반응형 abm251 랭킹 알고리즘 최적화: aBM25 모델을 이용한 설명 가능성 높이기 aBM25 모델을 활용한 랭킹 알고리즘 최적화 및 설명 가능성 향상랭킹 알고리즘은 검색 엔진의 핵심 요소로, 사용자에게 가장 관련성 높은 결과를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 최근에는 aBM25와 같은 모델을 활용하여 이러한 랭킹 알고리즘을 최적화하고, 결과의 설명 가능성을 높이는 방법에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 이번 글에서는 aBM25 모델의 기본 개념부터 이를 활용한 최적화 방법, 그리고 결과의 설명 가능성을 높이는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. aBM25 모델이란 무엇인가?aBM25(Adaptive BM25)는 정보 검색 분야에서 널리 사용되는 기존 BM25(Best Matching 25) 모델을 개선하여 다양한 상황에 맞게 최적화할 수 있는 유연한 랭킹 알고리즘입니다. BM25는.. 2024. 6. 27. 이전 1 다음 반응형