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
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 你的360度人工智能信息助理
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人工智能国际顶级会议 (31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？
016 | The Web 2018论文精读：如何对商品的图片美感进行建模？
017 | The Web 2018论文精读：如何改进经典的推荐算法BPR？
018 | The Web 2018论文精读：如何从文本中提取高元关系？
019 | SIGIR 2018论文精读：偏差和“流行度”之间的关系
020 | SIGIR 2018论文精读：如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性？
021 | SIGIR 2018论文精读：如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模？
022 | CVPR 2018论文精读：如何研究计算机视觉任务之间的关系？
023 | CVPR 2018论文精读：如何从整体上对人体进行三维建模？
024 | CVPR 2018论文精读：如何解决排序学习计算复杂度高这个问题？
025 | ICML 2018论文精读：模型经得起对抗样本的攻击？这或许只是个错觉
026 | ICML 2018论文精读：聊一聊机器学习算法的“公平性”问题
027 | ICML 2018论文精读：优化目标函数的时候，有可能放大了“不公平”？
028 | ACL 2018论文精读：问答系统场景下，如何提出好问题？
029 | ACL 2018论文精读：什么是对话中的前提触发？如何检测？
030 | ACL 2018论文精读：什么是“端到端”的语义哈希？
复盘 7 | 一起来读人工智能国际顶级会议论文
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 (18讲)
079 | 广告系统概述
080 | 广告系统架构
081 | 广告回馈预估综述
082 | Google的点击率系统模型
083 | Facebook的广告点击率预估模型
084 | 雅虎的广告点击率预估模型
085 | LinkedIn的广告点击率预估模型
086 | Twitter的广告点击率预估模型
087 | 阿里巴巴的广告点击率预估模型
088 | 什么是“基于第二价位的广告竞拍”？
089 | 广告的竞价策略是怎样的？
090 | 如何优化广告的竞价策略？
091 | 如何控制广告预算？
092 | 如何设置广告竞价的底价？
093 | 聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”
094 | 归因模型：如何来衡量广告的有效性
095 | 广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？
096 | 如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？
自然语言处理及文本处理核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
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 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
热点话题讨论 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
结束语 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
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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？
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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
追逐繁星的孩纸~目前想到的，中文查询关键字的解析，依旧是绕不过分词，中文分词有更多的挑战，诸如歧义词、多义词，简繁转换，词语搭配识别等。2019-11-13- 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
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