百度会根据用户输入进行实时分词处理,并根据用户输入内容及相关流量情况对语义进行判断,百度会预先读取大量的历史数据信息作为训练集。
1. 百度下拉框背后的原理
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(1)借助于大数据分析。百度会根据用户输入进行实时分词处理,并根据用户输入内容及相关流量情况对语义进行判断,从而得出最佳匹配结果。
(2)通过人工学习和机器学习方法来实现。在此之前,百度会预先读取大量的历史数据信息作为训练集,然后使用神经网络、隐马尔可夫(HMM)、K-means聚类方法以及SVM(Support Vector Machine) 来对数据进行分布式处理, 从而形成一套“物竞天命”般的最佳化方法。
2. 百度相关性/相似性/意图性/上下文性如何影响下来选项?
(1)相关性: 当用户在输入中使用特定语气时, 百度将根据不同情况显示不同的下来选项; 例如, 当用户在"iPhone Xs"中使用"卖"时, 百度将显式出所有iPhone Xs卖家信心; 还未当用户在 "iPhone Xs Max"中使用 "真皮壳", 那么就会映射出所有 iPhone Xs Max真皮壳产品信心。
(2)相似性: 当一些话语都是围绕一个核心问题时, 由于AI 技术能够得出正常人隐士不能得出的正常意图 , 比如 “iphone xr max” 咪 “iphone xsmax” , AI 技术能够得出这 2者之间是存
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