Введение Семантический поиск — это передовой метод, направленный на повышение точности поиска за счет понимания намерений пользователя и контекстуального значения терминов. Используя алгоритмы машинного обучения, мы можем создать семантическую поисковую систему, которая выдает более релевантные результаты, повышая удобство работы пользователей. В этой статье мы проведем вас через процесс создания семантической поисковой системы с использованием Python, машинного обучения и Jupyter..

Семантический поиск — это тип технологии поиска, цель которого — понять значение запроса пользователя, чтобы предоставить более релевантные результаты. Он включает в себя анализ взаимосвязи между словами, понятиями и фразами, чтобы определить намерение пользователя и контекст поиска. Семантический поиск выходит за рамки традиционного поиска по ключевым словам, используя алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения, чтобы возвращать результаты, которые лучше соответствуют..

Семантический поиск — это подход к поиску информации в Интернете, который включает в себя понимание контекстуального значения поисковых терминов. Традиционные поисковые системы, такие как Google в первые годы своего существования, полагались на поиск по ключевым словам, где результаты основывались на точном совпадении условий поиска. Однако семантический поиск делает шаг вперед, понимая цель поискового запроса и контекстуальное значение терминов, обеспечивая более релевантные и точные..

TL; DR Это краткое изложение того, что нам удалось сделать примерно за 2 месяца в отделе DS Профи.ру (Profi.ru - одна из ведущих онлайн-площадок сервисных услуг в регионе СНГ) в рамках проекта Semantic Factory. Эта статья в основном посвящена сравнению новых техник НЛП, применимых в прикладной деловой среде, и может служить руководством, если вы планируете сделать что-то подобное в своей компании / проекте. Вкратце - у нас было 2 цели: Улучшить поиск / маршрутизацию в..