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Springer Pretrained Transformers for Text Ranking (Englisch, Softcover, Andrew Yates, Jimmy Lin, Rodrigo Nogueira) (56859112)
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Pretrained Transformers for Text Ranking, Fachbücher von Andrew Yates, Jimmy Lin, Rodrigo Nogueira
Das Buch "Pretrained Transformers for Text Ranking" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Transformer-Architekturen, insbesondere BERT, im Bereich des Text-Rankings. Text-Ranking ist ein entscheidender Prozess in der Informationsbeschaffung, der darauf abzielt, eine geordnete Liste von Texten aus einem Korpus als Antwort auf eine Anfrage zu generieren. Dieses Fachbuch richtet sich sowohl an Praktiker, die ein tieferes Verständnis für die Anwendung von Transformern in Text-Ranking-Problemen erlangen möchten, als auch an Forscher, die in diesem Bereich tätig werden wollen. Es behandelt eine Vielzahl moderner Techniken, die in zwei Hauptkategorien unterteilt sind: Transformer-Modelle, die in mehrstufigen Architekturen für das Reranking eingesetzt werden, und dichte Retrieval-Techniken, die das Ranking direkt durchführen. Zudem werden wichtige Themen wie der Umgang mit langen Dokumenten und die Balance zwischen Effektivität und Effizienz behandelt.
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