Construindo um mecanismo de busca para blog do zero com Word2Vec

Os autores construíram um mecanismo de busca para blog do zero usando Python e embeddings Word2Vec. Posts e consultas de busca são incorporados em um espaço vetorial tridimensional, e a similaridade de cosseno é usada para classificar os resultados. Para torná-lo amigável à web, o modelo Word2Vec é dividido em um índice e vetores, com solicitações HTTP Range usadas para baixar apenas os dados necessários, reduzindo significativamente a carga da web. Uma métrica de avaliação é projetada para avaliar a precisão do mecanismo de busca, e melhorias futuras, como o uso de TF-IDF para reduzir ruído, são discutidas.