序

我们很难量化像“神经网络”和“深度学习”这样的名词现在变得有多普通，或者更直接地说，我们很难量化这些技术如何影响我们的生活。从自动化日常工作到复制困难的决策，再到帮助汽车（载着人）自动行驶到目的地，作为彻底改变计算的技术，神经网络和深度学习的力量才刚刚开始萌芽。

这就是这本书如此重要的原因。神经网络、人工智能和深度学习不仅使日常工作和决策自动化，使它们变得更容易，同时也使搜索变得更容易。以前，信息检索和搜索技术涉及复杂的线性代数，包括表示用户查询与文档匹配的矩阵乘法。如今，先进的技术不再使用代数和线性模型，而是在神经网络学习了如何使用单独的网络对文档中的单词进行归纳总结后，再应用它们来识别文档之间的单词相似性。而这只是搜索过程中使用人工智能和深度学习的一个领域。

本书作者托马索·泰奥菲利在书中采用了一种实用的方法，展示了在搜索引擎开发中使用神经网络、人工智能和深度学习的最新技术。书中有许多例子，能引导读者了解当今搜索引擎的架构，同时提供了足够的背景知识，以帮助读者理解深度学习的适用情景和使用方法，以及如何利用深度学习来提升搜索效果。从建立你的第一个网络并在查询扩展中找到相似的单词，到学习词嵌入来帮助搜索排序，再到跨语言搜索和图像搜索，托马索展示了人工智能和深度学习在哪些情况下可以增强你的代码和搜索能力。

本书作者是一位真正的开源先驱。他是Apache Lucene项目的前任主席，而该项目实际上是为Elasticsearch和Apache Solr提供支持的搜索索引引擎，他还为Apache OpenNLP项目中的语言理解和翻译做出了巨大贡献。近来他获得提名，担任Apache Joshua（孵化）统计机器翻译项目的主席。

我知道你会从这本书中学到很多东西，我推荐这本书，因为它在常识、对复杂理论的解释以及用前沿的深度学习和搜索技术来编写真正的代码这三者之间实现了平衡。

希望你能享受阅读本书的乐趣。我自己真的非常享受！

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