Какво е подходът BERT-as-a-reranker?

BERT-като-ре-ранжор — това е подход в информационното търсене, при който предварително обучен модел BERT се използва за преоценка (реорганизация) на списъка с документи, получени на първия етап на търсене. Първо, традиционен търсач (например BM25) връща набор от релевантни документи за заявката. След това BERT анализира паровете заявка-документ, оценявайки тяхната релевантност с оглед на контекста и семантиката, и пренарежда документите в списъка, подобрявайки качеството на класирането.

Този подход позволява да се повиши точността на търсенето, особено за сложни заявки, където е важен дълбокият контекст. Въпреки това, той изисква значителни изчислителни ресурси, поради което често се прилага само към най-добрите резултати от първия етап.

Пример за използване:

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

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

query = "приложения на машинното обучение"
documents = ["Въведение в ML", "Ръководство за дълбоко обучение", "Рецепти за готвене"]

# Предварителното търсене връща документи
# Сега BERT оценява релевантността на всеки документ
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()  # вероятност за релевантност
    scores.append((doc, score))

# Подреждаме документите по намаляващ резултат
reranked = sorted(scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(reranked)