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TensorFlowとmetric learningに関するmookieのブックマーク (1)

  • Deep Metric Learningによる、ホテルや飲食店などの拠点検索改善

    1.2 なぜDeep Metric Learningにしたか 改善前のモデルでも特徴量を頑張って作れば解決できないことはないとは思います。「地名、ジャンル等に引っ張られて、拠点名指定を無視してしまう」パターンでは、クエリを解釈するロジックを入れ、地名だということを理解して地名部分のみを拠点の住所とマッチングさせて、それ以外を拠点名にマッチングさせて、という具合で特徴量を作れば正解できる可能性があると思います。しかし、これは一例で全体的に精度を上げるにはさまざまなケースを人が考慮して特徴量を作っていく必要があるので大変です。 そこで、学習データ(クエリと正解拠点のペア)が大量にあることを生かして、DNN(Deep Neural Network)がよしなに学習してくれるのに期待しました。また、プロダクト化することを考えると遅くとも数百ミリ秒以内で応答する必要があるので、クエリと拠点側をそれぞれ

    Deep Metric Learningによる、ホテルや飲食店などの拠点検索改善
    mookie
    mookie 2021/12/04
    Tensorflowではモデルに文字列の正規化やSentencePieceによるToken ID列化といった前処理も含めてTensorflow Serving(TFS)でServingできます
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