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超AI說｜組織內海量信息共享難，檢索快準狠，獲取知識更容易組織內海量信息共享難

2021-10-26

信息檢索系統，其實在我們的生活和工作當中，已經有了很多大家可以實際感知的應用。比如說，在生活當中大家會通過搜索引擎去搜索自己想要的信息，這些都是通過主動搜索行為去使用的。在工作當中，大家也會去通過搜索的方式去檢索公司里面沉淀下來這些知識、文檔、學習資料。還有就是，今天越來越多的商業情報或者是政府新聞，也越來越多地開放在互聯網上面，大家會通過搜索商業情報去獲取合作伙伴或項目的背景知識。這些其實都是我們現實當中每天正在發生的。

信息檢索技術不管是在過去還是未來，它的研究重點都是在三個方面：快、準、狠。那么我們通常是通過什么樣的技術手段去解決呢？

“快”這個方面，我們實際上是要更快地把結果反饋給用戶，那就需要通過專業上叫做“索引結構”來解決。大家可以想象，以前查字典的時候，都是需要通過拼音或者部首偏旁，在字典里快速地定位這個字。針對不同的檢索的目標，網頁也好、文檔也好，其實都是需要用計算機的算法技術建立起一套好的索引結構，使其能夠很好地支撐上層的檢索。

“準”是說，當我們有了一系列候選的目標文檔或者目標建筑之后，怎么樣能夠知道這些目標中，有哪一些是符合我們用戶的需求？其實這是一個排序的問題。

“狠”更關注的是，我們怎么樣能把跟用戶搜索相關的目標全部檢索出來。相關其實包括很多方面，有可能是時下的熱點，也有可能是用戶搜索這個關鍵詞的語義延伸，也有可能是他所在位置附近的候選目標。所以有很多維度都相關，怎么樣能把這些相關的東西全部搜索出來不漏掉，這個是很關鍵的。

信息檢索這個領域的國際主流研究方向會在以下幾個方面：

怎么樣使用海量的用戶使用行為，去做越來越精確的機器學習模型；
多模態，比如檢索系統里面有文字、圖像，也有語音的時候，怎樣把它們結合起來去做檢索；
專業領域的檢索，比如說社交網絡或地理信息系統。

這些研究方向在國內的落地瓶頸其實在于，我們怎么樣把互聯網產業的信息檢索研究成果，應用到我們實際上服務的各行各業：

比如，每個專業有自己的表格、公式、術語，這些東西我們怎么去處理？
另外，我們怎么樣處理用戶越來越多的問答式交互的提問？
最后，沒有這么多的用戶使用行為的時候，我們怎么樣做精確排序的模型？怎么用知識增強的方式彌補我們缺少的用戶使用行為？

針對剛才講的三個問題，明略科技其實在服務產業互聯網的過程當中已經積累了不少的經驗。

比如針對這個專業領域的數字、表格、公式、專業的名詞，我們已經能夠很快地針對數字類的、統計類的檢索場景做優化，并且我們可以很快積累專業領域的實體識別。

另外，如果我們沒有這么多的用戶使用行為，我們怎么樣建設精確的排序模型，返回給用戶最精確的知識、最精確的檢索結果？我們是通過我們強大的知識圖譜建設能力，相當于我們在檢索引擎背后有一張知識的網絡，可以在用戶的每一個搜索詞后面，知道它的語義涵蓋的所有相關的信息。

最后一點跟國際上的主流有交匯的地方，就是現在越來越多的這個檢索引擎支撐問答類的檢索方式，底層其實都是自然語言處理的技術。明略科技有很強大的自然語言處理團隊，能夠把最前沿的預訓練模型以及閱讀理解模型，運用到問答式的檢索場景。

這是我認為明略科技在信息檢索領域三個最大的特色。

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