Construire un moteur de recherche de blog à partir de zéro avec Word2Vec

Les auteurs ont construit un moteur de recherche de blog à partir de zéro en utilisant Python et les embeddings Word2Vec. Les articles et les requêtes de recherche sont intégrés dans un espace vectoriel tridimensionnel, et la similarité du cosinus est utilisée pour classer les résultats. Pour le rendre convivial pour le web, le modèle Word2Vec est divisé en un index et des vecteurs, avec des requêtes HTTP Range utilisées pour télécharger uniquement les données nécessaires, réduisant ainsi considérablement la charge du web. Une métrique d'évaluation est conçue pour évaluer la précision du moteur de recherche, et les améliorations futures, telles que l'utilisation de TF-IDF pour réduire le bruit, sont discutées.