2019年京东C端业务背后的NLP技术.pdf

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2、楼）A座（楼号）前门（单元）好好超市（机构）12点送货（留）地址解析的难点p 别称和同音词p 大量命名实体p 生产要求精度高统计模型-分词器需要什么功能5统计模型-蓦然回首，就选你了6统计模型-精确度怎么再爬高一点7统计模型-注意力机制8统计模型-半监督怎么用9统计模型-分类的利器10统计模型-地址行政区检查11统计模型-异常订单识别12中国北京东城区朝阳区海淀区上海城市区县街道POI8071433:Name:”为尔商城”,Address:”双桥中路86号附近”,Kind:”购物服务;购物相关场”,Fence:POINT(116.587525 39.896228),POI8071434:Nam

3、e:”西洋古董”,Address:”通惠河南路南200米”,Kind购物服务;专”,Fence:POINT(116.587533 39.905134),地址树13地址树-原来找末级这么有挑战14北京市朝阳区中关村街道中关村南一条7号输入行政区划北京市朝阳区中关村街道中关村地址树路径北京市：0,0朝阳区:0,0,2,5,12中关村街道:0,0,3,10中关村:0,0,3,10对候选地址进行惩罚值计算若词语不落在候选路径上，对路径累加惩罚值惩罚值最小路径0,0,3,10行政区划北京北京市海淀区中关村街道输出除噪结果别名北京市：北京中关村街道：中关村街道中关村：中关村街道存储存储地址树-行政区检查15地址树地址树知识图谱16知识图谱-物流精细化17淞泽家园五区:grid:keyword:淞泽家园五区,core_point:(13500650.0,3710251.0),core_distance:-1,road:普惠路,related_word:苏州市工业园区,直属地区,工业园区,斜塘镇,苏州工业园区,娄葑镇,车坊,sub_building:41栋,34栋,13幢,48栋,35栋,18栋,43幢,28栋,15栋,1幢,21栋,34幢,49栋,十七幢,44栋,八幢,8幢,13栋,area:(50,50)知识图谱-数据挖掘18京东物流有速度，更有温度