AI技术内参
洪亮劼
Etsy数据科学主管,前雅虎研究院资深科学家
立即订阅
8410 人已学习
课程目录
已完结 166 讲
0/6登录后,你可以任选6讲全文学习。
开篇词 (1讲)
开篇词 | 你的360度人工智能信息助理
免费
人工智能国际顶级会议 (15讲)
001 | 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
002 | 精读2017年KDD最佳研究论文
003 | 精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
004 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之一
005 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之二
006 | 精读2017年EMNLP最佳短论文
007 | 精读2017年ICCV最佳研究论文
008 | 精读2017年ICCV最佳学生论文
009 | 如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?
010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?
011 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之二:KSD测试如何检验两个分布的异同?
012 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题?
013 | WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计
014 | WSDM 2018论文精读:看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息
015 | WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?
搜索核心技术 (28讲)
031 | 经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种
032 | 经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录)
033 | 经典搜索核心算法:语言模型及其变种
034 | 机器学习排序算法:单点法排序学习
035 | 机器学习排序算法:配对法排序学习
036 | 机器学习排序算法:列表法排序学习
037 | “查询关键字理解”三部曲之分类
038 | “查询关键字理解”三部曲之解析
039 | “查询关键字理解”三部曲之扩展
040 | 搜索系统评测,有哪些基础指标?
041 | 搜索系统评测,有哪些高级指标?
042 | 如何评测搜索系统的在线表现?
043 | 文档理解第一步:文档分类
044 | 文档理解的关键步骤:文档聚类
045 | 文档理解的重要特例:多模文档建模
046 | 大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势
047 | 多轮打分系统概述
048 | 搜索索引及其相关技术概述
049 | PageRank算法的核心思想是什么?
050 | 经典图算法之HITS
051 | 社区检测算法之“模块最大化 ”
052 | 机器学习排序算法经典模型:RankSVM
053 | 机器学习排序算法经典模型:GBDT
054 | 机器学习排序算法经典模型:LambdaMART
055 | 基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型
056 | 基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型
057 | 基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型
复盘 1 | 搜索核心技术模块
推荐系统核心技术 (22讲)
058 | 简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型
059 | 简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型
060 | 简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型
061 | 基于隐变量的模型之一:矩阵分解
062 | 基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解
063 | 基于隐变量的模型之三:分解机
064 | 高级推荐模型之一:张量分解模型
065 | 高级推荐模型之二:协同矩阵分解
066 | 高级推荐模型之三:优化复杂目标函数
067 | 推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述
068 | 推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法
069 | 推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法
070 | 推荐系统评测之一:传统线下评测
071 | 推荐系统评测之二:线上评测
072 | 推荐系统评测之三:无偏差估计
073 | 现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构
074 | 现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统
075 | 现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈
076 | 基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机
077 | 基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统
078 | 基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统
复盘 2 | 推荐系统核心技术模块
广告系统核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
自然语言处理及文本处理核心技术 (17讲)
097 | LDA模型的前世今生
098 | LDA变种模型知多少
099 | 针对大规模数据,如何优化LDA算法?
100 | 基础文本分析模型之一:隐语义分析
101 | 基础文本分析模型之二:概率隐语义分析
102 | 基础文本分析模型之三:EM算法
103 | 为什么需要Word2Vec算法?
104 | Word2Vec算法有哪些扩展模型?
105 | Word2Vec算法有哪些应用?
106 | 序列建模的深度学习利器:RNN基础架构
107 | 基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU
108 | RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?
109 | 对话系统之经典的对话模型
110 | 任务型对话系统有哪些技术要点?
111 | 聊天机器人有哪些核心技术要点?
112 | 什么是文档情感分类?
113 | 如何来提取情感“实体”和“方面”呢?
计算机视觉核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
数据科学家与数据科学团队养成 (15讲)
127 | 数据科学家基础能力之概率统计
128 | 数据科学家基础能力之机器学习
129 | 数据科学家基础能力之系统
130 | 数据科学家高阶能力之分析产品
131 | 数据科学家高阶能力之评估产品
132 | 数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能
133 | 职场话题:当数据科学家遇见产品团队
134 | 职场话题:数据科学家应聘要具备哪些能力?
135 | 职场话题:聊聊数据科学家的职场规划
136 | 如何组建一个数据科学团队?
137 | 数据科学团队养成:电话面试指南
138 | 数据科学团队养成:Onsite面试面面观
139 | 成为“香饽饽”的数据科学家,如何衡量他们的工作呢?
140 | 人工智能领域知识体系更新周期只有5~6年,数据科学家如何培养?
141 | 数据科学家团队组织架构:水平还是垂直,这是个问题
热点话题讨论 (2讲)
151 | 精读AlphaGo Zero论文
152 | 2017人工智能技术发展盘点
结束语 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
AI技术内参
登录|注册

038 | “查询关键字理解”三部曲之解析

洪亮劼 2017-11-29

这周我分享的核心内容是查询关键字理解(Query Understanding)。周一介绍了查询关键字分类(Query Classification)的基本概念和思想。今天,我来讲一个更加精细的查询关键字理解模块:查询关键字解析(Parsing)。

如果说查询关键字分类是对查询关键字的宏观把握,那么,对查询关键字的解析就是微观分析。其实,查询关键字解析是一类技术的统称,我今天就来聊几个比较热的话题。

查询关键字分割

首先,让我们设想这么一个场景,在英文的搜索引擎中,如果一个用户输入的是“White House Opening”这个查询关键字,这个用户的意图(Intent)是什么呢?要想理解用户的意图,我们就得知道用户输入的单词的涵义。

那么,在上面这个查询关键字里,我们到底是分别理解每一个单词“White”、“House”和“Opening”呢,还是“White House”和“Opening”呢,还是有可能“White House Opening”是一个整体呢?这里说的其实就是“查询关键字分割”(Query Segmentation)这个概念。

在刚才的例子中,如何把“White House Opening”进行分割直接关系到搜索结果的质量。试想在一个比较标准的现代搜索引擎里,一般来说,都会有一个模块根据查询关键字来提取“倒排索引”(Inverted Index)中的文档。这个阶段的提取数目一般是几百到几千,这个过程常常被称为“检索流程”(Retrieval Phase)。

当有了这些文档以后,现代搜索引擎会利用比较复杂的排序算法,通常就是我们之前提到过的基于机器学习的排序学习模型,来对文档进行重新排序(Re-Rank)。

你可以看到,在这样两个阶段的流程里,如果好的文档没有在第一个阶段被提取出来,不管第二个阶段的功能有多强大,搜索的整体结果都不可能有多好。而对于“检索流程”而言,在“倒排索引”中进行查询的关键就是使用什么“单词”或者“词组”进行查找。

用刚才的例子来说,就是看文档究竟是符合“White House”,还是“White 或 House”,还是“White House Opening”。很明显,这三种情况得到的文档集合是不尽相同的。如果用户的真实意图是搜索美国总统府白宫的开放时间,那么把这个搜索关键字给分割成“White 或 House”,很明显就会影响提取的文档集合。

那究竟该怎样做查询关键字分割呢?

© 版权归极客邦科技所有,未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪,如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
该试读文章来自付费专栏《AI技术内参》,如需阅读全部文章,
请订阅文章所属专栏。
立即订阅
登录 后留言

精选留言(3)

  • 金晓烨
    有关思考题, 中文的处理相对英语主要是分词方面复杂度会高很多
    2018-10-16
    1
  • 沛沛
    您好,想问下关键词解析用rnn如何
    2018-06-01
  • 颛顼
    想请教下对于查询关键字想去对他进行聚类,然后分析,最好能产生一个结构化的意图树出来,这有什么方法嘛?或者有什么类似的论文参考嘛?

    作者回复: 建议参考Query to Knowledge: Unsupervised Entity Extraction from Shopping Queries using Adaptor Grammars。不完全一样,但是是一个参考。

    2017-11-30
收起评论
3
返回
顶部