Presná definícia
Čo znamená husté vyhľadávanie?
Husté vyhľadávanie reprezentuje dopyt a položky nízkorozmernými spojitými vektormi, v ktorých má väčšina zložiek nenulovú hodnotu. Kandidáti sa vyberajú podľa vektorovej podobnosti, takže systém dokáže spájať parafrázy. Reprezentácia je naučená a menej priamo vysvetliteľná než termínové skóre.
Skúsenosť a kontext
Ako sa pojem používa v praxi
DPR model zakóduje otázky a segmenty dokumentov; index uchová segmentové vektory a ANN vyhľadá top-k. Tím testuje model na vlastnom jazyku a doméne, verzuje embeddingy a po zmene checkpointu celý index prepočíta. Kritické názvy pokrýva aj lexikálna vetva.
Overiteľnosť
Odborné zdroje
Praktické odpovede
Často kladené otázky
Ako funguje husté vyhľadávanie?
Samostatné encodery vytvoria vektory dopytu a dokumentu a najbližší susedia sa nájdu podľa dot-productu či kosínusu.
Kedy má husté vyhľadávanie praktický význam?
DPR model zakóduje otázky a segmenty dokumentov; index uchová segmentové vektory a ANN vyhľadá top-k.
S čím si pojem nezamieňať?
Riedke vyhľadávanie používa vysokorozmerné termínové vektory s väčšinou núl; husté používa kompaktné naučené reprezentácie.
Ako sa výsledok kontroluje?
Meria sa recall@k, MRR alebo nDCG, ANN záchyt oproti presnému hľadaniu a výkon podľa jazyka a typu otázky.
Na čo si dať pozor?
Model môže stratiť presný identifikátor, nové pojmy a negáciu; nekompatibilná verzia vektorov znehodnotí index.