微软开源释出搜索引擎Bing的关键算法

微软开源释出搜索引擎Bing的关键算法Space Partition Tree And Graph（SPTAG），该算法透过向量搜寻的技术搭配深度学习模型，以持续改进搜寻结果，使Bing搜索引擎更了解数十亿网页搜寻背后的意图，在毫秒内从数十亿个资料向量中，搜寻出最相关的结果。

微软在察觉用户搜寻的模式开始改变后，就开始使用向量搜寻技术，向量搜寻技术是用概念的方式来搜寻，而不是透过传统的关键字方式，举例来说，当使用者在搜索引擎Bing中输入“巴黎铁塔有多高”，系统能够用自然语言的方式，回复使用者埃菲尔铁塔是1,063英尺，即使“埃菲尔”这个字词从来没有出现在搜寻请求中，而“高”也不会出现在搜寻结果中。

微软指出，文字、图片和其他资料透过数值表示法，搭配上深度学习技术，就能够用这些向量来理解搜寻的意图，当一个数值点被指定为一个资料，向量就能够被排列或是找出关联，这些关联结果能够改善搜寻结果，当用户送出搜寻请求时，Bing能够扫描所有索引向量并提供最佳配对的结果。