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　　问题配图：用户提问的时候，系统能否给出合适并且优质的配图候选。
　　问题自动生成：碰到一些热门的或者用户津津乐道的话题时，系统能否快速的自动生成问题并且配以生动的描述。
　　问题去重：对于重复的问题，机器能否聚合，怎样做到高准确的召回。
　　知识表示、推理和内容分发领域涉及到深度学习、概率图模型、矩阵分解和稀疏方法、决策树等理论和技术。而关于现阶段如何更好的解决这些技术难题，今日头条的方法是把头条问答上的数据开放，以实际问题作为题目举办一场算法比赛。
　　事实上，用算法大赛驱动算法和实际问题解决方案的进步一直是科技界的传统。其中的应该就是 2006 年 Netflix 在举办的百万美金 Netflix Prize，就曾经为该公司带来过包括算法、人才和品牌价值上的丰厚回报。其中在业界，这次大赛带来的直接影响就是关于「推荐」算法上的突破性进步。
　　于是在这次人工智能学会联合IEEE中国和今日头条联合举办的这场「2016 Byte Cup 国际机器学习竞赛」，上述的个问题「为用户的提问快速找到合适的人，并且提供高质量的问答」就被直接列为了比赛题目。而具体任务则是建立模型，预测某个专家可以回答某个问题的概率。经过几个月的比赛后，11 月 17 日，今日头条终公布了比赛结果，一支由中科院和乔治亚理工两校博士组成的队伍终获得了名，他们同样也会获得5000美金的现金酬劳。
　　当然，由学界和今日头条共同主办的这次比赛显然还不能与 Netflix Prize 相提并论，「其实过去所有机器学习的比赛都是围绕着 Netflix Prize 来做的，现在大家通用的推荐算法也是在 Netflix Prize 获奖方案的基础上去做，所以今日头条的这次算法大赛希望做的是一个『差不多』的比赛，但同时不要太难。」今日头条实验室总监李磊表示。
　　而目前就比赛的结果来说，终获胜的前三名的确也为头条问答的算法创新带来了一定启发。「比赛中提出了一些非常新颖的想法，比如冠军队伍的双向非对标 SVD + +，亚军队伍提出利用问题-作者数据构建无向图，再利用随机游走路径模拟文档，从而借用 word2vec 模型获得问题-作者对偶向量，都非常有趣，而且实际中确实对算法效果有改进，非常难得。」曹欢欢表示。
　　为什么人工智能对问答系统越来越重要?
　　虽然头条问答是 2016 年今日头条刚刚启动的项目，但是根据曹欢欢介绍，头条问答上的问题阅读率和回答数据已经和知乎非常接近。
　　用算法驱动这个问答社区为什么会变得重要?如果从今日头条的产品形态来说，提高提问者和专家、问题和合适的答案，以及这些内容和普通用户之间的「匹配」效率可能是主要的原因。而且，今日头条已经聚集了 39 万头条号作者，这些作者中不乏各个领域中的专家，当他们以「专家」形态参与到头条问答中时，这些作者的内容价值输出渠道也变得更加丰富。
　　这大概也是今日头条进一步完善平台内容生态的重要方式。在铸造内容平台这道围城时，今日头条在笼络了大量用户和头条号作者后，一直希望用短视频、图片等形式完善自己的内容矩阵。而头条问答则成为了今日头条为提升头条作者价值的另一个阵地和渠道，对于那些提供答案的作者，系统会突出展示其头条号的名称，从而增强其头条号作者的影响力和活跃度。
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