知乎搜索:Query理解与语义召回技术详解

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本资源是一篇关于Query理解和语义召回在知乎搜索中的应用的论文,作者拥有电子科技大学硕士学历,并在2018年加入知乎搜索团队。论文详细概述了知乎搜索技术的发展历程,从2016年的ElasticSearch引入,到后续的TermWeight、Rust引擎、深度语义相关性等关键技术的迭代。 1. **知乎搜索发展历程**: - 2016年引入Elasticsearch作为基础搜索平台。 - 2018年4月,开始采用TermWeight算法,优化关键词权重计算。 - 2018年6月,Rust引擎上线,提高了搜索效率。 - 2018年8月,引入深度语义相关性,关注查询意图与文档内容的精确匹配。 - 2019年,逐步实现Query纠错、BERT技术的应用、以及语义向量索引等高级功能。 2. **核心技术模块**: - Query改写:通过识别并修正用户的输入错误,如将"iPhon手机价格多少"纠正为"iPhone手机价格多少"。 - 同义词挖掘:增强搜索结果的多样性,考虑查询中的同义词。 - 语义召回:利用上下文信息和词权重计算,提高搜索结果的相关性,减少语义鸿沟。 - 排序方法:包括深度学习方法如DNNLTR、UnbiasedLTR、MultiTaskLTR和ContextualLTR,对搜索结果进行精细排序。 3. **搜索策略**: - 头腰尾部搜索比例:分析用户搜索行为,优化搜索结果呈现。 - 有点击的搜索比例:衡量搜索效果,关注用户实际点击的行为数据。 - 搜索召回:处理各种类型的查询,包括输入错误、表达冗余、特定主题的查询等。 4. **技术细节**: - 分词和词权重:基于IDF词典确定关键词的重要程度。 - 查询理解:通过倒排索引和QueryEmbedding技术理解用户意图。 - 向量索引和召回:利用向量表示来提升召回率。 - 传统召回与合并:结合多种召回策略,提供更全面的结果。 5. **数据驱动的方法**: - 弱监督:利用点击日志作为训练数据,提高模型性能。 - 标注数据:可能用于模型训练和评估,确保结果准确。 这篇论文深入探讨了知乎搜索如何通过Query理解和语义召回技术,不断优化搜索体验,以满足用户多样化和复杂化的查询需求,同时利用大数据和机器学习方法来提高搜索结果的质量和相关性。