【LinkedIn报告】深度自然语言处理的搜索系统，211页pdf

主题： Deep Natural Language Processing for Search Systems

简介： 搜索引擎处理丰富的自然语言数据，如用户查询和记录。提高搜索质量需要有效地处理和理解这类信息，通常使用自然语言处理技术。作为搜索系统中的代表性数据格式，查询或记录数据被表示为单词序列。在传统方法中，理解这样的序列信息通常是一项非常重要的任务，面临着来自数据稀疏性和数据泛化的挑战。深度学习模型提供了一个有效提取有代表性的相关信息的机会，从而更好地理解复杂的语义和潜在的搜索意图。近年来，深度学习在各种自然语言处理任务中取得了显著的进步，显示出其在促进搜索系统方面的巨大潜力。

然而，开发搜索系统中自然语言处理的深度学习模型不可避免地需要满足复杂的搜索引擎生态系统的要求。例如，一些系统需要频繁的模型更新，所以冗长的模型训练时间是不容许的。此外，低服务延迟约束禁止使用复杂模型。如何以相对较低的复杂度保持模型质量是深度学习从业者面临的持续挑战。

在本教程中，作者总结了当前在搜索系统中自然语言处理的深度学习工作，首先概述了搜索系统和搜索中的自然语言处理，然后介绍了自然语言处理的深度学习的基本概念，并介绍了如何将深度自然语言处理应用于搜索系统的实践。本教程全面概述了通过端到端搜索系统在上述组件中应用深度自然语言处理技术。除了传统的搜索引擎，还包括一些高级搜索系统的用例，如对话搜索和面向任务的聊天机器人。我们还强调了几个重要的未来趋势，比如通过查询生成与用户交互，以及减少延迟以满足行业标准。