在擁有超過200萬款App 的Google Play Store中,搜尋到想要的App並不是一件很容易的事。Google最近就引入神經網路技術,可根據App名稱與簡介預測主題,幫助使用者找到更相關的App。

負責Play Store的Google工程師Malay Haldar、Matt MacMahon、Neha Jha及 Raj Arasu指出,在每個月湧入Google Play下載App的數十億用戶中,有人是搜尋特定名稱的App,如Snapchat,但有近半數是輸入一個概略的主題進行搜尋,像是「自拍App」或「恐怖遊戲」等。

但是對搜尋引擎來說,主題式搜尋就不只是以查詢字詞來索引App,而需要真正理解與某個app相關的主題。傳統上可以用機器學習來解決,然而這種方法需要先以極大量的字詞來訓練人工智慧。不過在Google Play上,即使是「社交網站」(social networking)這種常見主題也沒有足夠app可資訓練。對Google來說挑戰在於如何在有限的範例下進行訓練,然後推廣到上千個主題及數百萬的App。

為此Google建立一種深度神經網路(deep neural network, DNN),加以訓練後,可以依據App的名稱及敍述字詞預測App的主題。例如當敍述文字中包含「令人害怕」、「恐懼」、「非常嚇人」等字詞,就與「恐怖遊戲」主題建立關聯性。然而這種機器學習的問題是,機器會完全死記這些主題,而無法概括化到沒見過的主題。為此,Google又以模仿人類學習的方法來訓練這套神經網路,教它學習如何運用語言來描述App,例如碰到「相片」就會預測「分享」。在此階段下,這套神經網路系統已能為App加入不同類主題關聯,但成功率僅在常見主題較高,較少見的主題如「自拍」則尚無法勝任。最後,Google再輔以人類訓練員,以強化這套系統的關聯訓練。

Google並未說明目前效果如何,但表示已足以用於Play Store的推薦搜尋上,協助使用者找到高相關性的App。Google同時正在研發Play Store的個人化搜尋技術。


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