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阿里巴巴年度技术总结:人工智能在搜索的应用和实践

以深度学习为代表的人工智能在图像、语音和NLP领域带来了突破性的进展,在信息检索和个性化领域近几年也有不少公开文献,比如wide&deep实现了深度模型和浅层模型的结合,dssm用于计算语义相关性 工业级的信息检索或个性化系统是一个复杂的系统工程,深度学习的工业级应用需要具备三个条件:强大的系统计算能力,优秀的模型设计能力和合适的应用场景,我们梳理了过去一年多搜索在深度学习方向上的探索,概要的介绍了我们在深度学习系统 Porsche,流式计算是基于blink负责实时日志解析和特征join生成实时排序特征,在线学习和离线学习底层框架可以相同,差别主要是依赖数据源和部分优化方法不同,由于用户行为和市场环境变化快,流式计算和在线学习在搜索应用非常广泛 由于每次搜索请求有上千个商品需要计算排序分数,深度模型应用对RTP服务的压力是非常大的,RTP通过采用异构计算计算算子化和模型分片等方式解决了深度模型inference计算和存储问题,深度模型用GPU 下一步计划用统一的语义计算框架支持不同的语义计算任务,具体包括1.开发基于商品内容的商品表征学习框架,为商品内容理解,内容生成,商品召回和相关性提供统一的商品表征学习框架,重点包括商品标题,属性,详情页和评价等文本信息抽取
来源:网络大数据
2018-01-01
共 1000 页 总数:10000
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