[发明专利]用于搜索的深度神经网络架构

说明书

本文公开了用于实现用于搜索的深度神经网络架构的技术。在一些实施例中，深度神经网络架构包括：项目神经网络，其被配置为针对多个项目中的每一个项目，基于多个项目中的该个项目的项目数据来生成项目向量表示；查询神经网络，其被配置为基于查询来生成针对查询的查询向量表示，查询神经网络与项目神经网络不同；以及评分神经网络，其被配置为针对多个项目中的每一个项目，基于多个项目中的该个项目的项目向量表示和查询向量表示，生成针对多个项目中的该个项目与查询的配对的对应分数，评分神经网络与项目神经网络和查询神经网络不同。

相关申请的交叉引用

本申请要求享有于2018年2月9日提交的题为“Deploying deep models forsearch verticals”的美国临时申请第62/628,765号的优先权，该申请的全部内容由此通过引用并入，如同在本文中阐述。

技术领域

本申请总体上涉及用于神经网络的架构，并且在一个特定示例中，涉及实现用于搜索的神经网络的架构的方法和系统。

背景技术

用于处理搜索查询的当前架构在处理这样的搜索查询时遭受增加的时延：其涉及在生成针对搜索查询的搜索结果时的复杂考虑。在这些架构中，搜索查询的数据和针对作为搜索结果而包括进行评估的项目的数据越复杂，处理搜索查询同时仍然提供相关搜索结果越计算昂贵。因此，当前搜索架构遭受以下技术问题：牺牲处理速度来换取搜索结果相关性，反之亦然。还出现其他技术问题。

附图说明

本公开的一些实施例通过示例而非限制的方式在附图的图中示出，在附图中相同的附图标记表示相似的元素。

图1是示出根据示例实施例的客户端-服务器系统的框图。

图2是示出根据示例实施例的联网系统内的社交联网服务的功能组件的框图。

图3示出了根据示例实施例的神经网络的架构的组件。

图4示出了根据示例实施例的神经网络的架构的附加方面。

图5示出了根据示例实施例的搜索基础设施。

图6示出了根据示例实施例的搜索基础设施内的搜索查询的生命周期。

图7是示出根据示例实施例的使用神经网络架构进行搜索的方法的流程图。

图8是示出根据一些示例实施例的移动设备的框图。

图9是根据示例实施例的可以在其上执行本文描述的方法的示例计算机系统的框图。

具体实施方式

公开了实现和使用用于搜索的神经网络架构的示例方法和系统。在以下描述中，出于解释的目的，阐述了许多具体细节以便提供对示例实施例的透彻理解。然而，对于本领域技术人员显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践本实施例。

可以通过本文公开的一个或多个示例实施例来解决上述问题中的一些或全部。本公开的系统和方法的一些技术效果是改进搜索系统处理涉及复杂数据的搜索查询的能力，最大化搜索结果的相关性，同时避免会妨碍其他搜索系统的时延问题。另外，其他技术效果也将从本公开中显而易见。