Quel reanker a été utilisé?

Les rerankers sont utilisés pour améliorer la qualité du classement des résultats, par exemple dans les moteurs de recherche ou les systèmes de recommandation. Dans ma pratique, j'ai utilisé les approches et outils suivants :

• Utilisation de modèles de boosting par gradient (par exemple, XGBoost, LightGBM) pour le reranking des candidats.
• Application de réseaux neuronaux, comme BERT ou d'autres transformateurs, pour évaluer la pertinence à la deuxième étape.
• Frameworks : scikit-learn pour les modèles classiques, TensorFlow ou PyTorch pour l'apprentissage profond.

Exemple : d'abord, un classificateur de base donne les résultats top-N, puis un reranker basé sur LightGBM les réévalue en tenant compte de caractéristiques supplémentaires pour améliorer la précision.