Miben különbözik a recommendation dual-encoder a keresés dual-encoder-től?

Dual-encoder — ez egy architektúra, ahol két különböző objektum (például felhasználó és termék, vagy lekérdezés és dokumentum) két különálló kódoló segítségével vektortérbe kódolódik.

Ajánlásokban a dual-encoder általában úgy van tanítva, hogy a felhasználó és a termék vektorai közel legyenek egymáshoz, ha a felhasználó érdeklődik a termék iránt. A cél hatékonyan megtalálni releváns termékeket a felhasználó számára, a koszinusz hasonlóság vagy más metrika segítségével.

Keresésben a dual-encoder kódolja a lekérdezést és a dokumentumokat, hogy a jelentés szerint közel álló dokumentumok vektorai közel legyenek a lekérdezés vektorához. Itt fontos a lekérdezés és a dokumentum közötti szemantikus megfelelés pontossága.

A fő különbség az, hogy ajánlásokban az objektumok gyakran különbözőek természetüknél fogva (felhasználó és termék), és a modell figyelembe veheti a felhasználói preferenciákat és viselkedést, míg keresésnél a szöveg szemantikus relevanciája a lényeges. Emellett a feladatok különböző metrikák és tanulási módszerek szerint is eltérhetnek (például negatív mintavételezés különböző stratégiákkal).