百度知心：知识图谱与上下文建模新突破

"该资源是一份64页的PPT，详细介绍了百度知识图谱的最新进展，特别是上下文建模在其中的应用。百度知心系统是百度搜索引擎的重要组成部分，旨在通过深入理解用户需求和提供精准的信息。内容涵盖候选实体抽取、同义词映射、知识图谱的构建以及与搜索引擎、LBS、国际化产品等的整合。" 在百度知心的时代，知识图谱是搜索引擎智能化的关键。《青玉案·元夕》的例子展示了如何在海量信息中定位和理解用户的搜索意图。百度每天处理大量的搜索请求，来自全球各地，涉及各种产品线，如知道、百科、贴吧等，这些都依赖于自然语言处理（NLP）技术。 百度NLP团队由不同领域的专家组成，他们专注于基础方法的研究，包括词典、语料库、规则方法、统计和机器学习方法。此外，还有专门的系统实现、产品设计和开发人才，共同构建起强大的NLP基础架构和应用系统。这些技术应用于智能交互、深度问答、机器翻译、用户理解等多个领域。 百度知心实体推荐是系统的核心功能之一，它涉及到候选实体抽取，即在文本中识别出可能的实体（mention）及其对应的候选实体（entities）。例如，"勒布朗-詹姆斯"、"凯文-乐福"、"克里夫兰骑士队"和"奥兰多魔术队"都是篮球领域的实体，系统需要能准确识别和映射这些同义词或相关实体，以提供更精确的搜索结果。 实体消歧是另一个关键挑战，尤其是在同一文本中可能有多个含义相同的实体。百度知心通过复杂的算法和技术来消除这种歧义，确保推荐的实体是最合适的。实体轮展则是一种策略，通过动态展示不同的实体，以优化用户体验和信息的多样性。 知识图谱的构建不仅仅是收集和存储信息，还包括数据清洗、消歧、关联和推理等步骤，将无序的数据转化为有序的知识网络。这个网络涵盖了各个领域，包含了上亿实体及其属性，并遵循国际化的数据标准。同时，它服务于大搜索、移动、LBS和国际化产品，提供知识聚合、检索、推荐和交互等多种功能。 最后，这份PPT还讨论了知识图谱的其他技术和应用，包括用户建模、用户行为预测，以及在搜索产品、地理位置服务产品、国际化产品和用户消费产品中的具体应用。通过快速的互联网数据挖掘和持续的创新，百度知心不断推动知识图谱的发展，以更好地满足用户对信息获取的需求。