文娱大脑究竟能有多“智能”？答案是全生命周期的人工智能技术！从内容智能到增长营销，全景揭秘阿里文娱智能算法，就在这一本！
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阿里是一家坚信数据力量的公司，而文娱涉及的相关产业非常广泛，从线上到线下、从影剧综漫到现场娱乐以及文学小说等，其组成、形式、展现、分发的复杂性交织在一起为业务数据化带来了巨大的挑战。
近三年来，阿里文娱摩酷实验室始终以助力业务发展和增长为核心驱动，形成如下四个的技术方向：
内容理解是文娱相关算法技术的基石，IP、小说、剧本、视频、音乐等不同形态的内容对构建起领域知识图谱带来了很多困难，在这其中计算机视觉、自然语言处理、图谱&推理、图神经网络、多模态内容分析等技术被广泛应用于内容解构。以视频为例，影剧综视频的时长很难用一些低层级的标签来抽象表达其内容，基于多模态的分析技术在这类内容上也会碰壁，因此融合内容专家及机器学习系统的半自动化微标签体系成为一种可行的出路。与短视频快速的线上反馈闭环不同，即使制作周期最短的综艺节目也需要 3 个月以上，期间还面临内容监察审核的不确定，这就导致影剧综内容制作高度的不确定性，如何基于复杂的数据分析线索以及历史的成败规律来选择评估内容是各个综合视频平台所面临的核心挑战之一，而阿里文娱北斗星系统就是用来解决这一问题的。
搜索和推荐作为两种解决信息爆炸的重要手段被广泛应用于各个 APP 中，而影剧综内容的复杂性导致用户想精确描述一个内容非常困难，仅通过节目名、演员名去检索给用户也造成了很大的困扰。在文娱内容的分发体系中对搜索模式、推荐模式的融合成为新的用户需求，如何更为准确的通过类强化学习的用户意图理解过程来协助他们尽快找到喜爱的内容，成为文娱搜推体系下一阶段的首要任务。
文娱作为产业互联网发展的重要行业，人工智能技术在这个领域中的应用空间广大，而我们也仅仅是迈出了一小步，期待工程师们能够创造出更大的奇迹，加速文娱产业数字工业化时代的到来。