日本語SPLADEモデルと学習コードのOSS公開
はじめに こんにちは。株式会社ビズリーチの検索基盤グループで機械学習エンジニアをしているDatと申します。 求職者検索の高度化とセマンティック検索への挑戦 「ビズリーチ」では、企業と求職者との最適なマッチング機会を最大化するため、日々検索品質の向上に取り組んでいます。特に、求職者の職務経歴書や企業の求人票の複雑な内容を深く理解し、関連性の高い候補者を見つけ出すことは、プラットフォームのコアな課題です。この課題を解決するため、我々はセマンティック検索の開発を進めています。 セマンティック検索は、単語の一致だけでなく、意味的な類似性に基づいて結果を返す技術です。この技術のプロダクトへの展開において、我々は高精度かつ低レイテンシと高い解釈性というプロダクト要件を満たす検索モデルの採用が必要でした。その解決策として着目したのが、SPLADE (Sparse Lexical AnD Expansio
Two-Tower モデルで作る高速でスケーラブルなレコメンドシステム｜株式会社ココペリ Tech blog
こんにちは、Fact & Dataグループの岡﨑です。近年、ECサイトやコンテンツプラットフォームにおいて、リアルタイムでパーソナライズされたレコメンデーションの重要性が増しています。しかし、大規模なユーザー・アイテムデータを扱うレコメンドシステムでは、スケーラビリティ（大規模なデータへの対応力）を確保しながら、低レイテンシ（高速応答）を実現することが課題となっています。 従来のMatrix FactorizationやFactorization Machinesといった手法では、特徴量の柔軟な追加が難しく、新しいユーザーやアイテムが追加された場合や特徴量が変化した際にモデル全体の再学習が必要となるため、大規模サービスでの運用においてスケーラビリティの課題があります。 この課題を解決する手法として注目されているのが『Two-Tower モデル』です。この手法では、ユーザーとアイテムの特徴を
推薦/情報検索システムにおけるバイアス除去と不偏学習 - Google スライド
このブラウザ バージョンのサポートは終了しました。サポートされているブラウザにアップグレードしてください。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
情報検索のためのユーザモデル
情報検索における評価指標の最新動向と新たな提案
