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传统搜索算法只能按关键词匹配返回一些ghibli相关信息

编辑:北京聚贤贵都宾馆有限公司时间:2018-10-25 17:58:45阅读次数:2
人工智能在搜索算法中的应用 百度DNN模型是人工智能在算法中的第一次应用

简单说,就是对同一个查询词,模型分析了真实用户点击了的页面的标题,和没有点击的页面标题,从而更深入理解哪些标题是满足了用户需求的。经常出现的情况是,页面标题并不包含查询词,用户却更愿意点击这些页面,说明这些页面满足了用户需求,这些页面的标题,即使不包含查询词,也是与查询词语义相关的。这是经典的页面-关键词相关性算法无法计算出来的。

演讲中提到的例子:

百度DNN模型案例

在DNN上线之前,用户搜索“ghibli车头任何放置车牌“时,由于相关信息很少,没有什么页面是以这个查询词为标题或者页面出现这些关键词的,所以搜索结果质量不高,传统搜索算法只能按关键词匹配返回一些ghibli相关信息,却没几乎有“车头任何放置车牌”的信息。

DNN上线之后的搜索结果是这样的:

百度DNN模型上线效果

可以看到,搜索结果中还是没有以“ghibli车头任何放置车牌“为标题的页面,但解决了用户的需要,算法理解了“前”、“前面”和“车头”是一个意思,“放哪里啊”、“怎么装”、“咋挂”和“任何放置“是一个意思,所以”ghibli车牌咋挂“这种页面回答了“ghibli车头任何放置车牌“这个查询,虽然他们包含的关键词是不一样的。

这种对相关性的理解不是传统以关键词匹配为基础的搜索算法能算出来的,而是真实用户的点击数据告诉搜索算法的。用户搜索“ghibli车头任何放置车牌“时,经常点击”ghibli车牌咋挂“、”ghibli前面车牌照怎么装“这些页面,DNN模型被训练后知道,这些词之间是语义相关的。

Google RankBrain

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