गहराई से विश्लेषण: उज़ुम मार्केट की खोज के पीछे के उपकरण

उज़ुम मार्केट की टीम, जिसका नेतृत्व दिमित्री शिपिलोव कर रहे हैं, ने अपने सर्च इंजन को संचालित करने वाले घटकों का विवरण दिया। उन्होंने इलास्टिकसर्च लर्निंग टू रैंक (एलटीआर) प्लगइन से इंफेरेंस को एक समर्पित रैंकिंग सेवा में स्थानांतरित कर दिया, जो ओपन न्यूरल नेटवर्क एक्सचेंज (ओएनएनएक्स) मॉडल स्वीकार करती है, जिससे अधिक लचीलापन मिलता है। एक स्पेलर सेवा क्वेरी में टाइपो सुधारती है, लेकिन शुरुआती टेक्स्ट-ओनली सुविधाओं के कारण अशुद्धियाँ उत्पन्न हुईं, उदाहरण के लिए, 'стуль' को 'стул' के बजाय 'сталь' में सुधारना। उन्होंने एनोटेटेड डेटा पर क्वेरी आवृत्ति और रूपांतरण जैसी अतिरिक्त सुविधाओं के साथ एक ग्रेडिएंट बूस्टिंग रैंकर प्रशिक्षित किया, जिससे गलत सुधार 50 प्रतिशत कम हो गए और सही सुधार 8 प्रतिशत बढ़ गए। उन्होंने लिंग और खर्च पैटर्न जैसी सुविधाओं के साथ ग्रेडिएंट बूस्टिंग का उपयोग करके व्यक्तिगत सुझाव भी लागू किए, जिससे सहभागिता मेट्रिक्स में सुधार हुआ। पर्यायवाची शब्दों के लिए, उन्हें एक अनियंत्रित पर्यायवाची आधार के कारण क्वेरी विस्फोट की समस्या का सामना करना पड़ा, और वे अनुपयोगी और हानिकारक पर्यायवाची शब्दों को साफ करने पर काम कर रहे हैं।