文章目录1.整体结构：2. 词哈希3. DSSM在召回和粗排应用4. 优化技巧 1.整体结构：原始的DSSM是在搜索CTR预估任务，大概分为：embedding层MLP层cosine相似度logitsoftmax层；其中Q代表搜索词(用户)，D1,2,…,n为检索文档(物料) 。如果将最左侧看作一个塔，并称为用户塔；那右侧就可以称为物料塔(或者物料塔1,2,…,n);双塔，多塔架构由此得来。注意
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2023-11-27 13:01:06
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从DSSM到双塔DSSM背景结构Word Hashingnegative sampling拓展Google Two Tower Model 背景将自然语言转化为向量，计算向量的相似度作为两句（query&doc)的相似度 历史方法：单词向量空间模型：向量维度是词表，值是词频。计算简单，但是无法解决一词多义(polysemy)和多词一义（synonymy)话题向量空间模型（潜语义分析，LS
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2023-12-27 11:30:19
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文本匹配是NLP的一个重要任务，应用场景也十分广泛，比如搜索中query和doc的匹配、问答中query和answer的匹配、甚至再泛化点来讲，也可应用到推荐、多模态图文匹配中，甚至NER、分类都可以用匹配来解。去年写过一篇文本匹配的综述，分别列举了匹配任务中的两种范式，双塔式和交互式： 这两种范式各有优缺点：双塔（左图）的速度很快，但是由于缺少两个句子的细粒度交互，效果始终有限交互（右图）则完
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2023-12-29 23:21:48
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文章目录DSSM(2013)DNN for Computing Semantic FeaturesWord HashingYoutube双塔模型(2019)Modeling FrameworkStreaming Frequency EstimationNeural Retrieval System for YoutubeDSSM双塔模型问题与思考 DSSM(2013)Learning Deep
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2023-12-20 22:33:53
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本文是2013年微软发表的论文的简要回顾，文中采用深层神经网络结构来学习查询（query）和文档（document）的隐式特征表示，然后用cosine函数计算两者之间的相似性
全文地址如下：https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf论文首先分析了已
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2023-07-28 23:52:23
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目前，对于基于向量召回，那就不得不提到双塔。为什么双塔在工业界这么常用？ 双塔上线有多方便，真的是谁用谁知道，user塔做在线serving，item塔离线计算embeding建索引，推到线上即可。下面我就给大家介绍一些来自微软、Facebook、Baidu、YouTube的经典双塔模型。微软双塔DSSM先说双塔模型的鼻祖，这是微软在CIKM2013发表的一篇工作，它主要是用来解决NLP领域语义相
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2023-10-07 09:52:35
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DSSM双塔模型在2013年被微软在论文Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data中提出，其应用途径由最初的文本匹配和搜索逐渐推广到了推荐搜索、计算广告、信息流推荐以及机器翻译等等。一、DSSM介绍DSSM在搜索推荐中的原理也比较简单：1、获取搜索引擎中的用户搜索query和曝光do
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2023-12-20 22:35:04
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本文介绍的论文题目是：《Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations》 论文下载地址是：Google工业风最新论文, Youtube提出双塔结构流式模型进行大规模推荐本文是谷歌工业风论文的新作，介绍了在大规模推荐系统中使用双塔模型来做召回的一些经验，值得细细品读。本文仅对文章内容做一个简单
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2023-12-13 20:11:52
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背景介绍推荐系统中特征一般分为三类：user(年龄、性别和省份等)、context（时间、搜索词、手机型号和来源页等）和item（具体推荐物品的特征）。其他术语：Items(documents)：推荐系统推荐的实体，对于YouTube就是视频，对于Google应用商店就是app。Query(context)：推荐系统用query的信息进行推荐，query信息包括用户信息(用户id，用户交互特征)和
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2023-11-01 16:52:26
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目录1 引言2 DSSM结构图3 word hashing4 推荐中召回的使用DSSM5 基于pytorch的代码实现5.1 数据展示及其预处理5.2 特征处理5.2.1 计算每个user的推荐正类物料特征，计算每个item的平均打分特征5.2.2 区分稀疏特征和密集特征，并进行归一化等处理5.2.3 几个预处理函数5.2.3 处理序列特征，并将它们进行索引化5.3 模型构建5.3.1 DSS网络
开放域问答系统的泛化性和鲁棒性一直是一个业界难题，其中位于最顶层的稠密检索模型(Dense Retriever)常常被诟病其OOD泛化能力不如传统的BM25算法。今天分享一篇来自Google的工作，其实稠密检索模型的泛化能力并不是天生就差，它只是需要更强大的编码器和更多更好的训练数据而已。Large Dual Encoders Are Generalizable Retrievershttps:/
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2023-12-29 23:40:42
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双塔学习笔记（Deep Structured Semantic Models）总体框架一、纸上得来终觉浅1、背景2、双塔的鼻祖（最初的双塔，重点讲解）3、百家争鸣（各路英雄对双塔的改进，主要讲解改进了哪里）4、双塔在推荐系统的表演（百度、谷歌）5、双塔的优缺点二、绝知此事要躬行实战篇 ：双塔手助游戏推荐中的应用和效果。一、背景：DSSM 深度语义匹配模型最早是应用于 NLP 领域中计算语义相似度任
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2023-09-28 14:43:27
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在这篇文章中，我将详细描述如何使用Python实现双塔模型，并介绍关键的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、最佳实践及扩展阅读。
### Python双塔模型描述
双塔模型是一种用于推荐系统的深度学习结构，通常由两个独立的神经网络组成：一个用于用户特征，另一个用于物品特征。这两个网络的输出通过某种相似度计算结合在一起，以实现个性化推荐。双塔模型可以有效地处理大规模数据，并能提高推荐的准确性
在当代搜索引擎的召回环节，除了常见的经典倒排索引来对Query和Document进行文本字面匹配外，经常也会增加一路基于Bert模型的双塔结构，将用户查询Query和搜索文档，各自通过一个塔形结构来打Embedding，以此增加Query和Document的深层语义匹配能力。再比如，在自然语言处理的QA领域，一般也会在第一步召回环节，上一个基于Bert模型的双塔结构，分别将问题Question和可
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2023-11-11 09:44:33
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# 双塔模型代码实践pytorch
在深度学习领域中，双塔模型（Siamese Network）被广泛应用于图像对比任务，例如人脸识别、商品推荐等。双塔模型通过共享参数的方式，将两个输入图像映射为高维特征向量，并通过计算特征向量之间的距离来判断它们的相似度。
本文将使用PyTorch实现一个简单的双塔模型，以帮助读者更好地理解其原理和应用。
## 1. 数据集准备
首先，我们需要准备一个用
原创
2023-10-08 13:50:53
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贡献本文提出了一种从流式数据中估计item频率的新算法，通过理论推导，证明了该算法可以在无需固定item词表的情况下生效，并且能够产生无偏估计，同时能够适应item分布的变化。以解决热门商品在负样本采样时，采样次数过多而被过度惩罚。业内的主流方法和问题推荐领域中emb学习的挑战通常有两个：1）对于许多工业级别的应用来说item语料规模会相当大。2）采集自用户反馈的训练数据对许多item来说非常稀疏
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2024-02-04 01:23:27
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# 双塔模型的Python实现
双塔模型（Twin Tower Model）是一种神经网络架构，广泛应用于推荐系统、自然语言处理等领域。该模型通常分为两个并行的处理流（“塔”），用于提取和融合不同的特征信息。本文将介绍双塔模型的基本概念并提供一个简单的 Python 实现示例。
## 双塔模型的基本结构
双塔模型的基本结构图如下：
```plaintext
Input A
双塔模型 双塔模型双塔模型
原创
2021-08-02 13:48:17
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在深度学习中，文本匹配模型可以分为两种结构：双塔式和交互式。双塔式模型也称孪生网络、Representation-based，就是用一个编码器分别给两个文本编码出句向量，然后把两个向量融合过一个浅层的分类器；交互是也称Interaction-based，就是把两个文本一起输入进编码器，在编码的过程中让它们相互交换信息，再得到最终结果。如下图：双塔式模型中有监督句向量比较主流的方案是Facebook
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2024-01-16 16:41:09
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# 实现DSSM双塔模型的完整指南
DSSM（Deep Structured Semantic Model）是一种双塔模型，通常应用于文档检索和推荐系统中。它通过两个神经网络分别处理查询和文档，然后比较它们的语义相似度。本文将为刚入行的小白开发者提供实现DSSM的完整流程和相应代码示例。
## 流程概述
我们可以将DSSM模型的实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
