百度|百度智能搜索到底有多智能？不可同日而语( 二 )
以搜索引擎技术为核心 ， 在过去十余年中 ， 百度演化出了语音、图像、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术 。这些长期的技术积累 ， 甚至在今天进一步拓展到了自动驾驶、AI芯片等领域 。
这也是为什么 ， 在今天 ， 搜索引擎不仅仅能按照你输入的文字进行搜索 ， 甚至直接给一张图、一段音乐 ， AI也能理解你想要获取怎样的信息 。
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正如沈抖所说 ， 打开百度App ， 你说出想问的问题 ， 可能旁边的人还没听清 ， 百度搜索已经能够提供精准的答案 。而当你在阿那亚的任何一个角落 ， 看到不认识花草苗虫 ， 打开相机使用视觉搜索 ， 也能快速得到答案 。
智能搜索时代背后的关键技术
所以 ， 进化到智能搜索时代 ， 让搜索引擎高效连接你和信息的核心技术 ， 具体又有哪些？
正好 ， 在百度万象大会上 ， 沈抖也介绍了百度AI是如何推动搜索持续进化的 。我们一项一项来看个仔细 。
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深度语义匹配模型
2013年 ， 百度搜索就上线了基于百亿级用户行为数据的SimNet语义匹配模型 ， 使得搜索结果的相关性得到明显提升 。
简单来说 ， SimNet利用词向量技术解决了关键词匹配失败的问题 ， 可以有效得到同义词、近义词之间的相似度 ， 并且具有较强的泛化能力 。
在实际应用场景下 ， 海量的用户点击行为数据会被转化为大规模弱标记数据 ， 再搭配并行训练算法 ， SimNet首次实现了可完全取代基于字面匹配的策略 ， 而且可以直接建模非相似度类的匹配问题 。
其核心网络结构形式 ， 包括BOW、CNN、RNN、MMDNN等 。
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而基于这样的深度语义模型 ， 百度搜索已经将一次全库语义检索的时间优化到了10ms 。
跨模态深度阅读理解技术
前文也说到 ， 有AI加持的搜索引擎 ， 不仅仅能读懂文字 ， 还能听懂语音、看懂图片 。
其实 ， 机器认知世界的方式 ， 也不仅仅局限在自然语言 ， 还包括对语音、视觉等多模态信息的综合应用 。
为此 ， 百度重点研发了知识增强的跨模态深度语义理解技术 。
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一方面 ， 打造拥有超过50亿实体和5500亿事实的多元异构知识图谱 。通过将知识作为背景信息 ， 增强了模型的语义推理能力 。
另一方面 ， 通过知识关联跨模态信息 ， 运用语言描述不同模态信息的语义 ， 进而让机器实现图像和语言、语音和语言的一体化理解 。
基于这项阅读理解技术 ， 百度还在EMNLP-MRQA 2019阅读理解国际测评中 ， 以超出第二名近2个百分点的优势获得冠军 。
智能化多模搜索技术
2015年 ， 百度就提出了多模搜索的理念 ， 探索从文本搜索向语音、视觉、视频等多模态搜索的演进 。
而这或许也是智能化搜索在用户层面最直观的体现——在百度App中 ， 你可以体验语音搜索、拍照搜索、实时翻译、植物识别、视频搜索等丰富的搜索方式 。
除了前面提到的跨模态语义理解 ， 在语音搜索上 ， 百度搜索还集成了语音识别、语音合成等多项AI技术 ， 让搜索引擎能“听”会“说” ， 不仅能够听清、听懂 ， 还能深入理解语义 ， 给出绘“声”绘色的最佳搜索答案 ， 让搜索引擎与用户之间的交互方式变得更加自然、流畅、便捷 。
在视觉搜索上 ， 百度搜索综合了图像识别、人脸识别、OCR、物体检测、实体匹配等多项视觉技术 ， 并依托于搜索系统对全网图像、视频内容的索引以及用户行为 ， 得以细粒度的识别用户实时录制的视频流、拍照及上传图片中的实体和文字 ， 进而围绕实体在用户视觉场景下的需求 ， 链接并组织相关内容及服务提供给用户 ， 实现诸如拍题搜索、商品搜索、实时翻译、植物识别等智能视觉搜索能力 。
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