ما هو بحث تشابه المتجهات وكيف يكون مفيدًا؟

ستساعدك المقالة التالية: ما هو بحث تشابه المتجهات وكيف يكون مفيدًا؟

البحث عن البيانات الحديثة مجال معقد. يمثل بحث تشابه المتجه ، أو VSS ، بيانات ذات عمق سياقي ويعيد معلومات أكثر صلة بالمستهلكين استجابةً لاستعلام بحث. لنأخذ مثالاً بسيطًا.

تشير طلبات البحث مثل “علم البيانات” و “الخيال العلمي” إلى أنواع مختلفة من المحتوى على الرغم من وجود كلمة مشتركة لكل منهما (“علم”). قد تتطابق تقنية البحث التقليدية مع العبارات الشائعة لإرجاع النتائج ذات الصلة ، والتي قد تكون غير دقيقة في هذه الحالة. قد يأخذ بحث تشابه المتجهات في الاعتبار هدف البحث الفعلي ومعنى استعلامات البحث هذه لإرجاع استجابة أكثر دقة.

ستناقش هذه المقالة الجوانب المختلفة لبحث تشابه المتجهات ، مثل مكوناته ، والتحديات ، والفوائد ، وحالات الاستخدام. هيا نبدأ.

ما هو بحث تشابه المتجهات (VSS)؟

يبحث بحث تشابه المتجهات عن المعلومات المشابهة للسياق ويستردها من مجموعات كبيرة من البيانات المهيكلة أو غير المهيكلة عن طريق تحويلها إلى تمثيلات رقمية تُعرف باسم المتجهات أو الزخارف.

يمكن لـ VSS إدارة مجموعة متنوعة من تنسيقات البيانات ، بما في ذلك العددية والفئوية والنصية والصورة والفيديو. إنه يحول كل كائن في مجموعة بيانات إلى تمثيل متجه عالي الأبعاد يتوافق مع تنسيقه ذي الصلة (تمت مناقشته في القسم التالي).

الأكثر شيوعًا ، يحدد VSS كائنات قابلة للمقارنة ، مثل عبارات أو فقرات متشابهة ، أو يعثر على صور ذات صلة في أنظمة استرداد الصور الواسعة. الشركات الاستهلاكية الكبرى مثل Amazonو eBay و Spotify يستخدمون هذه التقنية لتحسين نتائج البحث لملايين المستخدمين ، على سبيل المثال ، تقديم محتوى ذي صلة قد يرغب المستخدمون على الأرجح في شرائه أو مشاهدته أو الاستماع إليه.

ثلاثة مكونات رئيسية لبحث تشابه المتجهات

قبل أن نفهم كيفية عمل بحث تشابه المتجهات ، دعنا نلقي نظرة على مكوناته الرئيسية. في المقام الأول ، هناك ثلاثة مكونات أساسية لتنفيذ منهجية VSS فعالة:

1. تضمين المتجهات: تمثل عمليات التضمين أنواعًا مختلفة من البيانات بتنسيق رياضي ، أي مصفوفة مرتبة أو مجموعة من الأرقام. يتعرف على الأنماط في البيانات باستخدام الحسابات الرياضية.
2. مقاييس المسافة أو التشابه: هذه وظائف رياضية تحسب مدى تشابه أو ارتباط متجهين.
3. خوارزميات البحث: تساعد الخوارزميات في العثور على متجهات مماثلة لاستعلام بحث معين. على سبيل المثال ، يتم استخدام خوارزمية K-Nearest Neighbours أو KNN بشكل متكرر في أنظمة البحث التي تدعم VSS لتحديد متجهات K في مجموعة البيانات التي تشبه إلى حد كبير استعلام إدخال معين.

الآن ، دعنا نناقش كيفية عمل هذه المكونات في نظام البحث.

كيف يعمل بحث تشابه المتجهات؟

تتمثل الخطوة الأولى في تنفيذ بحث تشابه المتجهات في تمثيل أو وصف الكائنات في مجموعة البيانات على أنها عمليات دمج متجهية. يستخدم طرق تضمين متجه مختلفة ، مثل قفازو Word2vecو BERT لتعيين الكائنات إلى الفضاء المتجه.

لكل تنسيق بيانات ، مثل النص والصوت والفيديو ، يبني VSS نماذج تضمين مختلفة ، ولكن النتيجة النهائية لهذه العملية هي تمثيل مصفوفة رقمية.

الخطوة التالية هي إنشاء فهرس يمكنه ترتيب كائنات متشابهة معًا باستخدام هذه التمثيلات العددية. تعمل خوارزمية مثل KNN كأساس لتنفيذ تشابه البحث. ومع ذلك ، لفهرسة المصطلحات المتشابهة ، تستخدم أنظمة البحث مناهج حديثة ، مثل التجزئة الحساسة للمنطقة (LSH) و أقرب الجار التقريبي (ANNOY).

أيضًا ، تحسب خوارزميات VSS مقياس التشابه أو المسافة ، مثل المسافة الإقليدية ، أو تشابه جيب التمام ، أو تشابه Jaccard ، لمقارنة جميع تمثيلات المتجهات في جمع البيانات وإرجاع محتوى مشابه استجابةً لاستعلام المستخدم.

التحديات والفوائد الرئيسية لبحث تشابه المتجهات

بشكل عام ، الهدف هو إيجاد خصائص مشتركة بين كائنات البيانات. ومع ذلك ، فإن هذه العملية تطرح العديد من التحديات المحتملة.

التحديات الرئيسية لتطبيق VSS

• تقدم تقنيات تضمين ناقلات مختلفة ومقاييس التشابه نتائج مختلفة. يعد اختيار التكوينات المناسبة لأنظمة البحث عن التشابه هو التحدي الرئيسي.
• بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة ، يعد VSS مكلفًا من الناحية الحسابية ويحتاج إلى وحدات معالجة رسومات عالية الأداء لإنشاء فهارس واسعة النطاق.
• قد لا تمثل المتجهات ذات الأبعاد الكثيرة بشكل دقيق البنية والتوصيلات الأصلية للبيانات. ومن ثم ، يجب أن تكون عملية تضمين المتجهات بدون خسارة ، وهو ما يمثل تحديًا.

حاليًا ، تخضع تقنية VSS للتطوير والتحسين المستمر. ومع ذلك ، لا يزال بإمكانه توفير العديد من الفوائد لتجربة البحث عن شركة أو منتج.

فوائد VSS

• يسمح VSS لأنظمة البحث بتحديد موقع الكائنات المتشابهة بسرعة مذهلة على أنواع البيانات المتنوعة.
• يضمن VSS إدارة فعالة للذاكرة لأنه يحول جميع كائنات البيانات إلى زخارف رقمية يمكن للآلات معالجتها بسهولة.
• يمكن لـ VSS تصنيف الكائنات في استعلامات البحث الجديدة التي ربما لم يصادفها النظام من المستهلكين.
• تعد VSS طريقة ممتازة للتعامل مع البيانات الضعيفة وغير المكتملة لأنها يمكن أن تجد كائنات متشابهة من حيث السياق حتى لو لم تكن متطابقة تمامًا.
• الأهم من ذلك ، يمكنه اكتشاف وتجميع الكائنات ذات الصلة على نطاق واسع (أحجام البيانات المتغيرة).

حالات الاستخدام التجاري الرئيسية للبحث عن تشابه المتجهات

في الأعمال التجارية ، يمكن لتقنية VSS أن تحدث ثورة في مجموعة واسعة من الصناعات والتطبيقات. تتضمن بعض حالات الاستخدام هذه:

• الإجابة على الأسئلة: يمكن لبحث تشابه المتجهات تحديد الأسئلة ذات الصلة في منتديات الأسئلة والأجوبة المتشابهة تقريبًا ، مما يسمح بإجابات أكثر دقة وذات صلة للمستخدمين النهائيين.
• بحث الويب الدلالي: يمكن لبحث تشابه المتجهات تحديد مواقع المستندات أو صفحات الويب ذات الصلة اعتمادًا على “قرب” تمثيلات المتجهات الخاصة بهم. يهدف إلى زيادة ملاءمة نتائج البحث على الويب.
• توصيات المنتج: يمكن لبحث تشابه المتجهات تقديم توصيات مخصصة للمنتج بناءً على تصفح المستهلك أو سجل البحث.
• تقديم رعاية صحية أفضل: يستخدم الباحثون والممارسون في مجال الرعاية الصحية بحث تشابه المتجهات لتحسين التجارب السريرية من خلال تحليل تمثيلات المتجهات للبحوث الطبية ذات الصلة.

اليوم ، لم يعد من الممكن إدارة البيانات وتحليلها والبحث عنها باستخدام تقنيات SQL التقليدية. يسأل مستهلكو الإنترنت استفسارات معقدة على الويب – تبدو بسيطة للبشر ولكنها معقدة بشكل لا يصدق بالنسبة للآلات (محركات البحث) لتفسيرها. إنه تحدٍ طويل الأمد للآلات لفك رموز أشكال مختلفة من البيانات في تنسيق مفهوم للآلة.

البحث عن تشابه المتجهات يجعل من الممكن لأنظمة البحث أن تفهم بشكل أفضل سياق المعلومات التجارية.

هل تريد قراءة المزيد من المحتوى ذي الصلة بالذكاء الاصطناعي ذي البصيرة؟ قم بزيارة unite.ai.