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Artificial Intelligence and Deep Learning
Presentation
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深度语义匹配模型在搜狗搜索中的实践
Abstract:
本篇报告主要介绍深度语义匹配模型在搜狗搜索引擎上的一些实践工作。 搜索引擎对各个模块的响应时间要求比较苛刻,目前主流的深度学习模型,在 CPU 上的计算时间都达不到要求,为此搜狗引入了 GPU 服务,将用户查询和一部分经过粗筛的网页内容,交给 GPU 服务进行相关性计算,并将结果返回,能极大地降低相关性计算的响应时间,并且能通过复杂模型带来相关性特征精确度的提升。 搜狗搜索的语义匹配模型,主要是通过各种较复杂深度学习模型来计算用户查询和网页内容的相关程度,这些模型也同样适用于问答系统和推荐系统。 本演讲将从搜狗搜索早期的语义匹配模型开始,详细介绍搜狗搜索的语义匹配模型是如何逐渐进化的,我们会重点介绍BERT模型在搜狗搜索中的应用。
 
Topics:
Artificial Intelligence and Deep Learning
Type:
Talk
Event:
GTC China
Year:
2019
Session ID:
CN9725
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