9-3O2O搜索查询理解.pdf

1、O2O搜索场景下的查询理解系统 美团点评 刘亮 分享大纲 查询理解简介 重点模块介绍 实体识别&实体链接 查询改写 意图识别 总结和展望 查询理解简介 查询理解简介 美团搜索 网页搜索电商搜索 O2O搜索 目标信息商品信息、服务、商品 个性化低高高 位置约束低低高 供给约束无全国蜂窝、城市、全国 代表谷歌、百度亚马逊、淘宝美团点评、携程、yelp O2O（Online To Offline）是指将线下的商务机会与互联网结合，让互联网成为线下交易的平台 QU核心模块 查询理解简介 QU（Query Understanding） 纠错查询扩展 词权重紧密度 实体识别实体链接 异地识别地标识别 意图

2、识别召回语法 分词归一化 LBS分析 词法分析 短语分析 查询变换 成分识别 业务应用 Query：杭州东附近7天酒店 杭州，东，附近，7天，酒店 杭州东杭州东站，7天七天 杭州(0.4) 东(0.3) 附近(0.1) 7天(0.8) 酒店(0.5) 杭州东(LOC-Station) 附近(O) 7天(BRAND) 酒店(CATE) 异地；杭州东(30.3031, 120.1987) ，7天(Bid=134235) 快捷酒店、出行； 地标半径召回 查询理解简介 DQU 支持公司多个业务，深度查询理解 重点模块介绍 实体识别&实体链接 查询改写 意图识别 实体识别 简介 POI名称Deal名称P

3、OI品类POI菜单POI地址其他文本 品类商家 地址菜品其他 查询 DOC 中关村火锅如家上地水煮鱼 实体成分 召回策略 对比通用搜索，电商/O2O搜索是结构化召回 NER是指导召回关键信号 实体识别 整体架构 在线 实体匹配：最短路径 模型预测：BERT+知识增强 消歧策略：模板规则+crf 离线 数据挖掘流程 实体知识库 标注评测系统 实体识别 模型迭代 引入BERT BooksCorpus Wikipedia fine-tuning MT-UGC + 搜索日志 pre-training 人工标注用户行为统计 训练过程实体识别fine-tuning 33亿100+亿 200万 10+万 12层 标注语料也很关键标注语料也很关键 实体识别 自动标注训练数据 标签说明 10:电影，12:产品服务，14:品类，15:商家 问题：大规模标注数据难获取 思路：利用已有标注数据和词典，指导新标注数