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

负采样item表的字段数量没有固定的规定，可以包含任意数量的列。然而，为了确保模型的正确训练，需要至少包含一个与训练数据表中的文本特征列相对应的列。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。

此外，对于DSSM 负采样版本中的 attr_fields 和 item_id_fields 参数，它们是用来定义用于采样的表的列名。具体来说，attr_fields 参数是用于采样的列名称，这些列可以是特征列或者其他用于采样的列。

负采样是一种常用的解决计算量大的问题的策略，例如在DSSM模型中就采用负采样来近似分母从而减小计算量。其方法包括基于启发式的算法和基于模型的算法等。

是的，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。