2020年终大会-搜索算法：12-3 旅行场景下搜索技术应用与创新.pdf

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2、户特征的理解，提供个性化 相关性 目录 contents 01猪搜背景 02 03 04 基础建设 召回策略 思考总结 Query tagging Query Tagging是QP中的一个基础任务 应用层 算法层 数据层 例：北京自由行 目的地意图 预处理 分词 词表预 匹配 规则/ 模型消 歧 tagging result QueryTagging|商品POI挖掘 背景 商品除了Title之外，详情中也包含大量信息， 例如景点POI，可以用作索引参与召回 但是详情是非结构化的HTML文本，如何挖掘 POI实体？ 经典召回 |商品POI挖掘 x 1 x 2 x 3 x 4 y1y2y3y4 景

3、点SYM玉龙雪山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 标注 人工+词库 CRF+ NER模型 特征 Template 词本身 是否是数字 最后一个字 聚类结果 长度是否为1 效果 准确率为99.3%，召回率为95.2% 建模方式：属于一个典型的序列标注问题 同义词挖掘 航旅四种类型同义词 难点：如何在一个模型 里建模这四种同义关系， 挖掘通用同义词？ 同义词挖掘 点击 基于词向量的同义关系挖掘算法 基于用户点击行为，我们拼接query和商品title，使得 query和tit