采访Ricardo Baeza-Yates,CTO在纳特

什么是 n目前的任务? 

我们的愿景是作为搜索和浮出可信信息的标准承载。

你的背景是什么,为什么这是一个很好的态度?

我的背景主要是通过其当前定义的数据科学。在20世纪90年代,我开始对Web搜索进行研究,并在过去二十年中继续进行数据挖掘,自然语言处理和机器学习的应用。在此期间,我共同撰写了一本与谷歌巴西工程负责人Berthier Ribeiro-Neto的书,题为现代信息检索:搜索后面的概念和技术[1],赢得了协会的年度奖项用于信息科学和技术(ASIS&T)2012年,仍然是关于信息检索的最具引用的书籍。我还在这些主题上发表了数百篇论文,其中包括使用在搜索中的机器学习的第一些文件,以及用于创新分布式搜索架构的最佳纸张奖获得者。 

通过纳特的产品走了我们。他们为谁服务以及他们解决了什么问题?

在消耗偏见信息时,用户已自满。通过与可信度合作,NTENT提供了一个搜索和评估工具的业务,可帮助内容提供商,亲和团体和电话,使其更容易保护其品牌,驱动服务,增长收入和表面可靠信息。公司能够轻松地部署技术,维护品牌对准,内置收入流,并提升人们看到的信任水平,超越人类偏见。 

您目前在纳特的最大挑战(在业务和技术中)是什么?

   在业务和技术方面,我们一直面临两种主要挑战。 首先,我们面临数据和用户可扩展性的经典挑战。随着用户数量升起,我们需要能够处理更多数据。为了解决这一挑战,我们使用良好算法和分布式系统的平衡组合。我们面临的第二个障碍是搜索质量,部分是由于高量的数据。这需要基于机器学习的上下文排名,可以处理卷,数据和用户分集。

企业如何利用(网络)搜索提供更好的客户体验?

   在许多方面,但两个主要的途径是通过网站搜索和垂直搜索。一个很好的网站搜索允许公司了解客户正在寻找的东西,但在您的网站上找不到。这些包括新产品,替代主题,需要答案的问题等。垂直搜索允许您的客户在特定的(私有)数据收集中搜索,以通过Web或应用程序利用您的内容。 

为什么企业会关心将搜索纳入他们的策略?有什么方法可以解决它?

   搜索可以透露业务的优势以及它缺少的东西,后者代表了发展业务的潜在方式。它还通过查询意图预测和上下文建议(任务,人,产品,内容等)等特征来提高客户体验。这些功能甚至可以包括外部建议,因为人们不仅因为良好的服务而返回网站,而且因为你是也是一个很好的推荐人。实际上,搜索是终极推荐人。

自从它开始以来,搜索行业如何变化,您将来会在哪里看到它?

   搜索行业在60年代开始于图书馆,稍后继续使用第一个业务应用程序,并在90年代末的爆炸中爆炸。今天搜索到处都是。我们只在达到智能搜索助手时开始,但他们将来会变得无处不在。为此做好准备,我们需要将网络和世界的世界集成,改善查询意图预测和查询辅助,提供更好的上下文化(移动搜索),数据集成(从个人数据开始),以及隐式搜索(助理搜索)。近十年前我们预测了许多这些主题[2]。

AI在搜索中玩什么类型的角色? NTENT如何在其产品中使用AI?

   机器学习,AI的主要成功子字段,在搜索中无处不在。主要用于排名,基于深入学习和学习排名的技术。它还用于意图预测,实体检测,拼写校正,查询自动完成以及类似项的推荐,以及其他功能。  

展望未来,在未来五年内搜索最有趣的商业用例是什么?

   有许多有趣的业务案例。我们目前正在研究其中两个。 

第一个是公平的搜索,这意味着我们正在努力确保搜索结果是性别和种族中立,多样化,包容性,以及政治平衡以及其他可能的偏见。这不仅在新闻中至关重要,而且在道德是相关的所有主题和偏见的结果可能会伤害别人。

第二个是对会话搜索,我们能够处理主要搜索驱动的对话,由电子商务和家庭自动化等不同的上下文组成。这里的挑战是,应仔细处理当多人参与多次对话时出现的上下文和歧义。

[1] R. Baeza-Yates,B. Ribeiro-Neto。现代信息检索:搜索背后的概念和技术。第二版。阿迪多 - 韦斯利,英国,2011年。 

[2] R. Baeza-Yates,A. Broder和Y.Maarek,网络搜索技术的新前沿:七个挑战。在搜索和计算,趋势和开发,S.Ceri和M.Brambilla(EDS)。 LNCS 6585,Springer-Verlag,柏林,2011年。

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