深度学习驱动的360搜索广告NLP应用探索

"该文档详细介绍了深度学习在360搜索广告中的应用，尤其是在自然语言处理（NLP）任务中的作用。文档主要分为两部分：搜索广告与广告召回，以及语义相关性和深度学习。在广告召回环节，深度学习被用来决定哪些广告应该被召回并展示给用户。在语义相关性部分，它被用来理解搜索查询和广告关键词之间的关联，以提供更精准的广告匹配。文档还提到了不同的匹配策略，如精确匹配、语义相关匹配，并通过Match和Lookup机制进行优化。此外，还讨论了特征工程和模型的发展，从早期的Relevance Computing V1到更先进的深度学习模型如DSSM、ESIM及BERT的预训练技术。" 深度学习在360搜索广告中的应用是多方面的，首要任务是广告召回。这一阶段，深度学习模型根据用户的搜索查询和广告主的关键词出价来决定展示哪些广告。例如，当用户搜索“戴森v10”时，系统会考虑不同变体如“戴森v10吸尘器”、“戴森v10absolute”等，通过深度学习模型来判断这些关键词的语义相关性，确保即使用户输入的是变体形式，也能匹配到最相关的广告。 在语义相关性部分，深度学习模型如DSSM（Deep Structured Semantic Model）被用于计算查询和广告之间的相似度。这些模型可以捕捉到词汇的潜在语义，超越了简单的关键词匹配，提升了广告的展示质量和用户体验。随着时间的推移，模型技术不断进步，例如，ESIM（Enhanced Sequential Inference Model）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的出现，进一步提升了对语言的理解和推理能力，使得广告匹配更加智能和精准。 特征工程在NLP任务中扮演了重要角色，但传统的特征工程难以充分表征复杂的语义关系。因此，深度学习模型如TreeBooster和基于预训练的BERT模型，能够自动学习和提取高级特征，减少特征工程的工作量，同时提高模型的性能。例如，特征包括bm25（一种文本检索的评分函数）、word2vec得分、n-gram得分、搜索得分和分类标签等，这些特征结合深度学习模型，共同决定了广告的展示与否和展示顺序。 深度学习在360搜索广告NLP任务中的应用，通过理解和模拟用户意图，优化广告召回和匹配策略，极大地改善了搜索广告的效率和用户体验，同时也推动了NLP领域的技术革新。随着深度学习技术的不断发展，我们可以期待未来搜索广告将更加个性化、精准且智能化。