知乎搜索深度学习实践：从排序到语义理解

在"范力文-知乎搜索中的深度学习实践-脱敏.pdf"这份文档中，作者范力文，作为知乎搜索算法团队的一员，分享了该团队在构建和优化知乎搜索引擎过程中应用深度学习的实践经验。这份演讲主要围绕以下几个核心主题展开： 1. **知乎搜索历程**： - 从2016年引入ElasticSearch，到2018年开始采用TermWeighting提升检索效率，再到2018年6月Rust引擎上线，展示了搜索基础设施的迭代过程。 - 2018年8月，深度语义相关性模型开始发挥作用，表明对自然语言理解和文本分析的重视。 2. **搜索排序技术**： - 排序因素多样，包括相关性、文档质量、权威性、时效性和多样性，深度学习在此处被用于构建相关性模型（如相关性模型1和模型2）、质量模型以及时效性模型。 - 粗排和精排策略结合，利用深度学习对用户行为数据进行理解和预测，如点击模型（如UBM、DBN和TACM）来纠正位置和时长偏差。 3. **搜索相关性挑战**： - 任务定义为语义相关性或阅读理解，其中面临数据问题，包括中文语料库有限且分布不均，标注数据规模小但质量高但成本较高，以及大规模的点击日志数据存在噪声和偏见。 - 通过点击模型，如Joachims等人在2007年的研究，利用用户的行为反馈来评估和改进搜索结果的相关性。 4. **深度学习应用**： - 深度语义相关性：可能是指使用深度神经网络来理解查询与文档之间的复杂语义关联，提升搜索结果的准确性和用户满意度。 - 语义向量索引：通过将文本转换为高维向量，便于高效地进行相似度计算和信息检索。 - 同义词挖掘：利用深度学习挖掘并处理多义词和同义词，增强搜索的精确性。 - Query改写：可能是通过模型预测用户可能的查询改写形式，提高搜索召回率。 5. **数据驱动的决策**： - 数据是深度学习模型的关键，包括公开数据集、标注数据和用户行为日志，通过这些数据训练和调整模型参数，不断优化搜索性能。 总结来说，这份文档深入探讨了知乎搜索团队如何运用深度学习技术，针对搜索排序、相关性分析以及数据利用等方面进行实践和优化，以提升用户的搜索体验和搜索结果的质量。同时，它也揭示了在实际搜索系统中面对的数据挑战和解决策略。