iPIN ：深挖語義搜索技術的市場紅利

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(iPIN 創始人楊洋）

“很多人認為我們只是一家高考志愿填報公司”，面對雷鋒網采訪，iPIN 公司CEO 楊洋首先糾正道。

如果去到iPIN 的官網，你可能也會有類似的感受。由于正處畢業季，后續新產品正處于準備發布的階段，所以官網重點展示了“完美志愿”這款產品。但是，在楊洋的規劃里，“iPIN 致力于成為全球最大的人工智能個性化信息服務提供商”，完美志愿只能算是宏大愿景的冰山一角。

填過高考志愿的都有印象，人手一本厚厚的專業查詢手冊，在幾百頁的手冊上考生需要先查學校，再查往年的分數段，然后就是查找合適的專業，但這個專業具體學什么，學校專業實力如何？未來的就業情況怎樣？都沒有詳細介紹，即便是上網查詢也不一定能得到滿意的解答。因此對于寒窗苦讀的學子們來說，在人生的重要轉折點，要想選擇一所合適的學校、理想的專業，并不是一件容易的事情。如何快速高效地實現高考志愿填寫？針對這一剛需，完美志愿應運而生。

“完美志愿從本質上講解決了志愿填報效率低下與信息不對等的問題”，一位業內人如此評價。考生只需要輸入所在地區、分數、期待學校、個人興趣、就業方向等條件就可以快速高效找到能夠匹配的學校。此外，為了滿足多方面的填報需求，完美志愿還能提供學校的綜合評級、錄取概率、畢業生月薪、社會知名度等分析項，從而幫助考生快速做出選擇。另外，考生也還可以根據自己的興趣、性格等需求來去做個性化選擇，所有的操作都是全自動化的，當然其中的部分功能是要付費才可以使用。

根據iPIN 方面提供的數據顯示，完美志愿于2015年6月上線，一個月獲得300萬+用戶，日均UV 50萬+，包括百度、新浪和360 都直接采用iPIN 提供的就業分析數據。盡管國內每4-5個高考學生就有一個用過完美志愿的服務，但對楊洋來說，完美志愿只是他技術創業的第一步。

“人工智能技術發展分四個階段：計算智能、感知智能、認知智能 、類人智能。”完美志愿屬于第一階段——計算智能，服務器通過對海量數據資料的計算處理來查詢結果，但這并不能體現iPIN 在技術領域的全部優勢。iPIN 的核心技術優勢是基于文本內容做深度學習，機器能夠在讀懂文本之后進行思考并采取行動，在技術范疇內屬于認知智能階段。

自從深度學習概念被提出之后，深度學習被廣泛的應用于臉部識別、圖片識別等方向，但很少有針對文本去做深度學習的公司。區別于我們日常所使用的關鍵詞搜索，基于文本內容做深度學習可以實現語義搜索的結果。傳統的關鍵詞搜索，主要針對網頁內容去做關鍵詞提取來查找相關結果，而語義識別則需要在理解文本內容之后去做相關內容搜索。所以相比關鍵詞搜索，語義搜索能夠找到關聯度很高的內容，對應的搜索更準，結果信息更豐富。

iPIN 旗下的“職場GPS”采用的正是語義搜索技術。用戶輸入相關搜索詞，就可以在全網范圍內準確的找到相關職業。比如，輸入“喜歡打扮”，最終的結果就會出現“化妝師、禮儀形象師”等推薦職位，而在推薦職位的介紹中可能并沒有“喜歡打扮”這一關鍵詞。所以，這一核心還是基于文本語義的精確理解。

另外一款即將上線的產品HaoHR 同樣是基于語義搜素技術，但用戶定位略有不同。“以往招聘業務不好做的關鍵原因是由于HR知識面有限，另外關鍵詞搜素能力并不精準，導致簡歷搜索效率并不是很高。HaoHR 的出現，將輕松解決這一難題“。技術方面，HaoHR 采用“文本匹配”技術，用戶可以輸入更寬泛的搜索文本，而且不限文本長度，甚至支持輸入整個招聘職位描述匹配簡歷。比如，想搜索“程序員”簡歷，以往只能搜索“程序員，C++、Phyton”等專業性關鍵詞，但現在可以把整段的招聘需求輸入，haoHR 后臺會根據對語義理解去查找匹配的簡歷，得到更全面的簡歷推薦。另外，HaoHR 整合了多個平臺的簡歷，保證了簡歷匹配度高達50%。據楊洋介紹，目前HaoHR正處于內測階段，包括阿里巴巴、騰訊、迅雷等互聯網公司內部已經開始使用這一服務來招聘人才。

“技術層面，我們讓機器去理解什么是公司、職業、學校、專業，這可不是簡單的編寫判斷規則就可以搞定的，必須要有知識圖譜對文本進行不斷的訓練，才能實現語義判斷”。所謂知識圖譜，就是從各類結構化、半結構化、非結構化數據中抽取實體、實體屬性、實體之間的關系，并組合成一張網絡，借助這一網絡能夠反映真實世界的相關信息，因為在真實的世界中，人類的認知就是由實體、屬性和實體間的關系構成。用楊洋的話來說，知識圖譜就好比一本教材，這本教材有清晰的目錄，各章節之間彼此都有一定的關系。知識圖譜能力強大與否，取決于教材目錄的分類與準確性。

（圖片來源infoQ）

在這方面，“iPIN 編教材的方式是顛覆性的，我們采用全量化的判斷標準“。以人為例，iPIN 將人具體分類為300多個維度，這些維度包括學歷、智商、穩定性、成長空間等，分類非常精細。通過各個維度的定量分析，而非主觀方面的定性判斷，讓主觀的描述更精準量化，最終實現代替人去做分析。“目前，像我們一樣針對文本做Deep learning 的公司還很少，在已有的幾家公司里，iPIN 在技術上是比較領先的“，楊洋補充說道。

楊洋表示，公司目前的業務項目都是他在美國讀博項目的延伸。作為美國天普大學（Temple University ）的信息學博士，楊洋師從信息分析領域的大牛Pei-yu Chen和Rajiv Banker。博士畢業之后，楊洋曾擔任哈工大副教授和YY 語音全球化項目的負責人。公司另一位創始潘嶸，中山大學教授，原美國HP實驗室數據科學家，2005年包攬KDD CUP全部世界冠軍。另外，學術圈資歷深厚的香港科技大學計算機系系主任， AAAI Fellow以及ACM杰出科學家楊強教授在公司內部擔任董事一職。公司技術合伙人李訓耕、技術副總裁趙泛舟作為楊洋前YY 同事，兩人各自在MSN、騰訊微博擔任過技術總監一職。縱觀國內甚至國際上的所有創業公司，iPIN 團隊的技術實力上都是首屈一指的。也正因為有這方面的技術積累，使得iPIN 對技術背后的市場有足夠高的期待。

“文本深度學習的技術應用市場足夠大，我們希望能夠用技術來顛覆所有相關領域”，楊洋還是一如既往的自信。今年6月，iPIN 將在北京舉行產品發布會。除了完美志愿之外，職場GPS、HaoHR 兩款產品將正式對外發布。目前，iPIN 的產品線已經涵蓋“職場、法律、金融、招聘”等多個領域，對于估值幾十億的iPIN 來說，此前多年的低調研發已結出果實，等待他們的將是巨大的技術紅利市場，未來還有更多領域亟待他們去發掘。

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