本书教你用深度学习和神经网络打造更智能的搜索引擎，通过简单易懂的示例解释搜索和深度学习技术，大部分示例配有Java代码。书中介绍了搜索引擎面临的主要挑战及其常见解决方法，以及深度学习所能提供的帮助。此外还阐释了几种深度学习技术及其在搜索环境中的适用范围，以及Lucene和Deeplearning4j库的用法。最后讨论了更为复杂的应用场景，例如由深度学习驱动的机器翻译和图像搜索。

本书读者应具备一定的Java编程基础，但不需要具备深度学习和搜索引擎开发背景。

● 第一部分：搜索、机器学习和深度学习的基本概念；使用神经网络模型从数据中生成同义词
● 第二部分：使用循环神经网络来生成用户输入查询的替代查询；借助深度神经网络的帮助，在用户输入查询时提供更好的建议；使用词嵌入提供相关性更强的搜索结果；文档嵌入在排序函数和内容推荐中的使用
● 第三部分：由深度学习驱动的机器翻译和图像搜索；深度学习模型调优和处理连续传入的数据流



“本书作者采用了一种实用的方法，展示了如何在搜索引擎开发中使用神经网络、人工智能和深度学习的新技术。”

——Chris Mattmann，美国国家航空航天局喷气推进实验室副首席技术与创新官

“这本书融合了传统搜索技术和先进的深度学习技术，内容全面、讲解透彻。”

——Greg Zanotti，Marquette Partners软件开发工程师

“这本书的写作条理清晰，如果掌握了其中介绍的深度学习前沿技术，你的搜索引擎性能将上升一个台阶。”

——Andrew Wyllie，GearJot公司CTO

“书中示例易于上手，你很快就能掌握其中的深度学习技术，并开发出基于搜索的产品。”

——Antonio Magnaghi，System1公司CTO

托马索•泰奥菲利（Tommaso Teofili）

Red Hat公司高级软件工程师，曾担任Adobe公司软件工程师，对开源和人工智能充满热情。他是Apache软件基金会的成员，参与了许多项目，涉及信息检索、自然语言处理和分布式计算等主题。


【译者简介】

李军

电子科技大学计算机应用技术硕士，《IDA Pro代码破解揭密》合作译者，现从事电力系统自动化工作。

天舒

曾就读于四川大学电气工程及自动化专业，英国曼彻斯特大学电力系统工程硕士，现从事电力系统自动化工作。