Word2Vec을 사용한 블로그 검색 엔진의 처음부터 구축

저자들은 Python과 Word2Vec을 사용하여 블로그 검색 엔진을 처음부터 구축했습니다. 게시물과 검색 쿼리는 300차원 벡터 공간에 임베딩되고, 코사인 유사도를 사용하여 결과를 순위 매깁니다. 웹 친화적으로 만들기 위해 Word2Vec 모델은 인덱스와 벡터로 분할되고, 필요한 데이터만 다운로드하기 위해 HTTP Range 요청이 사용되어 웹 부하를 크게 줄입니다. 검색 엔진의 정확도를 평가하기 위한 평가 지표가 설계되었으며, 노이즈를 줄이기 위한 TF-IDF 사용 등 향후 개선 사항에 대해서도 논의합니다.