美团搜索中NER技术的探索与实践--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

【简介】

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。在美团搜索场景下，NER是深度查询理解（Deep Query Understanding，简称 DQU）的底层基础信号，主要应用于搜索召回、用户意图识别、实体链接等环节，NER信号的质量，直接影响到用户的搜索体验。

下面将简述一下实体识别在搜索召回中的应用。在O2O搜索中，对商家POI的描述是商家名称、地址、品类等多个互相之间相关性并不高的文本域。如果对O2O搜索引擎也采用全部文本域命中求交的方式，就可能会产生大量的误召回。我们的解决方法如下图1所示，让特定的查询只在特定的文本域做倒排检索，我们称之为“结构化召回”，可保证召回商家的强相关性。举例来说，对于“海底捞”这样的请求，有些商家地址会描述为“海底捞附近几百米”，若采用全文本域检索这些商家就会被召回，显然这并不是用户想要的。而结构化召回基于NER将“海底捞”识别为商家，然后只在商家名相关文本域检索，从而只召回海底捞品牌商家，精准地满足了用户需求。

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由 @技术头条 2021-05-28 22:52 / 0个评论

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简单总结了一下个人技术配图的一些心得，总的大原则是：
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为啥在使用 a[i:i+4:i+4] 而不是 a[i:i+4]?

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