Který reanker byl použit?

Re-rankingy se používají ke zlepšení kvality řazení výsledků, například ve vyhledávačích nebo doporučovacích systémech. Ve své praxi jsem použil následující přístupy a nástroje:

• Použití modelů gradient boosting (například XGBoost, LightGBM) pro přeřazení kandidátů.
• Aplikace neuronových sítí, například BERT nebo jiných transformerů, k hodnocení relevance ve druhé fázi.
• Frameworky: scikit-learn pro klasické modely, TensorFlow nebo PyTorch pro hluboké učení.

Příklad: nejprve základní řadič poskytne top-N výsledků, poté reranker založený na LightGBM je znovu vyhodnotí s ohledem na dodatečné znaky pro zvýšení přesnosti.