Какой реранкер использовали?

Реранкеры применяются для улучшения качества ранжирования результатов, например, в поисковых системах или рекомендательных системах. В моей практике использовались следующие подходы и инструменты:

• Использование моделей градиентного бустинга (например, XGBoost, LightGBM) для повторного ранжирования кандидатов.
• Применение нейронных сетей, например, BERT или других трансформеров, для оценки релевантности на втором этапе.
• Фреймворки: scikit-learn для классических моделей, TensorFlow или PyTorch для глубокого обучения.

Пример: сначала базовый ранжировщик выдает топ-N результатов, затем реранкер на основе LightGBM переоценивает их с учетом дополнительных признаков для улучшения точности.