纠错
分词
紧密度
同义词
词权重
实体词识别
意图识别
term weight
bool检索，
倒排索引,
bm25,
tf-idf,
语义相似度
learning to ranking，
深度模型
主要是NLU相关的技术，包括：分词、新词发现、词权重计算、核心词识别、改写、同义词、紧密度分析、意图识别、纠错等。这里面多数都依赖机器学习算法，也有少量是依赖词典、规则。
召回从倒排索引中，召回相关的网页。包括相关性计算，在相关性基础上的粗排序。 相关性计算，至少知道tf-idf，bm25及各种变种等，知道每种算法的优劣。
排序使用机器学习模型对召回结果做精细化的排序，Learning To Rank(LTR)。这是搜索系统中最关键的算法，几乎决定了最终的排序效果。常见的算法包括LambdaMart, RankNet, LambdaRank等，至少知道PointWise, PairWise, ListWise等几种算法的分类。深入使用过其中某几个算法
