深度语义相关性在文娱搜索中的应用探索

"文娱搜索在深度语义相关性计算中的探索（26页）.pdf" 这篇文档主要探讨了文娱搜索领域中如何通过深度语义相关性计算来提升用户体验和搜索效果。作者是阿里文娱的高级算法专家闰辰，他从四个方面进行了阐述： 1. 文娱搜索业务简介：首先介绍了文娱搜索业务的基本情况，强调了用户价值的重要性，包括工具属性（如搜索准确性、相关性、时效性和多样性）和分发属性（如观看视频数量、消费时长）。同时，提到了搜索算法框架，但具体内容未详述。 2. 相关性和排序：这部分讨论了在搜索结果中如何进行相关性判断和排序，以确保用户能够快速找到他们真正感兴趣的内容。相关性计算涉及内容理解、实体知识匹配和深度语义计算等多个方面。 3. 多模态视频搜索：多模态搜索意味着不仅考虑文本信息，还结合了图像、音频等多维度信息，以提高搜索的精确度和丰富度。这在处理视频搜索时尤为重要，因为视频内容包含了丰富的视觉和听觉信息。 4. 深度语义相关性的一些探索：这部分深入探讨了如何利用深度学习技术，如DSSM（Deep Structured Semantic Model）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），以及后验特征、知识特征和基础特征来建立更深层次的语义关联。此外，还提到了命名实体识别（NER）、查询意图识别、机器翻译（SMT）和点击行为分析等技术在构建深度语义相关性中的应用。 搜索相关性的挑战主要包括异构内容的理解（例如，不同格式和类型的数据），实体知识的匹配（确保查询与文档中的实体相匹配），以及深度语义计算（解决语义鸿沟问题，使机器能理解用户的实际需求）。为了改进这些方面，研究人员需要构建相关性数据集，并通过各种特征（如Query_Anchor、元数据、TermWeight、DocTagging等）进行模型训练和优化。 这篇文档揭示了文娱搜索领域中深度语义相关性计算的关键技术和挑战，旨在提供更精准、更个性化的搜索结果，提升用户的搜索体验。