Гібридна модель нейронного пошуку: поєднання словникового та семантичного підходів

Abstract

Публікація присвячена аналізу гібридної моделі нейронного пошуку, що поєднує лексичні та семантичні підходи до індексування й ранжування текстових документів. Обґрунтовується необхідність інтеграції класичних методів, таких як BM25, із сучасними нейронними моделями представлення тексту для підвищення повноти, стійкості та інтерпретованості результатів пошуку. Розглядаються типові архітектури гібридних систем, схеми злиття оцінок релевантності, каскадні та адаптивні підходи. Узагальнено результати досліджень, що демонструють переваги гібридизації над виключно лексичними або виключно семантичними моделями. Показано перспективи застосування гібридного пошуку в інформаційно-пошукових системах нового покоління, системах з доповненим відбором контенту (RAG) та доменно-специфічних сховищах знань.