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
AI技术内参
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043 | 文档理解第一步：文档分类
洪亮劼 2017-12-11
我们在前几周的专栏里讲解了最经典的信息检索（Information Retrieval）技术以及基于机器学习的排序学习算法（Learning to Rank），并且花了一定的时间分享了查询关键字理解（Query Understanding）这一关键搜索组件的核心技术要点。上周，我们还详细讨论了如何从线上和线下两个层面来评价一个搜索系统。
这周我们的分享将转移到搜索的另外一个重要部件：文档理解（Document Understanding）。也就是从文档中抽取各种特性，来帮助检索算法找到更加相关的文档。
文档理解最基本的一个步骤就是给文档分类（Classification），看这些文档表达什么类别的信息。今天我就来和你聊一聊文档分类的一些基本概念和技术，让你对这方面的开发与研究有一个基本认识。
文档分类的类型
如果我们把文档分类看做一个监督学习任务的话，那么在各式应用中就经常使用以下几种类型的文档分类。
第一个类别就是二元分类，或者称为二分文档分类，目的就是把文档分成两种不同的类别。比如，把文档分成“商业类”或者“非商业类”。
第二个类别自然就是多类分类，也就是判断文档是否属于好几种不同类别中的某一个。比如，把文档划归为“艺术”、“商业”、“计算机”或者“运动”类别中的某一类。
当然，在多类分类的下面，我们还可以分三个小类别。
第一个小类别，是“多类 - 单标签 - 硬分类”（Multiclass，Single-Label，Hard Classification）。什么意思呢？就是说每一个文档只能在多类分类问题中被赋予唯一的标签，并且所有互相的类别是不兼容的。
第二个小类别，就是“多类 - 多标签 - 硬分类”（Multiclass，Multilabel，Hard Classification），也就是说每一个文档可以被认为属于多个类别，然而每个这样的分类都是唯一确定的。
最后一个小类别则是“多类 - 软分类”（Multiclass，Soft Classification），也就是认定每个文档以概率的形态属于多个类别。
在这个分类基础上，还有一种分类的方法，那就是可以把所有的类别看做一个平面的结构（Flat）或者是有组织结构的。通常情况下，如果把文档分类到一个层次组织（Hierarchical Structure）里就叫“层次分类”（Hierarchical Classification）。在这样的情况下，一个文档同时属于这个层次结构上从根节点到叶子节点的所有类别。一般来说，上层节点相对于下层节点更加抽象。
文档分类经典特性
了解了文档分类的基本类型之后，我们接着来讨论文档分类所用到的经典特性。
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精选留言(4)
鬼猫猫每篇都做一下思维导图当笔记作者回复: 谢谢支持。
2017-12-13 2
sky利用深度学习把图片的特征学习出来，再把这些特征放到分类算法里面去训练，这样可以吗2018-06-07 1
买桃者先将文档的每段文字转化成一个词向量，然后按照顺序和图片转化的向量进行连接，一起作为分类算法的输入，这样做是不是可以保留语义信息和结构信息？2019-05-04- georgesuper要是能在每篇技术文档后附上代码Demo就完美了
作者回复: 这些文档主要起抛砖引玉的作用，不过谢谢建议。
2017-12-12
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