AI快车道PaddleNLP系列直播课6|语义检索系统快速搭建落地_paddle 语义检索

目录

1 搜索核心技术发展

1.1 基于字面匹配的检索流程

 传统基于字面匹配的检索的痛点：

2 PaddleNLP语义检索系统

2.1 语义检索系统架构：recall+ranking

 2.2 PaddleNLP语义检索系统的特色

2.3 PaddleNLP语义检索系统的召回阶段的核心技术

2.3.1 无监督对比学习SimCSE

 2.3.2 有监督in-batch负采样

2.3.3 领域预训练优化

2.4 PaddleNLP语义检索系统的排序阶段的核心技术

2.4.1 排序技术

3 语义检索应用案例

 4 实践：快速搭建语义检索系统

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• 语义检索系统：不同于基于字面匹配检索，在语义层面的检索泛化效果更好。
• 语义检索系统方案的一些问题：用什么架构？各模块用什么模型？模型如何调优？有多少训练数据？训练数据的形式？语义检索效果如何自动化评估？等
• PaddleNLP语义检索系统给出的回答：架构：recall+ranking，模型：ERNIE-Gram，千万级无监督语料

1 搜索核心技术发展

• 基于规则的时代：需要人工写先验规则，效果一般
• 统计方法时代：基于字面匹配的方法
• 神经网络方法
• 预训练时代：预训练模型->端到端系统

1.1 基于字面匹配的检索流程

 传统基于字面匹配的检索的痛点：

1. 语义鸿沟：无法解决语义问题。
2. 没有标注数据
3. 不清楚语义检索系统方案

 

2 PaddleNLP语义检索系统

回答以上痛点问题

2.1 语义检索系统架构：recall+ranking

 

 2.2 PaddleNLP语义检索系统的特色

1. 简单易用：案例详细、一站式支持训练预测ann引擎和部署
2. 没有标注数据也能做语义检索：（痛点2）
3. 高性能

2.3 PaddleNLP语义检索系统的召回阶段的核心技术

2.3.1 无监督对比学习SimCSE

 监督信号=语义相似的关系

如何构造监督信号：一句话多次进行随机编码，语义是相似的。此时的训练目标就是，让构造出来的向量与原来的接近，与其他的远离 

 2.3.2 有监督in-batch负采样

 负例对的来源：与不相关的样例的搭配

2.3.3 领域预训练优化

 2.4 PaddleNLP语义检索系统的排序阶段的核心技术

2.4.1 排序技术

 ERNIE-gram做热启动，把正样本和query拼起来求相似度，负样本和query拼起来求相似度，最后的loss优化就是让正样本的相似度尽可能大，负样本的尽可能小

3 语义检索应用案例

根据用户看过的视频来推荐相关视频，全部短视频title生成语义向量，接下来就可以做召回了

 是有语义泛化的效果

 

 4 实践：快速搭建语义检索系统