请问一下机器学习PAI DSSM模型负采样item表的schema要求是什么？

机器学习PAI DSSM模型负采样item表的schema要求如下：

1. item_id：负采样的item ID，需要与训练数据表中的item ID保持一致。
2. weight：负采样item的权重，用于控制每个item被采样的概率。
3. label：负采样item的标签，通常为0或1，表示正例或负例。
4. feature：负采样item的特征向量，与训练数据表中的特征向量保持一致。

负采样item表的字段需要在训练数据表里出现，并且在data_configs里进行配置。这是因为在训练过程中，模型会根据这些字段来生成负采样样本，以增强模型的泛化能力。

DSSM模型负采样item表的schema要求是在训练数据表中存在一个名为item_id的字段，并且在data_configs中进行配置。负采样item表的字段并不要求都在训练数据表里出现，但是在进行配置时需要确保字段名称和顺序的一致性。，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在 MaxCompute PAI DSSM 模型中，负采样 item 表的 schema 不一定要完全与训练数据表相同。但是，通常来说，负采样表的列应该至少包含训练数据表中的文本特征列，以便于 DSSM 对比评估。同时，如果负采样表中的列名不同于训练数据表中的列名，则需要在 data_configs 配置中进行映射，以便于模型识别和比较。
以下是负采样 item 表的基本要求：

1. 字段格式要求：负采样 item 表中的列应该采用字符串格式。
2. 字段数量：负采样表可以包含任意数量的列，但需要确保至少包含一个与训练数据表中的文本特征列相对应的列。
3. 字段映射：如果负采样表中的列名不同于训练数据表，则需要在 data_configs 配置中进行映射，以便于模型识别和比较。

以下是一个负采样 item 表的例子：

CREATE TABLE dssm_sample_table (
   id INT,
   title STRING,
   description STRING
);

其中 id 代表样本的唯一标识符（ID），title 和 description 则分别是文本特征列。