از کلیدواژه‌ها تا معنا: آموزش عملی با Sentence-Transformers برای جستجوی معنایی
این آموزش نحوه استفاده از کتابخانه sentence-transformers برای ساخت موتور جستجوی معنایی FAQ را نشان می‌دهد که بر اساس معنا و نه فقط کلیدواژه‌ها عمل می‌کند.
آموزش جستجوی معنایی با Sentence-Transformers
سیستم‌های سنتی جستجوی مبتنی بر کلیدواژه به دلیل تکیه بر تطابق دقیق کلمات و نه درک زمینه‌ای، دارای محدودیت‌های ذاتی هستند. برای مثال، یک پرس‌وجو مانند "نوبت پزشک" ممکن است نتایج حاوی "ملاقات دکتر" را بازیابی نکند، علیرغم هم‌معنایی آنها. پیشرفت‌های اخیر در پردازش زبان طبیعی، به ویژه از طریق ترانسفورمرهای جمله، این شکاف را با تولید محتوای برداری که معنا را فراتر از کلمات سطحی رمزگذاری می‌کنند، برطرف می‌سازند.
- نصب و راه‌اندازی کتابخانه sentence-transformers در پایتون
- تبدیل جملات به بردارهای معنایی با مدل all-MiniLM-L6-v2
- محاسبه شباهت کسینوسی بین بردار پرس‌وجو و بردارهای FAQ
- یافتن بهترین تطابق بر اساس بالاترین نمره شباهت
- کاربردهای صنعتی در پشتیبانی مشتری، سلامت و تجارت الکترونیک
"Query: How to schedule a physician visit? Best Match: How can I book a doctor appointment?" "نمره شباهت کسینوسی بین این جملات: 0.731"
این رویکرد می‌تواند مترادف‌ها، بازنویسی‌ها و حتی تغییرات جزئی در ساختار جمله را مدیریت کند و تجربه کاربری را به ویژه در حوزه‌هایی مانند سلامت و پشتیبانی مشتری به طور چشمگیری بهبود بخشد.