论文主题是由 编辑工具生成的。然后，这些对话主题将与 技能图确定的主题专家进行匹配。 技能图通过一个名为“结构化技能”的框架将 成员映射到主题专业知识，该框架使用机器学习模型和自然语言处理来识别超出成员本身识别范围的相关技能。 该映射使用会员个人资料、职位描述和平台上其他文本数据中的技能作为起点，他们使用人工智能、机器学习和自然语言处理来扩展会员可能拥有的其他主题专业知识。 技能图文档解释道： “如果会员了解人工神经网络，那么该会员就了解深度学习，这意味着该会员了解机器学习。 ……我们的机器学习和人工智能梳理大量数据，并提出新的技能和它们之间的关系。
结合自然语言处理
我们从许多不同类型的文本中提取技能 – 具有 巴林 电话号码 高度的置信度 – 以确保我们在将技能映射到我们的会员时具有高覆盖率和高精度……” 经验、专业、权威、值得信赖 协作文章项目的基本策略是天才，因为它产生了由主题专家就数百万个主题编写的数百万页高质量内容。这可能就是 页面在 搜索中变得越来越明显的原因。 现在正在改进其协作文章项目，其功能旨在进一步提高页面质量。 改进提问方式： 现在向主题专家展示场景，他们可以通过针对现实世界主题和问题的文章进行回应。 新的无用按钮： 现在有一个按钮，读者可以使用该按钮向 提供反馈，表明某篇文章没有帮助。
非常有趣的是
从 的角度来看， 通过帮助范式构建了“拇指 捷克共和国 电话号码列表 向下”按钮。 改进的主题匹配算法 改进了他们将用户与主题匹配的方式，他们称之为“基于嵌入的检索以改进匹配”，该算法的创建是为了解决会员关于主题与会员匹配质量的反馈。 领英解释： “根据会员通过评估机制提供的反馈，我们将重点放在文章与会员专家之间的匹配能力上。我们使用的新方法之一是基于嵌入的检索（EBR）。该方法为同一语义空间中的成员和文章生成嵌入，并在该空间中使用近似最近邻搜索来为贡献者生成最佳文章匹配。” 的主要要点 的协作文章项目是长期以来最好的战略性内容创建项目之一。
