Word2Vecを用いたブログ検索エンジンのゼロからの構築

著者らは、PythonとWord2Vecを用いてブログ検索エンジンをゼロから構築しました。投稿と検索クエリは300次元のベクトル空間に埋め込まれ、コサイン類似度を用いて結果をランク付けします。ウェブフレンドリーにするため、Word2Vecモデルはインデックスとベクトルに分割され、必要なデータのみをダウンロードするためにHTTP Rangeリクエストが使用され、ウェブの負荷を大幅に削減します。検索エンジンの精度を評価するための評価指標が設計されており、ノイズを低減するためのTF-IDFの使用など、将来的な改善点についても議論されています。