自然语言处理技术及互联网应用解析（节选）

百度的吴华博士从搜索引擎的用户需求出发，她说道目前用户的搜索需求已经不限定在关键词的搜索，而是一些有语义的内容搜索，提到了目前互联网应用中的趋势：前互联网应用中的趋势：

    基于知识网络的全面搜索需求，其中包括知识、语义搜索（精确的需求理解、直接答案满足）以及对话式搜索（智能交互）。
    主动推荐，不搜即得
    精准的个性化服务

面对这样的搜索需求时，给NLP带来了还大的挑战，主要表现在四个方面：

    需求识别，输入复杂、需求多样
    知识挖掘，来源自暗网，数据形式不单一，而且具有各种层次的知识
    用户引导方面，如何建议、扩展以及交互
    结果组织与展现方面，采用直接答案、聚类或是关系图都需要考虑  

    文本理解包括用户需求的蓝屏以及广义的理解，用户理解就是给用户建模知道他要做什么。基础的技术角度设计语法分析、句法分析、语义分析、ML模型，在应用中对应了知识图谱、Query分析、智能交互等。随后她从实际的案例来讲解这些方面的知识与关联：
    实体挖掘，例如用户在搜索“中国合伙人”时，将会从Query Log挖掘、URL pattern挖掘以及从title中挖掘
    Ontology建设，主要是上下位知识挖掘、三元组知识挖掘、相关实体挖掘以及语义标签挖掘
    语义计算
    
    随后她提到了Query理解的内容，Query理解的一个展现就在框计算时理解用户的意图给出精确的答案，主要涉及三个方面的内容：
    Query改写
    意图归一
    复杂Query理解
    
    当用户输入有误时，一般使用机器翻译模型来进行Query改写；对于一个Query的多种表达方式，使用Query Pair文本语义匹配计算，目前的准确率是90%，比基线高出绝对值高出10%；针对复杂的query，通过依存分析结果、查询逻辑表达式以及知识库推理进行处理。

    语用分析用户智能交互部分，吴华博士以语音助手为例进行了实例的分析，在对话管理中，需要通过置信度、信息重要性以及历史信息来处理来自ASR和SLU结果的不确定性，然后根据用户提供的新信息来确定下一步行为。在对话管理中主要设计对话控制和对话环境建模两个模块。对话控制策略是基于框架的控制策略，即框架定义完成指定任务需要的信息、根据已知的信息确定之后要问的问题。而更加复杂的对话管理方法是基于AI或者统计学的方法来实现。

    为什么IBM Research是许多NLP核心算法的开创者、Microsoft Research拥有豪华的NLP科研团队，反倒是Google能第一个把翻译做成大规模互联网产品？李志飞指出：
    团队基因：科学家+工程师
    整个谷歌大环境是实用至上
    大数据，中英系统用几千万对句子
    云架构：GFS、Map-reduce、BigTable
    由于现成的理论和模型，他认为一个10个人的开发团队+16个人的产品团队完全可以做一个谷歌翻译。