什么是百度的技術基石解析搜索引擎的關鍵技術NLP

選擇字體大小：超標準發布時間：2021-12-259:4833603|作者：Searcheo|0評論|人們瀏覽。

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百度可以說，技術在一定程度上是它的基礎。中文搜索、知識地圖、大數據、自然語言處理、智能廣告等細分技術已經成為百度的獨特優勢。所有這些技術的基石是什么？答案可能是自然語言處理。

自然語言處理是搜索引擎技術的基礎

搜索引擎的基本模式是自動聚集足夠的“內容”，對其進行分析、處理和組織，并根據用戶的搜索請求找到相應的結果。每一個環節，我們都需要使用自然語言處理。

在對網頁進行抓取時，需要對網頁進行分析和處理，對單詞進行分析、切分和轉換，這都依靠于自然語言處理技術。搜索引擎需要理解用戶的“人話”，而用戶的搜索請求很希罕。組合關鍵詞的方法越來越少。用自然語言直接搜索已經成為許多人的習慣。人們傾向于搜索“到北京的航班信息”，而不是“到北京的航班”，因此搜索引擎必須了解用戶的意圖，然后才能幫助他們找到正確的答案。

自然語言處理在每一步都非常重要。這是自然語言處理技術致力于解決的問題。自然語言處理是計算機科學、人工智能和語言學的交叉學科，旨在解決計算機和人類語言之間的相互作用，包括自然語言的分析、理解、生成、檢索、轉換和翻譯。

不僅搜索本身，而且搜索引擎衍生產品都被應用到自然語言處理技術中。例如，百度和谷歌提供的翻譯服務是很經典的自然語言應用，可以智能翻譯長文章，支持多種語言之間的互譯。百度也知道，它可以智能地識別類似的問題，避免用戶重復提問。例如，Siri發起的語音助理浪潮很終被百度和谷歌等搜索引擎占據，因為搜索引擎更擅長自然語言處理技術，而百度語音助理和谷歌現在在中文和英文語音領域都比Siri更出色。

總之，搜索引擎把人們和信息聯系在一起。假如它能幫助人們更有效地獲取信息，它必須學會像人類一樣閱讀信息。假如能夠理解人們對信息的需求，就需要理解“人們的話語”，這注定了自然語言處理技術將成為搜索引擎的技術基礎。

無處不在的自然語言處理讓百度更聰明

百度從處理用戶第一次搜索的第一天就開始應用自然語言處理技術。在過去十年左右的時間里，百度擁有5億多用戶，3萬多名員工，市值近1000億美元。隨著百度的快速發展，百度的自然語言處理團隊也在同步成長，甚至更快，自然語言處理技術本身也在發生巨大的變化，但總的來說，它幫助百度變得更聰明。

2021年春天，加入百度后，世界高級自然語言處理專家王海峰博士重組并規劃了百度自然語言處理的工作。除了加強分詞、專有名詞識別、查詢需求分析和查詢重寫等傳統方向外，它還拓展了機器翻譯、機器學習、語義搜索、語義理解、智能交互、深度問答和文本理解等新的技術方向?，F在NLP團隊已經從剛開始的10多人發展到今天的200多人，交易者是王海峰博士。由于其理論造詣和在百度工程實踐中的成就，王海峰成為了近50年來自然語言處理領域很具影響力的國際學術組織——計算語言學協會(ACL)優選的中國主席。

現在，自然語言處理團隊的技術正在百度的各個方面得到應用。

搜索引擎是自然語言處理技術的很大應用。與那些需要學習如何使用搜索引擎的用戶相比，現在的用戶可以直接輸入任何想法、需求或問題，甚至可以直接通過麥克風向百度語音助手提問。例如，用戶可以搜索模糊的要求，如“天氣”、“日歷”、“機票”和“匯率”，百度將直接在搜索結果中顯示結果。另一個例子是，用戶可以搜索“5000港元等于多少人民幣”，一個計算器將直接出現在百度搜索結果中。用戶還可以搜索復雜的問題，如“扮演還珠格格的臺灣演員”和“誰是張柏芝兒子的祖父”，百度可以正確回答。

基于知識地圖技術的百度致新也處處使用自然語言處理技術。知識地圖是一種答應搜索引擎結果關聯更多相關結構化信息的技術。百度結果頁面右側的結構化信息是知識地圖的結果集。例如，當用戶搜索“老虎嗅探網絡”搜索引擎的右側時，將顯示其他類似的技術媒體，如“36kr”。當用戶搜索“青藏高原”和“肖偉”時，“李娜”推薦在知音右側，但前者推薦歌手李娜，后者推薦網球明星李娜，這是基于自然語言處理的實體消歧技術。

深度問答技術是機會自然語言處理技術和深度學習技術的產物。百度智能答疑機器人在江蘇衛視《芝麻開門》節目中取得了突出的成績，答疑的正確率遠遠超過了人類玩家，這得益于百度深刻的知識沉淀和百度對用戶問題的正確理解。然而，這項技術不僅用于比賽。在百度語音助手、百度知道、百度搜索等產品中，深度問答技術被廣泛使用。它能正確理解用戶的復雜問題，并能結合上下文和場景對問題做出不同的理解。

例如，當我們在百度上搜索“花生發芽后可以吃嗎？”，我們得到的答案不再是互聯網上的原始答案，而是一個讓人一眼就能看到的答案摘要。除了這樣的“一問一答”，用戶還可以和百度聊天，問一個又一個問題。自然語言處理很終可以讓用戶用自然語言進行搜索，并采用多輪交互來逐步闡明和滿足需求，從而完成深層決策搜索任務。百度自然語言處理團隊開發的“互動搜索技術”可以進行多輪問答，而“多模態互動技術”可以通過文本、語音、圖片、位置服務等多種輸入形式，使用戶搜索更人性化、更易用。將來還可以擴展到通過視頻搜索作為輸入。

深度問答技術也可以應用于許多垂直領域。例如，與教育相結合的“百度考巴”已經成為高中生填寫大學志愿的有力助手。它今年已經為畢業生服務了550萬次，幫助他們更有效、簡單和全面地了解大學和專業。另一個例子是醫療保健和健康的結合，這可以實現尋求醫療咨詢。我們可以搜索“頭痛怎么辦”，百度會給出一個結構化的疑似疾病列表，甚至藥物建議。百度可以很好地理解用戶在“泛需求搜索”中的模糊需求，并在百度中搜索“家常菜”。搜索引擎將根據“菜肴”、“功效”和“口味”對返回的3萬多種家常菜進行分類和顯示，層次清楚一目了然。

無論是搜索引擎、知識地圖還是深度問答，很關鍵的技術點是自然語言處理。假如自然語言處理做得好，也會形成障礙，因為雖然競爭對手可以制作類似的搜索渠道或子產品，但在智能、正確性和易用性方面要趕上百度并不簡單。自然語言處理技術需要數據積累，積累算法和組建團隊需要時間，這是后來者難以比擬的。

未來自然語言處理對百度將變得越來越重要

自然語言處理技術對百度來說只會更重要。

搜索引擎的職責不僅僅是幫助用戶找到答案，還要幫助用戶找到將人們與現實世界聯系起來的服務，成為用戶的智能助手。無限接近人類智能是人類賦予機器的很終目標。對百度來說，一是從搜索引擎升級到服務連接平臺，二是大力發展人工智能、大數據、深度學習等面向未來的新技術。這些目標與“理解用戶需求和智能組織信息和服務”密不可分，所有這些都嚴重依靠于自然語言處理技術。

自然語言處理技術本身也在升級。從名稱上看，它是一種語言處理技術，而且它似乎足以理解文本。事實上，它現在想要理解的是語言所代表的人類需求。除了文字，聲音和圖像也是人類需求表達的載體。同時，用戶的環境(LBS)、用戶的個人特征(用戶肖像)以及用戶提出請求的時間也會給同一請求賦予不同的目的。因此，在處理用戶語言本身時，自然語言處理技術需要結合上述因素來理解用戶背后的需求。似乎自然語言處理正在升級為一種全新的人類信息識別技術，需要理解。

技術是百度的基因，技術和數據積累形成的用戶、產品和品牌優勢是百度的護城河。自然語言處理是百度技術的基石。它賦予了百度技術“智能”基因。過去，智能搜索讓百度變得越來越好用，在中國搜索市場奠定了王者地位；未來，當智能連接用戶和服務成為百度和阿里騰訊的很大區別時，自然語言處理技術只會變得更加重要。因此，毫不夸張地說，自然語言處理是百度的技術基石。

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