Posted on July 19, 2016

Améliorer les résultats du matching grâce au learning-to-rank

Une recherche sémantique de haute qualité signifie des résultats de recherche pertinents. Learning to Rank (LTR) est une approche moderne permettant de construire une hiérarchie complete et exhaustive.  Les techniques d’apprentissage machine sont utilisées pour apprendre grace aux retour des utilisateurs quels résultats de recherche sont corrects et ceux qui ne le sont pas. Dans cet article nous expliquerons comment LTR est utilisé pour améliorer les résultats de notre outil de matching.

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1dAgnes van Belle is a research engineer at Textkernel, working on machine learning research related to (re)ranking and software development projects to improve the retrieval performance of the Search! and Match! products. In her free time she also likes to draw (comics), read novels, and play some chess.

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