В данной работе представлены результаты применения нового метода фильтрации сложно-негативных примеров, используемых при обучении моделей семантического поиска. Суть разработанного метода лежит в использовании больших языковых моделей для определения позиции оптимального порога релевантности ранжированной выдачи. За счет этого повышается качество фильтрации и точность итоговой поисковой модели.

Тирских Д.В. (науч. рук. Махныткина О.В.) Разработка метода фильтрации сложно-негативных примеров для обучения моделей семантического поиска // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/14476