論文の概要: Deep Natural Language Processing for LinkedIn Search Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08252v1
• Date: Fri, 30 Jul 2021 17:40:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-22 16:28:43.206701
• Title: Deep Natural Language Processing for LinkedIn Search Systems
• Title（参考訳）: LinkedIn検索システムのためのディープ自然言語処理
• Authors: Weiwei Guo, Xiaowei Liu, Sida Wang, Michaeel Kazi, Zhoutong Fu, Huiji Gao, Jun Jia, Liang Zhang, Bo Long
• Abstract要約: 検索エンジンにおける5つの代表的なタスクにディープNLP技術を適用するための総合的研究を紹介する。 この作業はLinkedIn検索の既存の取り組みに基づいており、商用検索エンジンで大規模にテストされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.3087606162654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many search systems work with large amounts of natural language data, e.g., search queries, user profiles and documents, where deep learning based natural language processing techniques (deep NLP) can be of great help. In this paper, we introduce a comprehensive study of applying deep NLP techniques to five representative tasks in search engines. Through the model design and experiments of the five tasks, readers can find answers to three important questions: (1) When is deep NLP helpful/not helpful in search systems? (2) How to address latency challenges? (3) How to ensure model robustness? This work builds on existing efforts of LinkedIn search, and is tested at scale on a commercial search engine. We believe our experiences can provide useful insights for the industry and research communities.
• Abstract（参考訳）: 多くの検索システムは、検索クエリ、ユーザプロファイル、ドキュメントなど、大量の自然言語データを扱うので、ディープラーニングベースの自然言語処理技術(deep nlp)が役に立ちます。 本稿では,検索エンジンにおける5つの代表的なタスクにディープNLP技術を適用するための総合的研究を紹介する。 5つのタスクのモデル設計と実験を通じて,(1)ディープNLPが検索システムで役に立つ/役に立たない,という3つの重要な質問に対する回答を見つけることができる。 (2)レイテンシの課題への対処方法? (3)モデルの堅牢性を確保するには? この作業はLinkedIn検索の既存の取り組みに基づいており、商用検索エンジンで大規模にテストされている。 私たちの経験は、業界や研究コミュニティに有用な洞察を与えることができると信じています。

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