Como construir pesquisa de texto completo usando redes neurais

Por que é difícil pesquisar documentos muito curtos usando a pesquisa de texto completo normal e o que fazer se quiser.

Introdução

Todos nós somos constantemente confrontados com a chamada pesquisa de texto completo - localizar documentos por uma frase de pesquisa. O exemplo mais famoso é a pesquisa do Google.

. , , Elasticsearch. .

DD Planet B2B- Elasticsearch. ( ), .

, Elasticsearch, — , , . .

:

T0=" »", 
T1=" ", 
T2=" ",

:

"": {0, 1}
"": {0}
"": {1, 2}
"": {2}

— , . , . , , « ». «» {2}, «» — {0}. , . , {0, 2} c ½. , , TF-IDF, .

, , , -, :

1. .
   
   : « » « » « » , , « » « », « ». , . 
   
   . : , . , , TF-IDF, .
2. .
   
   — , , « 4», «4», « », « 4» . . 
   
   — Elasticsearch . , , .
   
   
3. .
   
   , . , « » « Windows» «» .  
   
   

NLP

NLP . NLP (Natural Language Processing) — , . 

NLP - , - . , .

«»

NLP — Paraphrase Identification — (, ) , ( ).  : « 17:00» « ». ? , .

. . DeepPavlov.ai [1], , . , .

. ( ), . .. -. 

, DeepPavlov, — , .

,

, . ? , $$$O(N)$ , Elasticsearch $$$O(\log N)$. .

: , . . 

, : — , $$$d$ , :

1. $$$d(x,y)=0$, $$$x=y$. 
2. $$$d(x,y)=d(y,x).$
3. — $$$d(x,z)\le d(x,y)+d(y,z).$ , , .

? (Nearest neighbor search) — . vantage-point tree, $$$O(\log N)$ [2]. , , , , Kd-. , .

Vantage-point tree

, vantage-point tree [3]. ball-tree, . . , . (vantage-point) ( ).

, ( $$$\le S$ vantage-point), . — . . , S , . , .

, K $$$X$ ( ). , (, ). $$$D$ — . , .

$$$X$ , «» . $$$D$. «» ? , $$$D>T$ ( X ), . , «» .

K , $$$D\le T$, «» . .

$$$\left(f(x,y)\right)$ vantage-point tree :

1. — , . , , . cosine Doc2Vec — . 

   
   
   

   $$

   $$d(x,y)=f(x,y)+\epsilon \cdot S_{Doc2Vec}(x\cdot y)$$
   
   
   

   ε — .

   
   
   

2. . ? , , , float32. - . $$$x$ $$$y$, , . 

   
   
   

   $$

   $$d(x,y)=f(x,y)+f(y,x)$$
   
   
   

3. $$$d(x,z)\le d(x,y)+d(y,z)$. . ,

   
   
   

   x=" ", y=" ", z=" "

   
   
   

   , $$$d(x,z)\ge d(x,y)+d(y,z).$ - . , Doc2Vec — . 

   
   
   

, , — , , . , : [2]. — , . 

. ( ). , , ( ). , . «» .

( ), . . 

. ? , . : , ? vantage-point tree , — vantage-point. 

, [2], . , . . 

« ». , . , . 

. , . GitHub pip install nlp-text-search.

[1] http://docs.deeppavlov.ai/en/master/.

[2] Yianilos (1993). Data structures and algorithms for nearest neighbor search in general metric spaces. Fourth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms. Society for Industrial and Applied Mathematics Philadelphia, PA, USA. pp. 311–321. pny93. http://web.cs.iastate.edu/~honavar/nndatastructures.pdf .

[3] http://stevehanov.ca/blog/?id=130