Ինչպես փոխարկել առարկաները Էմբեդդինգների և առաջարկել դրանց հիման վրա?

Կարող եք վերածել առարկաները (օրինակ՝ ապրանքներ, հոդվածներ, ֆիլմեր) Էմբեդդինգների և դրանց հիման վրա առաջարկներ կատարել՝ հետևյալ քայլերը կատարելով.

1. Նշանների ընտրություն՝ հավաքել տվյալներ առարկաների մասին՝ տեքստային նկարագրություն, կատեգորիաներ, հատկանիշներ, պատկերներ և այլն:

2. Տեկտորային տարածություն տեղափոխում:

   • Տեքստային տվյալների համար կարելի է օգտագործել Word2Vec, FastText, BERT, Sentence Transformers մոդելներ, որոնք փոխարկում են տեքստը ֆիքսված չափի վեկտորների:
   • Պատկերների համար՝ օգտագործել նախապատրաստված CNN (օրինակ՝ ResNet)՝ հատկանիշներ հանելու համար:
   • Կատեգորիական և թվային հատկանիշների համար՝ կիրառել one-hot կոդավորում, նորմալացում և/կամ ուսուցանել Էմբեդդինգներ:

3. Նշանների միավորում՝ եթե կա մի քանի տեսակի տվյալներ, միավորել դրանք մեկ վեկտորում:

4. Էմբեդդինգ մոդելի ուսուցում (ընտրովի)՝ կարող է ուսուցանել մոդել, որը հաշվի է առնում օգտվողների և առարկաների փոխազդեցությունները (օրինակ՝ matrix factorization, նեյրոցանցեր՝ triplet loss կամ contrastive loss):

5. Առաջարկներ:

   • Նոր օգտվողի կամ հարցման համար գտնել հետաքրքրող առարկաների Էմբեդդինգները:
   • Օգտագործել նմանության մետրիկներ (կոսինուսային հեռավորություն, եվքլիդյան հեռավորություն)՝ մոտեցող հարևաններ գտնելու համար:
   • Առարկաները առաջարկել՝ ամենամոտ Էմբեդդինգներով:

Տեքստային նկարագրությունների համար Python օրինակ՝ sentence-transformers գրադարանի օգտագործմամբ:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

items = ["Կարմիր ֆուտբոլկա, բամբակից", "Կապույտ գինզներ", "Սև կաշվե կոշիկներ"]
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(items)

# Որոնել առարկա, որը նման է "Կապույտ ֆուտբոլկա"
query = "Կապույտ ֆուտբոլկա"
query_emb = model.encode([query])

similarities = cosine_similarity(query_emb, embeddings)[0]
most_similar_idx = np.argmax(similarities)
print(f"Առաջարկվող առարկա: {items[most_similar_idx]}")

Այսպիսով, Էմբեդդինգները հնարավորություն են տալիս ներկայացնել առարկաները հարմար ձևով և կառուցել առաջարկներ՝ վեկտորային ներկայացումների մոտության հիման վրա։