Construyendo un motor de búsqueda para blogs desde cero con Word2Vec

Los autores construyeron un motor de búsqueda para blogs desde cero usando Python e incrustaciones Word2Vec. Las publicaciones y las consultas de búsqueda se incrustan en un espacio vectorial tridimensional, y la similitud del coseno se utiliza para clasificar los resultados. Para hacerlo amigable para la web, el modelo Word2Vec se divide en un índice y vectores, con solicitudes HTTP Range utilizadas para descargar solo los datos necesarios, reduciendo significativamente la carga web. Se diseña una métrica de evaluación para evaluar la precisión del motor de búsqueda, y se discuten mejoras futuras, como el uso de TF-IDF para reducir el ruido.