识别、理想抽取等等。

这些技术独特作用于语义模型中，协助 Semor 系统准确捕捉用户的用意，并将搜查结果启动分类、过滤和排序，从而为用户提供最相关、最有用的消息。

Semor 领有一个弱小的常识图谱，协助系统更好地理解和解释用户查问。

在常识图谱中，Semor 将世界互联网上的消息、理想、概念和相关启动了分类和演绎。

在用户搜查环节中，Semor 可以深化到常识图谱中，灵活地更新和裁减它的常识库，以满足用户始终变动和裁减的搜查需求。

总体而言，Semor 的指标是协助用户在日益增长的消息陆地中更好地捕捉和应用有价值的消息。

大型言语模型的语义搜查(二)：文本嵌入(Text Embeddings)

文本嵌入（Text Embeddings）的概念是为了让机器了解文本自身的语义，从而依据文本的语义去搜查相关文档。

在上一篇博客中，咱们讨论了关键词搜查（Keyword Search）技术，它经过计算疑问和文档中重复词汇的数量来搜查相关文档。

但是，关键词搜查算法存在局限性，即它不能依据文本自身的语义启动文档搜查，特意是当文档与疑问在语义上相关但没有重复词汇时。

为了克制这一局限性，咱们须要让机器了解文本的语义。

这就是文本嵌入的引入。

文本嵌入是一种将文本转换为向量示意的方法，使得文天性够在多维空间中示意，并捕捉到词汇的特色和相关。

### 词嵌入 (Word Embedding)词嵌入是一种将词汇示意为多维空间中的向量的方法。

例如，咱们可以经过二维网格来示意词汇，使得具备相似语义的词汇被搁置在相邻位置。

在实践运行中，词汇的示意或者裁减到数百甚至数千维，以便更准确地捕捉词汇的特色。

在词嵌入中，一个良好的模型应该能够捕捉词汇的特色，如年龄、大小、性别等。

例如，在一个网格中，咱们可以经过观察词汇在不同坐标位置的散布，来了解词汇之间的相关和属性。

经过词嵌入，咱们能够将人类言语（单词）翻译成计算机言语（数字），从而使机器能够了解并处置文本消息。

### 句子嵌入 (Sentence Embeddings)句子嵌入是在词嵌入的基础上进一步开展进去的概念，它将句子转换为多维向量示意，以捕捉句子的语义和结构消息。

与词嵌入相比，句子嵌入不只思考词汇自身，还思考词汇之间的相关以及句子的高低文消息。

这样，内容相似的句子会被调配相似的向量值，而内容不同的句子则会被调配不同的向量值。

### 文章嵌入 (Article Embeddings)文章嵌入将多句文本转换为单个向量示意，从而捕捉文章的全体语义。

这在处置文档、文章或长文本时十分有用，由于它能够示意整个文本的语义特色，而不只仅是单个句子或词汇。

### 总结文本嵌入（包括词嵌入、句子嵌入和文章嵌入）是大型言语模型（LLM）的基础，它们经过捕捉词汇、语义和言语纤细差异之间的相关，并将文本转换为多维向量示意，从而成功了从人类言语到计算机言语的翻译。

这些技术在消息检索、人造言语处置、机器翻译等畛域施展着关键作用，使得机器能够更好地理解、处置和生成文本消息。

KDD'21 | 揭秘Facebook更新版语义搜查技术

KDD21上，Facebook颁布了一篇对于其更新版语义搜查技术的EBR文章——Que2Search。

与淘宝搜查中的语义向量检索技术相比，Facebook的钻研更并重于在MarketPlace社交媒体电商搜查中的查问了解和商品了解，指标是优化搜查结果的相关性和召回率。

文章深化讨论了钻研动机、处置打算以及多义务学习和模型架构，如双塔结构和多模态融合。

文章亮点包括：经常使用留意力机制融合不同输入特色，设计奇妙的多义务学习义务以增强模型对查问用意的了解，以及驳回两阶段训练战略，区分处置in-batch负样本和经过课程学习逐渐提高模型功能。

模型在query tower和document tower上区分优化实时和离线计算，以平衡功能和准确性。

实验结果显示，引入XLM encoder和跨模态特色如图片向量对优化模型功能至关关键。

线上A/B测实验证了这些技术改良的有效性，尤其是向量检索和排序方面，展现了清楚的功能优化。

部署阅历分享局部，只管繁复，但蕴含了一些适用的部署战略和技巧。

浏览本文，可以深化了解Facebook在优化电商搜查体验方面的最新停顿，以及他们如何经过语义了解技术成功更精准的搜查结果。