Поиск по научным текстам: эластик и вектора.
Как ходить по граблям и не оступиться?
Тезисы
Доклад будет посвящен опыту создания и поддержания системы, ядром которой является поиск по документам. Из него вы узнаете, как построить инфраструктуру, которая работает, даже когда не нужно. Какие подходы для поиска мы использовали. Какие при этом возникали проблемы и решения. Плюсы и минусы этих подходов с точки зрения производительности системы, трудозатрат, инерции инфраструктуры, локальных метрик качества и бизнес-логики.

В докладе вы не услышите, как натренировать крутую модель. Также это не будет доклад principal engineer — вы не узнаете, как обучить Эластик гулять с вашей собакой.

Доклад будет интересен тем, кто так или иначе был связан с анализом научных текстов.
Доклад будет посвящен опыту создания и поддержания системы, ядром которой является поиск по документам. Из него вы узнаете, как построить инфраструктуру, которая работает, даже когда не нужно. Какие подходы для поиска мы использовали. Какие при этом возникали проблемы и решения. Плюсы и минусы этих подходов с точки зрения производительности системы, трудозатрат, инерции инфраструктуры, локальных метрик качества и бизнес-логики.

В докладе вы не услышите, как натренировать крутую модель. Также это не будет доклад principal engineer — вы не узнаете, как обучить Эластик гулять с вашей собакой.

Доклад будет интересен тем, кто так или иначе был связан с анализом научных текстов.
Видеозапись доклада
Появится здесь после конференции
Информация о спикере
Павел Горшенин
TechLead, ВШЭ, ИСИЭЗ, iFora
https://www.linkedin.com/in/pavel-gorshenin-555914127/

7 лет в ML в разных направлениях, преимущественно NLP в разных сферах бизнеса. 2 года возглавляю команды. Немного перекатился в Backend. Зачем-то нередко оказываюсь в академе, сожалею, но потом оказываюсь вновь. Хочу верить, что я математик.

Статьи не писал, на коференциях не выступал, потому что обсуждать налоги в Германии в career в ods или учить джунов уму-разуму гораздо нужнее и увлекательней.
  • Павел Горшенин
    TechLead, ВШЭ, ИСИЭЗ, iFora
    https://www.linkedin.com/in/pavel-gorshenin-555914127/

    7 лет в ML в разных направлениях, преимущественно NLP в разных сферах бизнеса. 2 года возглавляю команды. Немного перекатился в Backend. Зачем-то нередко оказываюсь в академе, сожалею, но потом оказываюсь вновь. Хочу верить, что я математик.

    Статьи не писал, на коференциях не выступал, потому что обсуждать налоги в Германии в career в ods или учить джунов уму-разуму гораздо нужнее и увлекательней.
Все доклады трека