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TW-BERT 框架的多个方面可以为有兴趣制定有效营销活动的个人提供无穷无尽的优势。这些关键因素包括：

与词汇检索器集成：TW-BERT 增强了词汇检索器的性能，而不是取代它们。因此，用户无需经过困难的集成过程即可从改进的检索性能中受益。
词加权 BERT (TW-BERT) ：该模型学习根据 n-gram 预测各个查询词的权重。n-gram 的预测权重用于确定基于查询词的文档相关性分数。
评分函数和排名损失：为了优化学习到的查询词权重，在训练模型时使用样本查询-文档对。更具体地说，该模型通过随时间推移的排名损失来训练以优化学习查询权重，并使用结果来微调每个词的权重。
轻松集成，更改最少：TW-BERT 易于集成，只需进行最少更改。阿曼 whatsapp 这可确保您能够将 TW-BERT 提供的所有功能与搜索引擎评分器相结合，从而最大限度地减少集成过程中需要进行的更改次数。
性能改进：TW-BERT 在 MSMARCO 数据集中的表现优于强词加权基线。此外，TW-BERT 在专注于使用 TREC 数据集进行域外检索的场景中也表现良好。
TW-BERT 可有效且有益地促进信息检索系统的发展。它旨在通过与现有的词汇检索器合作、预测查询词权重以及通过搜索引擎评分函数微调每个权重来提高性能。此策略有助于改善检索结果，而无需担心其他深度学习方法通​​常涉及的所有复杂性和资源需求。
TW-BERT 对您的数字营销策略至关重要的原因有以下几点。其中包括：



1. 提高可见性
使用 TW-BERT，您的网站更有可能在包含相关查询的搜索结果中排名靠前。因此，只要您实施有效的关键字策略，您就可以期待您的网站获得更多流量。

2. 增加相关性
TW-BERT 可有效帮助搜索引擎更好地理解关键字及其上下文在搜索查询过程中的重要性。这可确保您的内容能够更准确地与用户实际寻找的内容相匹配。这将提高搜索词的相关性权重，并每次都将您的内容展示给合适的受众。

3.提高点击率
点击率较高表明用户确实认为您的内容有价值。这会对您的整体数字营销目标产生积极影响。尤其是当用户看到与他们的搜索查询相关的内容时，他们更有可能点击它。