Jaki reanker został użyty?

Rerankery są używane do poprawy jakości rankingu wyników, na przykład w systemach wyszukiwania lub rekomendacji. W mojej praktyce stosowałem następujące podejścia i narzędzia:

• Użycie modeli gradient boosting (np. XGBoost, LightGBM) do ponownego rankowania kandydatów.
• Zastosowanie sieci neuronowych, takich jak BERT lub innych transformerów, do oceny relewantności na drugim etapie.
• Frameworki: scikit-learn dla modeli klasycznych, TensorFlow lub PyTorch dla głębokiego uczenia.

Przykład: najpierw podstawowy ranker generuje top-N wyników, następnie reranker oparty na LightGBM ponownie je ocenia, uwzględniając dodatkowe cechy, aby poprawić dokładność.