Что такое BERT-as-a-reranker подход?

BERT-as-a-reranker — это подход в информационном поиске, при котором предварительно обученная модель BERT используется для переоценки (переранжирования) списка документов, полученных на первом этапе поиска. Сначала традиционный поисковый движок (например, BM25) возвращает набор релевантных документов по запросу. Затем BERT анализирует пары запрос-документ, оценивая их релевантность с учетом контекста и семантики, и переставляет документы в списке, улучшая качество ранжирования.

Такой подход позволяет повысить точность поиска, особенно для сложных запросов, где важен глубокий контекст. Однако он требует значительных вычислительных ресурсов, поэтому часто применяется только к ограниченному числу верхних результатов первого этапа.

Пример использования:

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

query = "machine learning applications"
documents = ["Intro to ML", "Deep learning tutorial", "Cooking recipes"]

# Предварительный поиск возвращает документы
# Теперь BERT оценивает релевантность каждого документа
scores = []
for doc in documents:
    inputs = tokenizer.encode_plus(query, doc, return_tensors='pt')
    outputs = model(**inputs)
    score = outputs.logits.softmax(dim=1)[0][1].item()  # вероятность релевантности
    scores.append((doc, score))

# Сортируем документы по убыванию score
reranked = sorted(scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(reranked)