[人工智能]NLP 实战(12): AI小组2022半年小结

AI小组半年研发分析，思考，回顾。

改进：CSDN 统一标签

标签体系是数据分类的基础之一。我们持续在统一标签上进行改进

• 重构领域标签体系
  • 我们的标签体系应该体现技术的潮流，云原生标签体系就是一个例子。
• 对分组标签的持续改进
  • 例如Python/Java分组的子标签正在重构中
    • 干掉老的，过时的标签
    • 增加新的，重要的标签
• 解决标签分类的内在矛盾
  • 例如某个标签t1属于A分组，也属于B分组，B分组是大类，A分组是小类，改进的策略是
    • t1精细出 a-t1, t1两类，这样 a-t1 一定属于t1，但是t1比a-t1大
    • 此时 A分组里看到的是 a-t1，B分组里看到的是t1
    • 这样的分类更精细
• 将标签分类进一步推动到全站数据
  • 同一套内部算法和服务，但是不同领域的标签体系可以根据数据特征的不同有所区分
  • 针对文库做了这方面的迭代
• 好的AI系统需要大量的标注数据，没有标注怎么办？
  • 基于弱标注数据做，也行!
• 我们也做了一些小数据的标签工作
  • 对动态(blink）的非技术/技术标签的识别
  • 对社区和帖子的命名实体识别
  • 但是这两部分的数据还缺乏产品上的有效迭代

构建：CSDN 质量分

需求：Web发展到今天，一个特征是内容爆炸，已经出现“worse is better”的逆淘汰现象，也就是劣币驱逐良币。对于用户来说就是内容很多，但是找到的内容质量整体在下降。

解决：我们从衡量博文质量的角度出发，设计并实现了一套有效的博文质量评分机制。

基本原理是很简洁的，两个部分的公式就可以概括：

• 博文质量分=累加优质博文特征分x累乘低质博文特征因子
  • 累加优质博文特征分=权重1*优质博文特征1得分+权重2*优质博文特征2得分+…+权重N*优质博文特征N得分
  • 累乘低质博文特征因子=低质特征因子1x低质特征因子2x…x低质特征因子M

难的地方在于工程细节，包含：

• 精确识别/计算某个特征的各种cornercase
• 全量对所有数据计算
• 算法变动后的更新机制
• 全站数据管道对质量分的正确使用

这是一个良币驱逐劣币的过程：

• 各种榜单（极客日报-CSDN每天值得看，综合热榜，领域榜）全部使用质量分做基准过滤
• 搜索/推荐 的数据也全量的把质量低的去掉
• 博客创作的时候，如果质量分低，就会提醒用户质量分低会减少它曝光的几率，给用户明确的导向

很多人忙于制造各种低质量的数据，我们在重视内容数据的质量，内容数据质量的治理是一个长期的工作，这只是起了一个头。近期我们会在 CSDN指数 页面提供独立的质量分查询入口。

打造：CSDN 每天值得看（极客日报）

需求：我们希望将CSDN每天值得看的数据筛选出来，同时能和用户便利而直接的讨论、交流、打赏互动等，快速地迭代。

解决: 我们构建了极客日报社区 通过快速迭代实验了一系列的数据策略。

• 博文推荐数据类榜单：
  • 每天值得看频道
  • 每天最佳新人
  • 一周精选
  • 月度精选
• 支持运营类榜单
  • 每天分享能手
  • 铁粉增长
  • 原力计划V4
  • 一周学习榜
  • 每天学习榜
  • 一周精品笔记
  • …

有一个需要和BI区分的是

• 企业内的BI平台可以在数据仓库里跑各种各样的内部分析数据。但是它只是内部的数据，没有推到前台，和用户直接发生交互，或者需要为数据定制前台页面。但是实际上，将数据直接推送到社区，直接使用社区的基本功能（发帖、红包、打赏、交流讨论），可以低成本快速的获得数据驱动实验和迭代。
• BI部分大部分主要是结构化数据的分析和处理，可以完成1/3部分；但是数据智能还需要和AI结合处理，完成
  2/3；把数据直接推到社区能完成目标功能是最后1/3。把这3个部分结合起来做到轻量，快速迭代，就是数据智能的一个MVP。

在持续的快速迭代中，我们也从中提取了有效的算法和策略用在了其他地方。

• 为了提取每天值得看的的分领域数据，我们分析出了以往的领域分类，对数据机器标签的得分没有充分使用，在我们充分使用后，领域分类就比较准确，在CSDN全站的领域榜上也同步了该策略。
• 我们看到，每个领域平均推荐的结果是，初阶的，老的领域的数据太多，这些数据用户并不想看，不觉的这些博文有什么“值得读”的价值。那么，我们使用了“初阶的/老的领域降低数据量，中高阶/新的数据增加数据量”策略。这个策略进一步演变成了分层标签体系，用在了全站综合热榜的数据比例调控上，解决了综合热榜存在的初阶/老的方向数据太多的老大难问题，这是一个有效的策略，有效的策略能建立好的“良币驱逐劣币”的导向机制。最终，我们要和用户建立起 win-win 的双赢结果。这点也说明了，统一标签是数据分类的一种有效的底层机制，包括体系性、准确性、策略性三种相关的机制。

一些实验性尝试则还需要进一步的迭代。

• 我们尝试了数据的初/中/高机器难度分类，目前还在进一步迭代中，难度等级的可计算性相对来说比较不好做，因为难度是带有一定主观性，在可计算性上有一定的模糊性。真正要比较好地解决，需要有覆盖度很全的知识图谱。简单来说，要有“体系性的先验知识”，这点我们在统一标签上也可以看到，如果只是单一的多标签分类，是不能解决问题的，但是一个覆盖度相对来说比较全和新的标签体系，再配合精确的多标签分类，有层次性的策略规则，可以发挥很好的效果。
• 新/老技术分类，是另一个尝试的分类器。同样的问题，单一分类器容易，要解决长尾问题，也还是需要结合分层体系来做。实际上这两个实验本质上都应该是决策树机制起作用，面对长尾的数据，决策树就变成了一个多层分类体系。

数据智能不单是算法，更是一个系统，一个带有反馈循环的自动化系统，从数据出发，需要的是一整套完整的反馈循环。

1. 通过算法，分析结构化/非结构化数据，获得了topN的结构化数据
2. 通过社区（终端）发帖，将数据分发出去。
3. 通过社区的基本功能：评论、交流、红包、评论区打赏建立互动区。
   • 评论区，建立起社区的技术讨论氛围，引导有质量的技术创作。
   • 提问，无论是谁，发出博文获得对内容的讨论都是受欢迎的，形成正向反馈。
   • 打赏，鼓励高质量技术写作。
   • 红包，可以适当的建立一些热点社区内活动。
4. 通过私信，让触达到位。
   • 现代Web，内容非常之多，茫茫信息量，有价值的信息要触达，但是要控制量，不能滥用。
   • 核心还是建立正向反馈：
     • 评论/回复尽量提供有价值的问题和讨论，这样配合触达才是正向反馈：Win-Win
     • 打赏当然要配合触达。
5. 改进移动端交互体验。
   • 移动的流量事实上是远大于PC的，如果一个应用不重视移动/H5的体验，基本上活在Web1的时代，连Web2都够不上。
   • 如果用户好不容易克服了障碍，来到了页面，结果交互体验很差，那么就没有获得好的体验，用户获得的价值变低，用户和平台之间的价值交换没有发生。
6. 运营也需要能自动化的获得很多信息来做数据分析。
   • 要形成有效的循环，也要能尽量把运营操作机械化，自动化
   • 人做什么？基本的动作交给机器之后，人来做那些机器做不了的事情，例如策略调整，分析缺失的链条，把链条补上，但是尽量不要做一次性的工作，尽量让工作能有可复用，聚焦到一个模型上。这样才会有沉淀。

总的来说，基于极客社区，我们逐渐在理解一些重要的问题：

• 什么是数据智能系统？
• 什么是数据驱动的循环？
• 为什么触达是重要的？
• 又是什么会让用户沉淀下来，形成用户粘性？
• 为什么一个能快速迭代实验的系统，是重要的？
• 如何面对“小”的数据？
• 把“小”的数据公开给用户意味着什么？

直面这些问题，不放过细节，寻找逻辑上的链条，如果我们在小数据上验证成功了，那么它又可伸缩性么？放大后的变化曲线是线性还是其他的呢？有时候，我们需要大量一手的“人工智能”，花苦功夫理解数据：NLP 实战(11): CSDN Daily，兼谈技术写作的问题。

实验：基于意图识别的1-2轮回复

我们悄悄做了一组机器人实验。本着朴素的思考，我们认为做通用的多轮回答机器人没戏。于是我们从最简单的意图识别开始，意图识别后，不是给用户推送广告，而是给引导用户真正获得学个知识或者问个问题。目前大概有10%左右的进入2轮对话。

基于学习用户画像，该项目还在持续迭代优化中。我们认为一个自然人用户，是不同场景的不同用户。例如针对学习场景来说，一个人是否是学习目标用户。在学习的场景中，每个人都在学习状态机的某一个状态，这个是动态变化的。如果我们建立起有效的学习状态机，根据情景的上下文就能动态的刻画学习者的状态。那么，我们就能有效的帮助用户获得真正需要的学习知识。

问答：减少重复问题和辅助回答

技术开发中的长尾问题是很多的，如何有效减少重复问题是我们的努力之一。采用基于语义匹配的模型，在问答里，当识别到用户提出的问题和以往的问题有高度相似性时，如果已解决的问题直接就解决了用户的提问，那么就减少了一次重复提问。目前能做到8%左右的采纳率。

有一类问题，它提出的问题事实上在博文里是有相关的博文能解决用户的问题的，或者某一些文档的参考资料能解决问题。我们构建高质量博文+知识图谱库，基于这些数据驱动来做1轮回答。目前还在迭代。

学习：技能树数据和管道的持续构建

海量的长尾数据，用户只能通过搜索和碎片方式来学习。逐渐地有很多各种各样的课程，但是如果课程本身又很多，又会变成大海捞针，回归到通过搜索和碎片式的方式学习。构建开放的技能树，聚集确定性的知识，让同主题学习发生。其中技能树的构建也是一种先验知识的构建，我们陆续和开放社区一起在原来的基础上，持续构建了 网络技能树、CUDA技能树、云原生技能树、Vue技能树，即将到来的还有 面向对象入门技能树、游戏开发入门技能树、MySQL技能树…如果你有对某一个领域的系统的知识，有希望帮助到更多的开发者构建知识体系的热情，欢迎一起来技能森林参与构建：https://gitcode.net/csdn/skill_tree

而管道工具上，将多种异构的外部和内部数据源系统统一在数据层，提供一致的接口和服务。

热榜：有效的策略

我们对热榜和领域榜的实现进行了深入的分析和验证。将在极客社区里 CSDN每天值得看 实验获得的经验用在了热榜的改进上。

核心的改进是

• 完整实现细节的review，能快速定位到具体的问题
• 通过分层标签体系有效的调控数据的重要性，具有潮流技术导向的能力
• 具有热点问题的编辑推荐能力
• 经过标题党、软文识别、违规图片、质量分、等一系列低质量因子抑制，能有效抑制低质量文章

我们解决了卫生问题后，往下走就可以逐渐构建创新的功能点，想象和创建让用户眼前一亮的数据智能。

小结

数据要体现出智能，事实上是一个系统构建的工作。我们要理解数据、理解算法、理解自动化系统、理解产品和运营。最后你会发现它事实上还是要理解程序：什么是有效的正向反馈系统。在这里面，算法是精确定位的基础，数据体系是效解决长尾问题的根本，自动化系统是泵，终端和触达则是智能系统的硬件。不是为了堆砌名词，而是当我们说数据智能的时候，要想清楚智能在哪里。我们会持续在CSDN学习和全站数据上都做好每一个数据智能。

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