2020年終大會-搜索算法：12-3 旅行場景下搜索技術應用與創新.pdf

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2、戶特征的理解，提供個性化 相關性 目錄 contents 01豬搜背景 02 03 04 基礎建設 召回策略 思考總結 Query tagging Query Tagging是QP中的一個基礎任務 應用層 算法層 數據層 例：北京自由行 目的地意圖 預處理 分詞 詞表預 匹配 規則/ 模型消 歧 tagging result QueryTagging|商品POI挖掘 背景 商品除了Title之外，詳情中也包含大量信息， 例如景點POI，可以用作索引參與召回 但是詳情是非結構化的HTML文本，如何挖掘 POI實體？ 經典召回 |商品POI挖掘 x 1 x 2 x 3 x 4 y1y2y3y4 景

3、點SYM玉龍雪山SYM O OPOIPOIO U00:%x-3,0 U01:%x-2,0 U02:%x-1,0 U03:%x0,0 U04:%x1,0 U05:%x2,0 U06:%x3,0 U07:%x-2,0/%x-1,0 U08:%x-1,0/%x0,0 U09:%x0,0/%x1,0 U10:%x1,0/%x2,0 U11:%x- 1,0/%x0,0/%x1,0 標注 人工+詞庫 CRF+ NER模型 特征 Template 詞本身 是否是數字 最后一個字 聚類結果 長度是否為1 效果 準確率為99.3%，召回率為95.2% 建模方式：屬于一個典型的序列標注問題 同義詞挖掘 航旅四種類型同義詞 難點：如何在一個模型 里建模這四種同義關系， 挖掘通用同義詞？ 同義詞挖掘 點擊 基于詞向量的同義關系挖掘算法 基于用戶點擊行為，我們拼接query和商品title，使得 query和tit