{"id":33865,"date":"2019-10-31T21:55:06","date_gmt":"2019-10-31T18:55:06","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/microsoft-otkryl-kod-biblioteki-vektornogo-poiska-ispolzuemoj-v-bing\/"},"modified":"2019-10-31T21:55:06","modified_gmt":"2019-10-31T18:55:06","slug":"microsoft-otkryl-kod-biblioteki-vektornogo-poiska-ispolzuemoj-v-bing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/microsoft-otkryl-kod-biblioteki-vektornogo-poiska-ispolzuemoj-v-bing","title":{"rendered":"Microsoft ha abierto el c\u00f3digo de la biblioteca de b\u00fasqueda vectorial utilizada en Bing.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

La empresa Microsoft ha publicado<\/a><\/noindex> textos originales de la biblioteca de aprendizaje autom\u00e1tico SPTAG<\/a><\/noindex> (Space Partition Tree And Graph) con la implementaci\u00f3n del algoritmo de b\u00fasqueda aproximada del vecino m\u00e1s cercano<\/a><\/noindex>. La biblioteca fue desarrollada<\/a><\/noindex> en la divisi\u00f3n de investigaci\u00f3n de Microsoft Research y en el centro de desarrollo de tecnolog\u00edas de b\u00fasqueda (Microsoft Search Technology Center). En la pr\u00e1ctica, SPTAG se usa en el motor de b\u00fasqueda Bing para determinar los resultados m\u00e1s relevantes teniendo en cuenta el contexto de las consultas de b\u00fasqueda. El c\u00f3digo est\u00e1 escrito en C++ y se distribuye<\/a><\/noindex> bajo la licencia MIT. Se admite la compilaci\u00f3n para Linux y Windows. Hay un envoltorio para el lenguaje Python.<\/p>\n

Aunque las ideas sobre el uso de almacenes de vectores en motores de b\u00fasqueda han estado flotando durante bastante tiempo, en la pr\u00e1ctica su implementaci\u00f3n se ve obstaculizada por la alta demanda de recursos en las operaciones con vectores y las limitaciones de escalabilidad. La combinaci\u00f3n de m\u00e9todos de aprendizaje profundo con algoritmos de b\u00fasqueda aproximada del vecino m\u00e1s cercano ha permitido llevar el rendimiento y la escalabilidad de los sistemas de vectores a un nivel aceptable para grandes motores de b\u00fasqueda. Por ejemplo, en Bing, para un \u00edndice vectorial de m\u00e1s de 150 mil millones de vectores, el tiempo de recuperaci\u00f3n de los resultados m\u00e1s relevantes se mantiene en 8 ms.<\/p>\n

La biblioteca incluye herramientas para la construcci\u00f3n de \u00edndices y la organizaci\u00f3n de la b\u00fasqueda de vectores, as\u00ed como un conjunto de herramientas para el mantenimiento de un sistema de b\u00fasqueda online distribuido que abarca colecciones muy grandes de vectores. Se ofrecen<\/a><\/noindex> los siguientes m\u00f3dulos: index builder para la indexaci\u00f3n, searcher para la b\u00fasqueda utilizando el \u00edndice, servidor para la ejecuci\u00f3n de controladores en los nodos, Aggregator para combinar m\u00faltiples servidores en un solo sistema y cliente para enviar consultas. Se admite la inclusi\u00f3n de nuevos vectores en el \u00edndice y la eliminaci\u00f3n de vectores en tiempo real.<\/p>\n

La biblioteca supone que los datos procesados y presentados en la colecci\u00f3n est\u00e1n estructurados en forma de vectores relacionados, que se pueden comparar en funci\u00f3n de distancias euclidianas<\/a><\/noindex> (L2) o distancias coseno<\/a><\/noindex> . Al realizar una consulta de b\u00fasqueda, se devuelven los vectores cuya distancia con respecto al vector original es m\u00ednima. En SPTAG se proporcionan dos m\u00e9todos para organizar el espacio vectorial: SPTAG-KDT (\u00e1rbol K-dimensional (kd-tree<\/a><\/noindex>) y grafo de vecindades relativas<\/a><\/noindex>) y SPTAG-BKT (\u00e1rbol k-medias (k-means tree<\/a><\/noindex> y el gr\u00e1fico de vecindades relativas). El primer m\u00e9todo requiere menos recursos al trabajar con el \u00edndice, mientras que el segundo muestra una mayor precisi\u00f3n en los resultados de b\u00fasqueda en colecciones de vectores muy grandes.<\/p>\n

Adem\u00e1s, la b\u00fasqueda vectorial no se limita al texto y puede aplicarse a informaci\u00f3n multimedia e im\u00e1genes, as\u00ed como a sistemas de recomendaci\u00f3n autom\u00e1tica. Por ejemplo, en uno de los prototipos basado en el marco de trabajo PyTorch, se implement\u00f3 un sistema de b\u00fasqueda vectorial que considera la similitud de los objetos en im\u00e1genes, construido utilizando datos de varias colecciones de referencia de im\u00e1genes de animales, gatos y perros, que fueron convertidos en conjuntos de vectores. Cuando se recibe una imagen de entrada para buscar, esta se convierte mediante un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico en un vector, a partir del cual, utilizando el algoritmo SPTAG, se seleccionan los vectores m\u00e1s similares del \u00edndice y como resultado se devuelven las im\u00e1genes relacionadas.<\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Fuente: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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