近年来深度学习作为人工智能的核心技术在图像、语音、自然语言处理等领域都取得了很大突破。在自然语言处理方面，深度学习在句法分析、语义分析、文本匹配、机器翻译等方向都有很多进展。文本匹配作为一个基础技术在搜索、推荐、对话等场景中有着广泛应用。

百度NLP于2013年设计研发了一种有监督的神经网络语义匹配模型SimNet，显著提升了文本匹配效果。随后几年，我们持续积累该技术，于2017年进一步提出语义匹配框架SimNet2.0，该框架无论匹配效果还是场景扩展性都有很大飞跃。基于该框架，我们在百度搜索、百度资讯流等产品取得很多成功应用。尤其在百度搜索上，我们累计上线相关项目20余个，显著改善长冷query搜索效果，极大提升搜索智能化体验。

本次演讲主要介绍百度NLP的神经网络语义匹配技术，分享其在百度搜索中的实践经验。