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LiNR: 在领英上基于模型的神经检索
原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
LinkedIn 提出了 LiGNN 和 LiRank 框架，通过算法改进提升图表训练速度和排名效果，优化职位搜索和推荐系统，使用 ERNIE 模型提高搜索引擎性能，研究深度学习在人才搜索中的应用，提升推荐系统表现。
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关键要点
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LinkedIn 提出了 LiGNN 框架，通过算法改进提升图表训练速度。
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LiRank 框架利用先进的建模体系结构和优化方法，改进了职位推荐和广告点击率预测。
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应用学习检索技术优化 LinkedIn 的职位搜索和推荐系统，提高应聘人员质量。
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使用 ERNIE 模型开发的检索系统在搜索引擎性能上表现良好，尤其是对于不常见查询。
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研究深度学习在人才搜索中的应用，提升推荐系统表现。
❓
延伸问答
LiGNN 框架的主要功能是什么？
LiGNN 框架通过算法改进提升了 LinkedIn 图表训练的速度，优化了图形结构设计和冷启动解决方案。
LiRank 框架如何改进职位推荐系统？
LiRank 框架利用先进的建模体系结构和优化方法，提升了职位推荐和广告点击率的预测效果。
ERNIE 模型在搜索引擎中有什么优势？
ERNIE 模型在搜索引擎性能上表现良好，尤其是对于不常见的查询，能显著提高易用性和适用性。
如何利用深度学习提升人才搜索的效果？
通过深度学习模型学习稀疏实体的语义表示，并结合学习排名方法，可以提升人才搜索和推荐系统的表现。
LinkedIn 如何优化求职者参与度？
LinkedIn 通过构建评估求职者资格的图和利用学习到的链接进行检索，优化了求职者参与度。
学习检索技术在 LinkedIn 的应用效果如何？
学习检索技术有效提升了 LinkedIn 的职位搜索和推荐系统，改善了应聘人员的质量。
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