自然语言处理在开放搜索中的应用

简介: 构建搜索引擎的时候 , 都会遇到很多效果优化的问题 , 其中很多都和自然语言处理相关 。 本文通过结合开放搜索中NLP技术要点进行解读和分析 。
【自然语言处理在开放搜索中的应用】特邀嘉宾:谢朋峻--阿里云智能高级算法专家视频地址:
自然语言智能(NLP)自然语言智能研究实现人与计算机之间用语言进行有效通信 。 它是融合语言学、心理学、计算机科学、数学、统计学于一体的科学 。 它涉及到自然语言和形式化语言的分析、抽取、理解、转换和产生等多个课题 。
人工智能可以分为几个阶段? 计算智能 , 指依靠计算强大的算力和海量数据的存储能力 , 可以在部分领域超越人类的表现 。 代表例子就是谷歌的alphago , 凭借谷歌TPU的强大算力以及结合类似蒙特卡洛树搜索、强化学习等算法 , 能够在围棋的巨大搜索空间中计算出好的决策路径 , 战胜人类 , 这是计算智能;? 感知智能 , 是指从无结构化数据中识别出重要的要素 。 比如给一个query , 分析出包含的人民、地名、机构名等;? 认知智能 , 是在感知之上 , 能够理解其中要素的含义以及进行一些推理 。 比如“谢霆锋是谁的儿子 谁是谢霆锋的儿子”两句话 。 词和实体都差不多 , 但语义差别很多 。 这是认知智能要解决的问题;? 创造智能 , 比如计算机指能够理解语义的基础上 , 创造出符合常识、语义、逻辑的句子 。 比如自动写出行云流水的小说、创造娓娓动听的音乐 能够无违和跟人自然聊天等自然语言处理研究覆盖了感知智能 , 认知智能 , 创造智能这样的学科 , 是实现完整人工智能的必要技术
自然语言智能发展趋势

  1. 深度语言模型突破式发展, 引领重要自然语言技术取得进展;
  2. 公有云NLP技术服务从通用功能走向定制化服务;
  3. 自然语言技术逐步与行业/场景紧密结合, 产生更大价值;
阿里集团NLP平台能力
自然语言处理在开放搜索中的应用文章插图
从下到上分为了NLP数据、NLP基础能力、NLP应用技术和上层应用 。 NLP数据是很多算法的原料 , 累了包括语言词典、实体知识词典、句法词典、情感分析等词典等 。 阿里NLP基础技术包含了词法分析、句法分析、文本分析、深度模型 。 在这之上 , 是NLP垂直的技术 包括问答 对话技术 反垃圾 地址解析等 。 这些技术的组合 , 就支持了很多应用 。其中搜索是NLP能力非常密集的一个应用
开放搜索中NLP应用和典型技术
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? 基础设施包含了阿里云基础产品 , 以及基于阿里生态搜索场景打磨出的多个搜索自研系统 , 比如HA3、RTP、Dii等;? 管控基础平台 , 保证我们离线数据采集、管理、训练等;? 算法模块 , 我们分为两块 , 一块是查询分析相关 , 包含多粒度分词、实体识别、纠错改写等;另一个块是相关性和排序相关 , 包括文本相关性、CTR CVR预估、LTR 等;(其中橙色背景的表示是跟NLP相关)开放搜索的目标是要打造一站式、开箱即用的智能搜索服务 , 所以我们会把这些算法能力 , 以行业模板、 场景化、周边服务的形式开放给用户 。
开放搜索NLP分析链路搜索的发起 , 往往是一个搜索关键词触发 , 比如用户搜索“ aj1北卡兰新款球鞋”
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跨领域分词我们在开放搜索开放了一系列的领域的分词模型分词挑战
  1. 各个领域不断新增的未登录词或者叫新词 , 往往会大大降低分词效果;
  2. 为新用户定制分词模型 , 从标注到训练的整个过程 , 成本都比较高;解决思路
  3. 结合统计特征 , 比如互信息、左右上等构建一个成词模型 , 可以基于用户数据快速构建一份领域词典;


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