title: Computationally efficient neural networks for semantic similarity search problems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Коноводов Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Konovodov Vladimir Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кузнецов Иван Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kuznecov Ivan Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шалымов Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salymov Dmitrij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:51:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:51:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 110920
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/47119
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Задача семантического поиска -  это задача из области обработки естественного языка (NLP), первые методы для решения которой появились еще в 1970-х годах. С тех пор появились такие архитекутры, как DSSM и TwinBERT. Модель с архитектурой DSSM использовала в качестве простейших блоков полносвязные слои, в то время как TwinBERT позаимствовал суть DSSM (независимость обработки запросной и документной частей входа), но усложнил базовые блоки в соответствии с современными технологиями данной области - были использованы Encoder блоки, вместо полносвязных слоев.
  
  В данной работе представлена модель, которая для запрсоной части использует полносвязные слои, а для документной части - Encoder слои. Эта модель нацелена на качественное улучшения работы поиска документов по пользовательским запросам в сервисе "Объектный Ответ" Яндекс.Поиска не замедляя работу сервиса, и внося существенные изменения лишь в обработку документной части входа.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The semantic similarity search problem is a problem in the field of natural language processing (NLP). First methods to solve the problem has appeared in the 1970s. Since then, architectures such as DSSM and TwinBERT have emerged. The DSSM architecture model used fully connected layers as its simplest building blocks, whereas TwinBERT adopted the essence of DSSM (the independence of processing query and document parts of the input) but complicated the basic blocks in accordance with modern technologies in this field. It used Encoder blocks instead of fully connected layers.
  
  This paper presents a model that uses fully connected layers for the query part and Encoder layers for the document part. This model aims to qualitatively improve the performance of document search based on user queries in "Object answer" service of Yandex.Search, without slowing down the service and by introducing significant changes only in the processing of the document part of the task.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Cемантический поиск
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Глубокие обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Большие данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: DSSM
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: BERT
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Анализ моделей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Semantic Similarity Search
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Deep Learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Neural Networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Big Data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: DSSM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: BERT
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine Leraning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Model Analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Computationally efficient neural networks for semantic similarity search problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Вычислительно-эффективные нейронные сети для задачи семантического поиска
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Kuznetsov_Spbu_Thesis_2024.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47119/2/Kuznetsov_Spbu_Thesis_2024.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,1 MB
resources.filename: reviewSV_st110920_Kuznecov_Ivan_Alekseevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47119/3/reviewSV_st110920_Kuznecov_Ivan_Alekseevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,76 kB