Ce este abordarea BERT-as-a-reranker?

BERT-ca-reordonator — acesta este o abordare în căutarea informațiilor, în care un model BERT pre-antrenat este utilizat pentru a reevalua (reordona) lista de documente obținută în prima etapă de căutare. Mai întâi, un motor de căutare tradițional (de exemplu, BM25) returnează un set de documente relevante pentru interogare. Apoi, BERT analizează perechile interogare-document, evaluând relevanța lor ținând cont de context și semnificație, și rearanjează documentele în listă, îmbunătățind calitatea clasamentului.

Această abordare permite creșterea preciziei căutării, în special pentru interogări complexe, unde este important un context profund. Totuși, necesită resurse computaționale semnificative, motiv pentru care este adesea aplicată doar la rezultatele de top ale primei etape.

Exemplu de utilizare:

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

query = "aplicații ale învățării automate"
documents = ["Introducere în ML", "Tutorial de deep learning", "Rețete de gătit"]

# Căutarea preliminară returnează documente
# Acum, BERT evaluează relevanța fiecărui document
scores = []
for doc in documents:
    inputs = tokenizer.encode_plus(query, doc, return_tensors='pt')
    outputs = model(**inputs)
    score = outputs.logits.softmax(dim=1)[0][1].item()  # probabilitatea de relevanță
    scores.append((doc, score))

# Sortăm documentele după scor descrescător
reranked = sorted(scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(reranked)