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4）语音
2019 年，百度推出了流式截断多层注意力建模(SMLTA) ，以提高语音识别的准确性，使识别中英文混合或普通话方言混合成为可能。其开发的语音合成技术 Meitron ，将音色、风格、情感等元素映射到不同的子空间中，允许用户通过录制 20 个句子的语音输入，将应用程序的语音转换为自己的语音，这项功能已嵌入到百度地图应用中。
5）自然语言处理
百度构建了一个知识增强语义理解框架 ERNIE ，能够不断地学习各种知识。ERNIE 中英文理解运行较好，被广泛应用于阅读理解、情感分析、搜索智能问答、视频推荐、CTR 预测等领域。在机器翻译方面，百度还开发了第一个语音对语音的同声传译系统，为用户提供高质量、低延迟的同声传译体验。
6）深度学习(DL)平台
百度开发了一个开源的、行业级的深度学习平台——飞桨。其优点包括:基于编程逻辑的 DL 框架，支持开发的灵活性和稳定性;万亿级参数实时更新的超大规模训练能力;针对不同平台和设备的高性能推理引擎端到端部署;开源的工业级模型，涵盖了广泛的应用领域。

文章插图
5.2.搜索技术：巩固信息提取技术，不断完善信息分析技术
1）排序
百度将搜索查询与 Web 页面上的内容进行比较以确定相关性。通过机器学习模块分析丰富的互联网和用户交互数据，并对搜索结果进行优先排序，极大地提高了排名的相关性、新鲜度和可信度。通过应用机器学习技术，可以更好理解用户输入关键字的简单文本之外的语义，为用户提供更相关的搜索结果。
2）视频搜索
视频内容在互联网内容生态系统中呈爆炸式增长。视频作为一种新型的通用内容格式，比图形内容更直观，更容易理解，且具有更大的信息容量。百度下一代通用搜索(视频搜索)已经初具规模。
3）多模式检索
语音识别在长句、中英文混合、重口音等场景下的准确性大大提高，显著提高了语音搜索的用户满意度。视觉搜索的终端视觉交互引擎 V1.0 的构建和 Convolutional Neural Network (CNN)模型的实现，辅助无监督或半监督模型的应用，培训成本显著降低，明显改善了用户在多个关键场景中的体验。
4）Web 爬行
强大的计算机集群和智能调度算法能够高效地抓取网页，并且系统很容易得到扩散以收集更多的中文网页。另外， Spider 技术能够在不同的间隔刷新 web 索引，刷新频率根据之前对 Internet 搜索用户的需求和信息的性质的了解而设置。
5）自然语言处理
对于搜索而言，自然语言处理有助于理解用户需求和 web 内容，优化搜索结果，支持第一线的准确结果，并支持搜索结果的语音广播，所有这些都增强了用户体验。对于 Feed 来说，自然语言处理不断完善内容理解、推荐算法、内容生成等技术，优化个性化推荐结果，以不断改善用户体验，促进 Feed 生态系统的健康发展。
6）移动互联网用户行为信息的提取与分析
高性能算法和信息提取技术的使用能从移动互联网用户中提取行为信息，这些技术能够帮助理解复杂的用户行为指标，如对投票、分享、点击和关注的喜好，从而有效地对信息质量和受欢迎程度进行排序，反过来又能为用户提供更准确的搜索结果。
7）TOP1 搜索
问题解析和分析、答案匹配、提取、页面内容理解和搜索引擎的其他方面的显著增强结果。百度在 2019 年大大提高了用户对 TOP1 搜索结果的满意度以及搜索交互的效率。
5.3.P4P 技术：智能分析客户数据，定向推送商家链接
P4P 平台每天根据用户输入的搜索词或他们在网页上看过的内容提供数十亿个相关的、有针对性的赞助商链接。
1）P4P 拍卖系统
基于 web 的拍卖系统能使客户能够对关键字进行投标，并自动提供百度和百度联盟伙伴相关的、有针对性的促销链接，系统将首先筛选赞助链接和特定查询之间的相关性。基于深度强化学习和自动化机器学习技术的新型拍卖系统的开发，能够自动更新拍卖机制，更好地进行对业务流程进行优化。

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