kuwophp采集技巧_周全理解搜索Query当你在搜索引擎中敲下回车后发生了什么

这些任务从变换方向上来看，紧张可以分为自然措辞理解（NLU，Natural Language Understanding）和自然措辞天生（NLG，Natural Language Generation）两个方面，个中NLU是指对自然措辞进行理解并输出构造化语义信息，而NLG则是多模态内容（图像、语音、视频、构造/半构造/非构造化文本）之间的相互天生转换。

一些任务同时涵盖NLU和NLG，比如对话机器人任务须要在理解用户的对话内容（NLU范畴）根本上进行对话内容天生（NLG范畴），同时为进行多轮对话理解及与用户交互提示这些还须要有对话管理模块（DM，Dialogue Management）等进行折衷作出对话掌握。
本文要先容的搜索query理解大部分模块属于NLU范畴，而像query改写模块等也会涉及到一些NLG方法。

2.2 搜索引擎

在先容搜索query理解之前，先大略先容下搜索引擎干系知识。
除了传统的通用搜索Google、Baidu、Bing这些，大部分互联网垂直产品如电商、音乐、运用市场、短视频等也都须要搜索功能来知足用户的需求查询，相较于推举系统的被动式需求知足，用户在利用搜索时会通过组织query来主动表达诉求，为此用户的搜索意图相比拟较明确。
但即便意图相对明确，要做好搜索引擎也是很有寻衅的，须要考虑的点及涉及的技能无论在深度还是广度上都有一定难度。

这部分概率对应到基于query理解和item理解的结果上进行query和item间干系性打算，同时涉及到点击调权等排序模块。

2.2.1 离线挖掘

在离线侧，我们须要做一些根本的离线挖掘事情，包括item内容的获取、洗濯解析、item内容理解（语义tag、威信度打算、韶光因子、质量度等）、用户画像构建、query离线策略挖掘、以及从搜索推举日志中挖掘item之间的语义关联关系、构建排序模型样本及特色工程等。
进行item内容理解之后，对相应的构造化内容实行建库操作，分别构建正排和倒排索引库。
个中，正排索引大略理解起来便是根据itemid能找到item的各个基本属性及term干系（term及其在item中涌现的频次、位置等信息）的详细构造化数据。

相反地，倒排索引便是能根据分词term来找到包含该term的item列表及term在对应item中词频、位置等信息。
常日会对某个item的title、keyword、anchor、content平分歧属性域分别构建倒排索引，同时一样平常会根据item资源的威信度、质量度等纵向构建分级索引库，首先从高质量库中进行检索优先担保优质资源能被检索出来，如果高质量检索结果不足再从低质量库中进行检索。
为了兼顾索引更新时效性和检索效率，一样平常会对索引库进行横向分布式支配，且索引库的构建一样平常分为全量构建和增量更新。
常见的能用于快速构建索引的工具框架有Lucene全文检索引擎以及基于Lucene的Solr、ES（Elastic Search）等。

除了基本的文本匹配召回，还须要通过构建query意图tag召回或进行语义匹配召回等多路召回来提升搜索语义干系性以及担保召回的多样性。

线上实行检索时大体可以分为根本检索（BS）和高等检索（AS）两个过程，个中BS更看重term级别的文本相关性匹配及粗排，AS则更看重从整体上把控语义干系性及进行精排等处理。
以下面这个框图为例，先容下一个相对大略的在线检索过程。
对付从client发起的线上搜索要求，会由接入层传入SearchObj（紧张卖力一些业务逻辑的处理），再由SearchObj传给SearchAS（卖力折衷调用qu、召回和排序等模块），SearchAS首先会去要求SearchQU做事（卖力搜索query理解）获取对query理解后的构造化数据，然后将这些构造化数据传给根本召回模块BS，BS根据切词粒度由粗到细对底层索引库进行一次或多次检索，实行多个索引行列步队的求交求并拉链等操作返回结果。

同时BS还须要对文本、意图tag、语义召回平分岔路支路召回行列步队根据各路召回特点采取多个干系性度量（如：BM25文本相似度、tag相似度、语义干系度、pagerank威信度、点击调权等）进行L0粗排截断以担保干系性，然后再将截断后的多路召回进行更风雅的L1干系性领悟排序，更繁芜一些的搜索可能会有L0到LN多层排序，每层排序的侧重点有所不同，越高层次item数变得越少，相应的排序方法也会更繁芜。

BS将经由干系性排序的结果返回给SearchAS，SearchAS接着调用SearchRank做事进行ctr/cvr预估以对BS返回的结果列表进行L2重排序，并从正排索引及择要库等获取相应item详情信息进一步返回给SearchObj做事，与此同时SearchObj做事可以异步去要求广告做事拉取这个query对应的广告召回行列步队及竞价干系信息，然后就可以对广告或非广告item内容进行以效果（pctr、pcvr、pcpm）为导向的排序从而确定各个item内容的终极展示位置。

末了在业务层一样平常还会支持干预逻辑以及一些规则策略来实现各种业务需求。
在实际设计搜索实验系统时一样平常会对这些卖力不同功能的模块进行分层管理，以上面先容的大略检索流程为例紧张包括索引召回层、L0排序截断层、L1干系性领悟排序层、L2效果排序层、SearchAS层、业务层等，各层流量相互正交互不影响，可以方便在不同层进行独立的abtest实验。

当然，详细实现搜索系统远比上面先容的流程更为繁芜，涉及的模块及模块间的交互会更多，比如当用户搜索query没有符合需求的结果时须要做干系搜索query推举以进行用户勾引、检索无结果时可以根据用户的画像或搜索历史做无结果个性化推举等，同时和推举系统一样，搜索周边涉及的系统做事也比较繁杂，如涉及日志上报回流、实时打算能力、离/在线存储系统、abtest实验平台、报表剖析平台、任务调度平台、机器学习平台、模型管理平台、业务管理后台等，只有这些平台能work起来，全体搜索系统才能正常运转起来。

随着资源越来越丰富，如何让用户从海量的信息及做事资源中能既准确又快速地找到诉求变得越来越主要，如2009年百度提出的框打算观点目标便是为了能更快更准地知足用户需求。
同时，随着移动互联网的到来，用户的输入办法越来越多样，除了基本的文本输入检索，实现通过语音、图片、视频等内容载体进行检索的多模态搜索也变得越来越有必要。
由于用户需求的多样或知识背景不同导致需求表达的千差万别，要做到极致的搜索体验须要漫长的优化过程，毕竟目前真正的语义搜索还远未到来。

从前面的先容可以知道，搜索三大模块的大致调用顺序是从query理解到检索召回再到排序，作为搜索系统的第一道环节，query理解的结果除了可以用于召回也可以给排序模块供应必要的根本特色，为此qu很大程度影响召回和排序的质量，对query是进行大略字面上的理解还是可以理解其潜在的真实需求很大程度决定着一个搜索系统的智能程度。
目前业界的搜索QU处理流程还是以pipeline的办法为主，也即拆分成多个模块分别卖力相应的功能实现，pipeline的处理流程可控性比较强，但存在缺陷便是个中一个模块不work或准确率不足会对全局理解有较大影响。
为此，直接进行query-item端到端地理解如深度语义匹配模型等也是一个值得考试测验的方向。

搜索Query理解包含的模块紧张有：query预处理、query纠错、query扩展、query归一、遐想词、query分词、意图识别、term主要性剖析、敏感query识别、时效性识别等。
以下图为例，这里大略先容下query理解的pipeline处理流程：线上来一个要求query，为缓解后端压力首先会判断该query是否命中cache，若命中则直接返回对该query对应的构造化数据。
若不命中cache，则首先会对query进行一些大略的预处理，接着由于query纠错可能会用到分词term信息进行缺点检测等前辈行query分词并移除一些噪音符号，然后进行query纠错处理，一些情形下局部纠错可能会影响到高下文搭配的全局合理性，为此还可能会须要进行二次纠错处理。

对query纠错完后可以做query归一、扩展及遐想词用于进行扩召回及帮助用户做搜索勾引。
接着再对query做分词及对分词后的term做主要性剖析及紧密度剖析，对无关紧要的词可以做丢词等处理，有了分词term及对应的权重、紧密度信息后可以用于进行精准和模糊意图的识别。
除了这些基本模块，有些搜索场景还须要有对query进行敏感识别及时效性剖析等其他处理模块。
末了还须要能在cms端进行配置的人工干预模块，对前面各个模块处理的结果能进行干预以快速相应badcase处理。

当然，这个pipeline不是通用的，不同的搜索业务可能须要结合自身情形做pipeline的调度定制，像百度这些搜索引擎会有更为繁芜的query理解pipeline，各个模块间的依赖交互也更为繁芜，以是全体qu做事最好能灵巧支持各个模块的动态热插拔，像组装乐高积木一样进行所需模块的灵巧配置，下面对各个模块做进一步详细的先容。

3.2 Query预处理

Query预处理这个模块相对来说比较大略，紧张对query进行以下预处理从而方便其他模块进行剖析：

Query分词便是将query切分成多个term，如：“手机淘宝”切分成“手机 淘宝”两个term。
分词作为最根本的词法剖析组件，其准确性很大程度影响qu后面的各个处理，如分词及对应词性信息可以用于后续的term主要性剖析和意图识别等多个模块。
同时，qu的分词及其粒度须要与item侧索引构建的分词及粒度保持同等，从而才能进行有效地召回。
目前分词技能相对来说已经比较成熟，紧张做法有基于词典进行前后向最大匹配、对所有成词情形布局DAG、hmm/crf序列标注模型以及深度学习模型+序列标注等。

目前无论学术界还是工业界开放的分词工具或做事还是比较多的，如紧张有腾讯内部的QQSeg、百度LAC、Jieba分词、清华THULAC、北大pkuseg、中科院ICTCLAS、哈工大PyLTP、复旦FNLP、Ansj、SnowNLP、FoolNLTK、HanLP、斯坦福CoreNLP、Jiagu、IKAnalyzer等。
这些分词工具在功能和性能上会存在一定的差异，详细利用时要结合业务需求定制选择，须要考虑的点紧张包括：切词准确性、粒度掌握、切词速率、是否带有NER、NER识别速率、是否支持自定义词典等，由于没对所有这些分词工具做各项性能指标的详细评测，这里暂时不做过多的比较。

在搜索中的query切词一样平常会做粒度掌握，分为细粒度和phrase粗粒度两个级别，比如query“下载深海大作战”按phrase粗粒度切分可以为“下载 深海大作战”，按细粒度切分为“下载 深海 大 作战”。
在进行召回时可以优先用phrase粗粒度的切词结果进行召回能得到更精准干系的结果同时减少多个term拉链合并的打算量。
当phrase粗粒度分词进行召回结果不足时，可以采取拆分后的细粒度分词进行二次重查扩召回。

一样平常来说，利用已有的开源切词工具已经有比较好的切分精度了，但是对付一些新涌现的网络词汇可能不能及时识别覆盖，尤其是对付一些垂直搜索有比较多业务专名词的情形，这时候须要对这些未登录词做新词创造。
一些切词工具自带有新词创造功能，比如Jieba采取HMM进行新词创造。
此外大略地，可以采取基于统计的方法来进行新词创造，通过统计语估中的词语tfidf词频、凝聚度和自由度等指标来进行无监督新词挖掘，当词语的凝聚度和自由度达到一定阈值且已有分词不能切分到一起时可以人工评估后加进词库。
个中凝聚度即点互信息：

用于衡量两个term共现的概率，两个term常常涌如今一起，则可以将它们组合成一个词语整体的可能性也更大。
自由度取term旁边邻熵的较小值：

衡量当前term旁边两边字凑集的随机程度，如果旁边字凑集越随机则这个term独立成词的可能性也更大。
还有的做法是对query进行切词后构建词之间的关系矩阵，然后进行矩阵分解，得到各个词在主特色空间的投影向量，通过投影向量打算词之间的相似度并设定相应阈值布局0-1切分矩阵，基于该矩阵进行是否成词的判断。
再有便是可以将新词创造转化为序列标注问题，演习BiLSTM-CRF、BERT-CRF等模型预测成词的起始、中间及结束位置，或者转化为ngram词在给定句子语境中是否成词或不成词二分类问题。

Term紧密度，紧张用于衡量query中任意两个term之间的紧密程度，如果两个term间紧密度比较高，则这两个term在召回item中涌现的间隔越近相对来说越干系。
以相邻的两个term为例，由于分词工具本身存在准确率问题，某两个term可能不会被分词工具切分到一起，但它们之间的关系比较紧密，也即紧密度比较高，如果在召回时能将在item中同时涌现有这两个term且涌现位置挨在一起或比较靠近的item进行召回，干系性会更好。

以前面的搜索query“下载深海大作战”为例，经分词工具可能切分成“下载 深海 大 作战”，但实在“大”和“作战”的紧密度很高，从文本相关性角度来看，召回“喵星大作战”app要一定程度比“大人物作战”会更干系。
当然，在query中并不是两个term的间隔越近紧密度越高，可以通过统计搜索log里term之间的共现概率来衡量他们的紧密程度。

在进行召回时，传统的干系性打分公式如OkaTP、BM25TP、newTP、BM25TOP等在BM25根本上进一步考虑了proximity打算，但紧张采取两个term在item中的间隔度量，如：

有了query中的term紧密度，在召回布局查询索引的逻辑表达式中可以哀求紧密度高的两个term需共同涌现以及在proximity打算公式中领悟考虑进去，从而担保query中紧密度高的两个term在item中涌现间隔更近更干系。

考虑到不同term在同一文本中会有不一样的主要性，在做query理解及item内容理解时均须要挖掘切词后各个term的主要性，在进行召回打算干系性时须要同时考虑query及item侧的term主要性。
如对付query“手机淘宝”，很明显term“淘宝”要比“手机”更主要，为此授予“淘宝”的权重该当比“手机”高。
Term主要性可以通过分等级或0.0~1.0的量化分值来衡量，如下图的case所示我们可以将term主要性分为4个级别，主要性由高到低分别是：核心词、限定词、可省略词、滋扰词。
对付主要级别最低的term可以考虑直接丢词，或者在索引库进行召回布局查询逻辑表达式时将对应的term用“or”逻辑放宽涌现限定，至于打算出的在query和item内容中的term主要性分值则可以用于召回时打算根本干系性，如大略地将BM25公式

中term在item及query中的词频tf(t)、qf(t)乘上各自的term权重。

个中item内容侧的term主要性可以采取LDA主题模型、TextRank等方法来挖掘，至于query侧的term主要性，比较随意马虎想到的方法便是把它视为分类或回归问题来考虑，通过演习svm、gbdt等传统机器学习模型即可进行预测。
模型样本的布局除了进行人工标注还可以通过用户的搜索点击日志来自动布局。
大概做法是将某个query对应搜索结果的用户点击频次作为同时涌如今query及搜索结果title中相应term的主要性表示，首先通过共同点击信息或二部图方法对query进行聚类，再将一个query对应有不同点击title以及同一term在簇内不同query中的点击title频次结果加权考虑起来，同时打消掉一些搜索qv比较不置信的query及title对应的结果，末了将累计频次进行归一化及分档得到样本对应label。

至于特色方面，则可以从词法、句法、语义、统计信息等多个方向进行布局，比如：term词性、长度信息、term数目、位置信息、句法依存tag、是否数字、是否英文、是否停用词、是否专名实体、是否主要行业词、embedding模长、删词差异度、前后词互信息、旁边邻熵、独立检索占比（term单独作为query的qv/所有包含term的query的qv和）、iqf、文档idf、统计概率

个中删词差异度的做法是先演习得到query的embedding表示，然后打算移除各个term之后的query与原query的embedding相似度差值用于衡量term的主要性，如果移除某个term之后相似度差异很大，代表这个term比较主要。
而短语天生树的做法是通过从搜索session序列及搜索点击行为中挖掘出query之间的干系关系按query长度降序自顶向下进行布局得到，个中树的边和结点均有一定的权重。

这里假设在一定共现关系情形下越短的query越是整体意图的核心表达，以是和越下层结点连接越多的term主要性越大，仅和较上层或根结点有连接的term主要性相对较小，通过用iqf等初始化叶子结点，然后自底向上进行结点分值打算并进行多轮迭代使得term权重相对稳定。
如下图所示query“好玩的5v5策略竞技游戏”布局的短语天生树示例。

分类回归的方法很好地利用了用户的点击行为反馈，通过风雅的特色工程每每能得到比较好的结果。
还有的方法便是利用深度学习模型来学习term主要性，比如通过演习基于BiLSTM+Attention的query意图分类模型或基于eq2Seq/Transformer演习的query翻译改写模型得到的attention权重副产物再结合其他策略或作为上述分类回归模型的特色也可以用于衡量term的主要性。

3.6 搜索勾引

受限于用户的先验知识的参差不齐或输入设备引入的噪音，用户输入的query可能不敷以表达用户真正的需求进而影响用户搜到想要的结果。
为此，除了担保搜索结果的干系性，一个完善的搜索引擎还须要给用户供应一系列搜索勾引功能，以减少用户的搜索输入本钱，缩短用户找到诉求的路径。
搜索勾引按功能的不同紧张可以分为：搜索热词、搜索历史、query改写、搜索遐想词，一些电商等垂搜可能还带有类目属性等搜索导航功能。
由于搜索热词及搜索历史功能相比拟较好理解，这里不做过多阐述。

Query改写这个观点比较泛，大略理解便是将源query改写变换到另一个query。
按照改写功能的不同，query改写可以分为query纠错、query归一、query扩展三个方向。
个中query纠错卖力对存在缺点的query进行识别纠错，query归一卖力将偏门的query归一变换到更标准且同义的query表达，而query扩展则卖力扩展出和源query内容或行为语义干系的query列表推举给用户进行潜在需求挖掘创造。

Query纠错，顾名思义，也即对用户输入query涌现的缺点进行检测和纠正的过程。
用户在利用搜索过程中，可能由于先验知识节制不足或输入过程引入噪音（如：语音识别有误、快速输入手误等）输入的搜索query会存在一定的缺点。
如果不对带有缺点的query进行纠错，除了会影响qu其他模块的准确率，还会影响召回的干系性及排序的合理性，终极影响到用户的搜索体验。

除了搜索场景，query纠错还可以运用于输入法、人机对话、语音识别、内容审核等运用处景。
不同的业务场景须要办理的缺点类型会不太一样，比如ASR语音识别紧张办理同谐音、模糊音等缺点，而输入法及搜索等场景则须要面临办理险些所有缺点类型，犹如谐音、模糊音（平舌翘舌、前后鼻音等）、稠浊音、形近字（紧张针对五笔和笔画手写输入法）、多漏字等缺点。
根据query中是否有不在词典中本身就有缺点的词语（Non-word），可以将query缺点类型紧张分为Non-word和Real-word两类缺点。

个中，Non-word缺点一样平常涌如今带英文单词或数字的query中，由于通过输入法进行输入，不会存在缺点中笔墨的情形，以是中文query如果以字作为最小语义单元的话一样平常只会存在Real-word缺点，而带英文数字的query则可能存在两类缺点。
下图对这两大类的常见缺点类型进行归类及给出了相应的例子。

纠错任务紧张包含缺点检测和缺点纠正两个子任务，个中缺点检测用于识别缺点词语的位置，大略地可以通过对输入query进行切分后检讨各个词语是否在掩护的自定义词表或挖掘积累的常见纠错pair中，若不在则根据字型、字音或输入码附近字进行更换布局候选并结合ngram措辞模型概率来判断其是否存在缺点，这个方法未充分考虑到高下文信息，可以适用于常见中文词组搭配、英文单词缺点等的检测。
进一步的做法是通过演习序列标注模型的方法来识别缺点的开始和结束位置。

至于缺点纠正，即在检测出query存在缺点的根本上对缺点部分进行纠正的过程，其紧张包括纠错候选召回、候选排序选择两个步骤。
在进行候选召回时，没有一种策略方法能覆盖所有的缺点类型，以是一样平常通过采取多种策略方法进行多路候选召回，然后在多路召回的根本上通过排序模型来进行终极的候选排序。

对付英文单词缺点、多漏字、前后颠倒等缺点可以通过编辑间隔度量进行召回，编辑间隔表示从一个字符串变换到另一个字符串须要进行插入、删除、更换操作的次数，如“apple”可能缺点拼写成“appel”，它们的编辑间隔是1。
由于用户的搜索query数一样平常是千万乃至亿级别的，如果进行两两打算编辑间隔的话打算量会非常大，为此须要采取一定的方法减小打算量才行。
比较随意马虎想到的做法是采取一些启示式的策略，如哀求首字（符）一样情形下将长度小于即是一定值的query划分到一个桶内再打算两两query间的编辑间隔，此时可以利用MapReduce进一步加速打算。

当然这种启示式的策略可能会遗漏掉首字（符）不一样的case，如在前面两个位置的多漏字、颠倒等缺点。
还有的办法便是利用空间换韶光，如对query进行ngram等长粒度切分后构建倒排索引，然后进行索引拉链的时候保留相似度topn的query作为候选。
又或者利用编辑间隔度量知足三角不等式d（x，y）+d（y，z）>=d（x，z）的特性对多叉树进行剪枝来减少打算量。

首先随机选取一个query作为根结点，然后自顶向下对所有query构建多叉树，树的边为两个结点query的编辑间隔。
给定一个query，须要找到与其编辑间隔小于即是n的所有query，此时自顶向下与相应的结点query打算编辑间隔d，接着只需递归考虑边值在d-n到d+n范围的子树即可。
如下图所示须要查找所有与query“十面埋弧”编辑间隔小于即是1的query，由于“十面埋弧”与“十面埋伏”的编辑间隔为1，此时只需考虑边值在1-1到1+1范围的子树，为此“十面埋伏怎么样”作为根结点的子树可以不用连续考虑。

对付等长的拼音字型缺点类型还可以用HMM模型进行召回，HMM模型紧张由初始状态概率、隐蔽状态间转移概率及隐蔽状态到可不雅观测状态的发射概率三部分组成。
如下图所示，将用户输入的缺点query“爱奇义”视为可不雅观测状态，对应的精确query“爱奇艺”作为隐蔽状态，个中精确query字词到缺点query字词的发射关系可以通过人工梳理的同谐音、形近字稠浊词表、通过编辑间隔度量召回的附近英文单词以及挖掘好的纠错片段对得到。

至于模型参数，可以将搜索日志中query进行采样后作为样本利用hmmlearn、pomegranate等工具采取EM算法进行无监督演习，也可以大略地对搜索行为进行统计得到，如通过nltk、srilm、kenlm等工具统计搜索行为日志中ngram措辞模型转移概率，以及通过统计搜索点击日志中query-item及搜索session中query-query对齐后的稠浊词表中字之间的缺点发射概率。
演习得到模型参数后，采取维特比算法对隐蔽状态序列矩阵进行最大纠错概率求解得到候选纠错序列。

进一步地，我们还可以考试测验深度学习模型来充分挖掘搜索点击行为及搜索session进行纠错候选召回，如采取Seq2Seq、Transformer、Pointer-Generator Networks等模型进行端到真个天生改写，通过引入attention、copy等机制以及结合稠浊词表进行受限翻译天生等优化，可以比较好地结合高下文进行变长的候选召回。

其余结合BERT等预演习措辞模型来进行候选召回也是值得考试测验的方向，如在BERT等预演习模型根本上采取场景干系的无监督语料连续预演习，然后在缺点检测的根本上对缺点的字词进行mask并预测该位置的精确字词。
Google在2019年提出的LaserTagger模型则是另辟路子将文本天生建模为序列标注任务，采取BERT预演习模型作为Encoder根本上预测各个序列位置的增删留标签，同样适用于query纠错这种纠错前后大部分文本重合的任务。

其余，爱奇艺在同一年提出的适用于繁简体中文拼写检纠错的FASPell模型考试测验在利用BERT等预演习措辞模型天生纠错候选矩阵（DAE）的根本上结合天生候选的置信度及字符相似度对候选进行解码过滤（CSD）出候选纠错目标，在中文纠错任务上也取得了一定进展。

在多路召回的根本上，可以通过从词法、句法、语义及统计特色等多个方面布局特色演习GBDT、GBRank等排序模型将预测出最优的纠错候选。
由于进行多路纠错候选召回打算量相比拟较大且直接进行线上纠错会存在较大的风险，可以在离线挖掘好query纠错pair后按搜索qv优前辈行敌人中部query进行人工审核准入，然后放到线上存储供调用查询。
线上运用时，当qu识别到用户输入query存在缺点并进行相应纠错后，对付不那么置信的结果可以将纠错结果透传给召回侧进行二次检索利用，对付比较置信的纠错结果可以直接展示用纠错后query进行召回的结果并给到用户搜索词确认提示（如下图所示），如果纠错query不是用户真实意图表达的话，用户可以连续选择用原query进行搜索，此时用户的反馈行为也可以用于进一步优化query纠错。

3.6.1.2 Query扩展

Query扩展，即通过挖掘query间的语义关系扩展出和原query干系的query列表。
Query列表的结果可以用于扩召回以及进行query推举帮用户挖掘潜在需求，如下图在百度搜索“自然措辞处理”扩展出的干系搜索query：

搜索场景有丰富的用户行为数据，我们可以通过挖掘搜索session序列和点击下载行为中query间的语义关系来做query扩展。
如用户在进行搜索时，如果对当前搜索结果不满意可能会进行一次或多次query变换重新发起搜索，那么同一搜索session内变换前后的query一样平常存在一定的干系性，为此可以通过统计互信息、关联规则挖掘等方法来挖掘搜索session序列中的频繁共现关系。

或者把一个用户搜索session序列当成文章，个中的每个query作为文章的一个词语，作出假设：如果两个query有相同的session高下文，则它们是相似的，然后通过演习word2vec、fasttext等模型将query向量化，进而可以打算得到query间的embedding相似度。

对付长尾繁芜query，通过word2vec演习得到的embedding可能会存在oov的问题，而fasttext由于还考虑了字级别的ngram特色输入进行演习，以是除了可以得到query粒度的embedding，还可以得到字、词粒度的embedding，此时通过对未登录query切词后的字、词的embedding进行大略的求和、求均匀也可以得到query的embedding表示。
还可以参考WR embedding的做法进一步考虑不同term的权重做加权求均匀，然后通过减去主身分的映射向量以加大不同query间的向量间隔，方法大略却比较有效。

至于搜索点击下载行为，可以通过构建query-item的点击下载矩阵，然后采取协同过滤或SVD矩阵分解等方法打算query之间的相似度，又或者构建query和item之间的二部图（如下图示例），若某个query节点和item节点之间存在点击或下载行为则用边进行连接，以ctr、cvr或归一化的点击下载次数等作为连接边的权重，然后可以演习swing、simrank/wsimrank++等图算法迭代打算query间的相似度，也可以采取Graph Embedding的方法来演习得到query结点间的embedding相似度。

更进一步地，我们还可以利用搜索点击下载行为布局弱监督样本演习基于CNN/LSTM/BERT等子网络的query-item语义匹配模型得到query和item的embedding表示，如此也可以打算query pair间的embedding相似度。
对付将query进行embedding向量化的方法，可以先离线打算好已有存量query的embedding表示，然后用faiss等工具构建向量索引，当线上有新的query时通过模型inference得到对应的embedding表示即可进行高效的隔壁向量检索以召回语义相似的query。

在给用户做搜索query推举时，除了上面提到的跟用户当前输入query单点干系query推举之外，还可以结合用户历史搜索行为及画像信息等来预测用户当前时候可能感兴趣的搜索query，并在搜索起始页等场景进行推举展示。
此时，可以通过LSTM等网络将用户在一段session内的搜索行为序列建模为用户embedding表示，然后可以通过构建Encoder-Decoder模型来天生query，或采取语义匹配的方法将用户embedding及query embedding映射到同一向量空间中，然后通过打算embedding相似度的方法来召回用户可能感兴趣的query。

Query归一和query纠错在观点上随意马虎稠浊，相较于query纠错是对存在缺点的query进行纠正，query归一则紧张起到对同近义表达的query进行语义归一的浸染。
一些用户的query组织相对来说比较冷门，和item侧资源的语义相同但笔墨表达相差较大，直接用于召回的话干系性可能会打折扣，这时如果能将这些query归一到相对热门同义或存在对应资源的query会更随意马虎召回干系结果。
如将“腾讯台球”归一到“腾讯桌球”，“华仔啥时候出生的？”、“刘德华出生年月”、“刘德华什么是出生的”这些query都可以归一到“刘德华出生日期”相对标准的query。
个中涉及到的技能紧张有同义词挖掘及语义对齐更换，如“华仔”对应的同义词是“刘德华”，“啥时候出生的”对应的同义词是“出生日期”。

同义词的挖掘是一个积累的过程，最直接的获取办法是利用业界已经有一些比较有名的知识库，如英文版本的WordNet、中文版本的知网HowNet、哈工大的同义词词林等，或者可以利用一些开放的中文知识图谱（如：OpenKG、OwnThink等）或从抓取百度/维基百科站点数据然后提取出个中的别名、简称等构造化信息直接得到，对付百科中无构造化数据可以大略通过一些模板规则（如：“XX俗称XX”、“XX别号XX”等）来提取同义词。
同时，还可以在知识库中已有同义词种子的根本上通过一些方法进一步扩充同义词，如韩家炜老师团队提出的通过构建分类器来判断实体词是否属于某个同义词簇的方法来进一步扩充同义词集。

除了利用构造化数据或规则模板，还可以在布局平行语料根本上通过语义对齐的办法来挖掘同义词。
对付搜索场景来说，可以通过挖掘丰富的行为数据来布局平行语料，如利用搜索session行为干系语料演习无监督的word2vec、wordrank等词向量模型来衡量词语间的相似度，不过这些模型更多是学习词语间在相同高下文的共现相似，得到的相似度高的词语对不一定是同义词，有可能是同位词、高下位词乃至是反义词，此时须要通过引入监督旗子暗记或外部知识来优化词向量，如有方法提出通过构建multi-task任务在预测目标词的同时预测目标词在句子中表示的实体类型以加入实体的语义信息来提升词向量之间的语义相似性。

进一步地，还可以利用前面先容的二部图迭代、深度语义匹配、Seq2Seq翻译天生等query扩展方法从搜索点击弱监督行为中先挖掘出语义表达附近的query-query、item-item或query-item短语对，然后再将语义附近的query/item短语对进行语义对齐，对齐的话可以采取一些规则的方法，也可以采取传统的统计翻译模型如IBM-M2进行对齐，语义对齐后从中抽取出处于相同或附近高下文中的两个词语作为同义词对候选，然后结合一些统计特色、词语embedding相似度以及人工筛选等办法进行过滤筛选。

考虑到同一个词语在不同的高下文中可能表达不同的语义，同义词语间的关系也是高下文干系的，此时如果通过对齐挖掘粗粒度的同义片段对能进一步肃清歧义。
线上对query进行归一时，则和离线同义词挖掘的过程相反，对query进行分词后读取线上存储的同义词表做同义词候选更换，对换换网格进行对齐天生候选query，末了通过结合措辞模型概率及在当前高下文的更换概率或者布局特色演习GBDT等模型的办法对候选query进行排序得到终极的归一query。

遐想词，顾名思义，便是对用户输入query进行遐想扩展，以减少用户搜索输入本钱及输错可能，能比较好地提升用户搜索体验。
遐想结果紧张以文本匹配为主，文本匹配结果不敷可以辅以语义召回结果提升丰裕率。
考虑到用户在输入搜索query时意图相对明确，一样平常会从左到右进行query组织，为此基于这个启示式规则，目前遐想词中文本匹配召回又以前缀匹配优先。

虽然遐想词涉及的是技能紧张是大略的文本匹配，在匹配过程中还须要考虑效率和召回质量，同时中文输入可能会有拼音输入的情形（如上图所示）也须要考虑。
由于用户在搜索框中输入每一个字时都会发起一起要求，遐想词场景的要求pv是非常大的。
为加速匹配效率，可以通过对历史搜索query按qv量这些筛选并预处理后分别构建前后缀trie树用于对用户线上输入的query进行前缀及中后缀匹配召回，然后对召回的结果进行排序，如果是仅大略按qv降序排序，可以在trie树结点中存放qv信息并用最小堆等构造进行topk召回。

当然仅按qv排序还不足，比如可能还须要考虑用户输入上文query后对推举的下文query的点击转化、下文query在结果页的点击转化以及query的商业化代价等成分。
同时一些短query召回的结果会非常多，线上直接进行召回排序性能压力较大，为此可以先通过离线召回并进行粗排筛选，再将召回结果写到一些kv数据库如redis、共享内存等存储供线上直接查询利用。
离线召回的话，可以采取AC自动机同时进行高效的前中后缀匹配召回。
AC自动机（Aho-Corasic）是基于trie数+KMP实现的多模匹配算法，可以在目标文本中查找多个模式串的涌现次数以及位置。
此时，离线召回大致的流程是：

（1）从历史搜索query中布局前缀sub-query，如query“酷我音乐”对应的sub-query有中文形式的“酷”、“酷我”、“酷我音”、“酷我音乐”及拼音字符串“ku”、“kuwo”等，同时可以加上一些专名实体或行业词，如运用垂搜中的“音乐”、“视频”等功能需求词；

（2）利用所有的sub-query构建AC自动机；

（3）利用构建的AC自动机对历史搜索query及其拼音形式分别进行多模匹配，从中匹配出所有的前中后缀sub-query，进而得到<sub-query，query>召回候选。

（4）按照一定策略（一样平常在前缀根本上）进行候选粗排并写到线上存储。
（5）线上来一个要求sub-query，直接查询存储获取召回结果，然后再基于演习的pctr预估模型或pcpm商业化导向进行重排，此时可以通过引入用户侧、context侧等特色实现个性化排序。

搜索意图识别是qu最主要却也最具寻衅的模块，存在的难点紧张有：

（1）用户输入query不规范：由于用户先验知识的差异，一定导致用户在通过自然措辞组织表达同一需求时千差万别，乃至可能会涌现query表达缺点、遗漏等情形；

（2）歧义性&多样性：用户的搜索query表达不足明确带来的意图歧义性或用户本身搜索意图存在多样性，比如：搜索query“择天记”可能是想下载仙侠玄幻类游戏，可能是玄幻小说类app，也可能是想看择天记电视剧而下视频类app。
此时衍生出来的另一个问题是当某个query存在多个意图可能时，须要合理地量化各个意图的需求强度；

（3）如何根据用户及其所处context的不同实现个性化意图，比如用户的性别、年事不同，搜索同一query的意图可能不一样，用户当前时候搜索query的意图可能和上一时候搜索query干系等。

根据用户意图明确程度的差别，搜索意图识别又可以细分为精准意图和模糊意图识别。

所谓精准意图，是指用户通过query所表达的意图已经非常明确了，其需求可以比较置信地锁定为一个资源目标。
精准意图需求在垂直搜索中尤为常见，以运用市场app搜索为例，用户搜索query“下载王者光彩”很明确便是想下载“王者光彩”app，这时候将“王者光彩”展现在结果列表首位才合理。
当然一样平常排序模型拟合足够好的情形下也能将对应的精准资源排在首位，但是以下一些情形可能会引起排序不稳定进而导致对应精准资源没能置顶在首位的问题：

1）长尾query行为特色稀疏，模型学习不足充分；

2）引入用户个性化特色，排序结果因人而异；3）以商业化为导向的排序影响干系性体验。
为此，须要一定策略识别出精准首位意图并将它们高优置顶，同时可以通过直达区产品形态给用户快速直达需求的搜索体验。

对付垂直搜索来说，精准意图一样平常是给定一个query，找到与其意图精准对应的item，可以通过文本匹配和top后验转化筛选出候选item，然后通过从文本匹配、行为反馈、语义相似等方向布局样本特色演习GBDT等模型对<query,item>样本pair进行是否精准二分类。
也可以考试测验类似DSSM的语义匹配网络对query和item进行语义匹配。
对付长尾query且完备文本包含item的情形，由于行为量不足丰富利用分类模型可能无法召回且直接进行文本匹配提取可能存在歧义性，此时可以视为NER任务通过演习BiLSTM-CRF、BERT-CRF等序列标注模型进行item实体的识别，再结合一些启示性策略及后验行为进行验证。

在Google、百度等通用搜索中，用户可能会输入一些知识问答型的query，此时用户的意图也比较明确，便是问题对应的答案。
如搜索query“刘德华的妻子是谁”，通过召回带“刘德华”、“妻子”字样的网页，用户估计也能找到答案，但如果能直接给出这个query的答案的话体验会更好，如下面百度搜索给出的结果。

这时候可以归为QA问答任务来处理，一样平常须要结合知识图谱来做，也即KBQA（Knowledge Based Question Answer）。
传统的的KBQA做法是先对query进行词法句法以及语义解析，识别出个中的紧张实体观点，再基于这些主题观点布局相应的查询逻辑表达式去知识库中进行查询及推理得到想要的答案。
之后陆续有提出将问题和知识库中候选答案映射成分布式向量进行匹配，以及利用CNN、LSTM、影象网络等模型对应问题及候选答案向量建模优化等方法来进行KBQA。

3.7.2 模糊意图

模糊意图便是指用户的搜索意图不会详细到某个目标资源，而是代表一类或多类意图，比如用户搜索“视频app”，此时没有明确想下某款app，可将其泛化到“视频类”tag意图。
模糊意图识别一样平常可以采取基于模板规则、行为统计反馈、分类模型等方法，这里紧张会从意图分类及槽位解析两个方向进行阐述。

在构建query意图分类模型之前，须要先制订一套意图标签体系用于全面覆盖用户意图需求。
这里须要对query侧和item侧的标签体系进行统一以便于在预测出某个query的意图tag分布后直接用tag去倒排索引中召回属于这些tag的item。

由于搜索query一样平常相对来说长度较短且意图存在多样性，意图分类可以归结为短文本多标签分类任务。
在意图分类样本布局方面，可以通过关联用户搜索点击行为分布及进行item理解得到的tag或站点所属行业分类信息等自动布局样本，对付可能存在的样本种别不平衡的问题，须要对样本进行重降采样等处理，或采取主动学习等方法进行高效的样本标注。

至于模型方面，传统的文本分类紧张采取向量空间模型VSM或进行其他特色工程来表征文本，然后用贝叶斯、SVM、最大熵等机器学习模型进行演习预测。
随着Word2vec、GloVe、Fasttext等分布式词向量技能的兴起，冲破了传统nlp任务须要做大量特色工程的局势，通过分布式向量对文本进行表示后再接入其它网络构造进行端到端分类演习的做法成为了主流。

如采取比较大略又实用的浅层网络模型Fasttext，Fasttext是从Word2vec衍生出来的，架构和Word2vec的类似，核心思想是将整篇文档的词及n-gram向量叠加均匀得到文档向量，然后利用文档向量做softmax多分类。
相对Word2vec的优点是输入层考虑了字符级ngram特色可以一定程度办理oov问题以及输出层支持进行有监督的任务学习。
利用Fasttext演习大略，且线上inference性能也很高，但也正由于采取相对大略的浅层网络构造其准确率也相对较低。
为此，进一步地可以考试测验一些深度神经网络模型，如：TextRNN、TextCNN、Char-CNN、BiLSTM+Self-Attention、RCNN、C-LSTM、HAN、EntNet、DMN等。

这些模型通过CNN/RNN网络构造提炼更高阶的高下文语义特色以及引入把稳力机制、影象存储机制等可以有效地优化模型的分类准确率。
实在，对付query短文本分类来说采取相对大略的TextRNN/TextCNN网络构培养已经能达到较高的准确率了，个中TextRNN通过利用GRU/LSTM编码单元能更好地捕获词序和较长长度的高下文依赖信息，但由于采取RNN网络演习耗时相对较长。
TextCNN则紧张通过不同size的卷积核捕获不同局部窗口内的ngram组合特色，然后一样平常通过max-pooling或kmax-pooling保留变长文本中一个或多个位置的最强特色转换为固定长度的向量再做sigmoid/softmax分类。

同时为进一步提升网络性能及加速模型收敛，还可以在网络中进一步考虑dropout及batch normalize等防过拟合机制，以及考虑在输入层融入Word2vec、GloVe、Fastext等模型预演习得到的embedding，如下图在cnn输入层中加入预演习embedding组成双通道输入。
虽然TextCNN对付捕获长程依赖信息方面会不如TextRNN，考虑到query一样平常长度相对较短以是影响相对还好，而且其演习速率及在线inference性能也都比较符合哀求。

除了从零开始演习或引入无监督预演习的隐式embedding表示，还可以通过引入显式的知识观点进一步丰富文本的语义表达，在有比较丰富的领域知识库的情形下进行NER实体识别，然后在模型的输入中可以融入这些实体知识特色，通过引入外部知识来优化分类的模型有KPCNN、STCKA等。
由于Word2vec、GloVe等模型演习得到的词语embedding对不同的高下文来说都是固定的，无法办理一词多义等问题，基于此陆续提出的ELMO、GPT、BERT等深度预演习措辞模型逐渐成为了nlp任务的标配，这些模型及其各种演进版本在多个GLUE基准中均取得了进一步的打破。

通过在大规模语料上预演习得到的BERT等模型能较好地动态捕获词语在不同高下文中的前后向语义表达，基于这些预演习模型在意图分类任务上进行finetune学习能进一步提升模型分类准确率。
同样地，像ERNIE等模型通过引入外部知识也能进一步提升模型效果，尤其在一些垂直搜索有较多特定领域实体的情形下，可以考试测验将这些领域实体知识融入模型预演习及finetune过程中。
由于BERT等模型繁芜度较高，进行在线inference时耗时也相对较高可能达不到性能哀求，为此须要在模型精度和繁芜度上做个权衡，从模型剪枝、半精度量化、知识蒸馏等方向进行性能优化。
这里可以考试测验通过权重分解及参数共享等方法精简优化的ALBERT模型，也可以考试测验诸如DistilBERT、TinyBERT等知识蒸馏学习模型。

3.7.2.2 槽位解析

前面先容的各种基于深度学习模型的意图分类能起到比较好干系性导航的浸染，如将query意图划分到“景象”、“酒店”、“汽车”等意图体系中。
但是针对更加繁芜的口语化query，我们须要进行识别提取出query中主要的意图身分以进行更全面的意图理解，此时仅进行意图分类是不足的。
比如对付搜索query“北京飞成都的机票”，意图分类模型可以识别出是“订机票”的意图，但是无法区分出query中的出发地和目的地信息，须要通过一定方法识别出“出发地”观点及其对应值是“北京”、“目的地”观点及其对应值是“成都”，基于此可以作出一些决策供应更直不雅观的结果以提升用户搜索体验。

由于自然措辞表达充满着歧义性，打算机肯定是无法直接理解的，须要将query表示成打算机能够理解的表示。
类似于打算机措辞无法理解高等编程措辞一样，须要通过将高等编程措辞代码编译成低级的汇编或二进制代码后打算性能力实行。
以是我们也须要一个类似的“编译器”能将query按一定文法规则进行确定性的形式化表示，可以将这个过程称之为语义解析，前面提到的传统KBQA的做法也须要该技能将query转换成相应的形式化表示才能进一步实行推理等操作。

对付query“北京飞成都的机票”，通过意图分类模型可以识别出query的整体意图是订机票，在此根本上进一步语义解析出对应的出发地Depart=“北京”，到达地Arrive=“成都”，以是天生的形式化表达可以是：Ticket=Order（Depart，Arrive），Depart={北京}，Arrive={成都}。
如果query换成是“成都飞北京的机票”，同样的须要解析出query的意图是订机票，但是出发地和到达地互换了，以是语义解析过程须要除了须要对观点进行标注识别，还可以通过对观点进行归一来提高泛化性，比如这里“北京”、“成都”都可以归一为[city]观点，形式化表达变为：Ticket=Order（Depart，Arrive），Depart={$city}，Arrive={$city}，个中 city={北京、上海、成都…}。

形式化表达可以递归地定义为一些子表达式的组合的形式，为进行语义解析，最紧张的是确定一种形式化措辞及对应的解析器，常日我们采取确定的高下文无关文法以确保形式化的每一部分都对应有一个解析树。
得到query对应的形式化表示后，还可以进行一些解析树归并等形式化运算推演。
为此，除了可以用来理解搜索query的构造化语义，语义解析技能也广泛运用于QA问答及谈天机器人中，如多轮对话中比较有寻衅的高下文省略和指代消歧问题也可以一定程度通过将下文query对应的解析树合并变换到上文query对应的解析树中来办理。
如下图例子所示，当用户在第一轮对话讯问“成都明景象温？”时布局出相应的解析树，接着问“后天如何？”时就可以将日期进行更换后合并到之前的解析树中。

目前学术界和工业界在形式化措辞和语义解析器方面均有一定的研究成果，通过一些基于统计、半监督、监督的方法来演习得到语义解析器，个中比较有名的开源语义解析器有Google的SLING、SyntaxNet。
大略的做法是通过人工制订的正则表达式和槽位解析的方法来进行语义解析，正则表达式相对好理解，槽位解析是指通过将具有相同模式的query归纳成模板，基于模板规则来解析用户query意图及意图槽位值。
模板构成紧张包括：槽位词、固定词、函数、通配符，其形式化表达变为中槽位词是指能抽象到某一观点的词语凑集，如：“北京”、“上海”、“成都”这些词都可以抽象到城市观点，固定词也即明确的某个词语，可以通过函数来匹配一些诸如数字组合等词，通配符可以匹配任意字符。

我们须要结合领域的业务知识来布局模板，布局过程须要担保模板符合语法句式规范，同时只管即便担保其泛化性以覆盖更多的query问法。
举个大略例子，布局模板：“适宜[Slot:User][Wild:0-10][Slot:AppType]”及相应的槽位词[Slot:User]={女生，男生，小孩，老人,…}、[Slot:AppType]={单机游戏，益智游戏，moba游戏，…}，然后通过构建如下图所示的相应trie树，可以自上而下遍历及回溯解析出query“适宜女生玩的单机游戏”匹配上了这个模板，从而识别出query整体意图是讯问女生类单机游戏，个顶用户槽位值为“女生”，app类型槽位值为“单机游戏”，“适宜”是固定词，“玩的”匹配通配符[Wild:0-10]，基于这些槽位解析的结果，接下来可以进行一系列的决策。

槽位解析方法的优点是准确率高，可控性强，阐明性好，但缺陷是须要耗费较多地人力进行对模板及槽位词等进行标注，同时掩护起来也比较麻烦。
可以考虑结合一些策略方法来一定程度减少人工标注量，如基于前面提到的同义词挖掘技能及词向量化挖掘同位/高下位词等方法来赞助槽位词的标注，以及在人工进行模板标注的根本上采取bootstrapping迭代挖掘布局出更多的模板。
槽位解析的详细实现可以参考的开源项目Snips-nlu，进行意图识别的同时从自然措辞句子中解析提取构造化槽位信息。

3.8 敏感识别

敏感识别模块紧张对query进行是否带有色情、反动、赌钱、暴力等敏感话题的识别，如果识别出query中存在敏感话题可以进行定向改写到相对得当的query或者给用户做搜索勾引提示等处理。
敏感识别可以归为分类问题，最大略的做法便是词表匹配，按不同的敏感话题人工输入一批词库，繁芜点就演习一个分类模型进行多分类，传统的SVM、最大熵分类或者TextCNN、TextRNN等模型都能比较好地work。

用户的搜索需求可能会显式或隐式地带有一定的时效性哀求，如：“最近上映的好看电影”带有显式的韶光词“最近”，而“疫情进展”则隐式地表达理解最新情形的需求。
时效性大概可以分为三种：持续时效性，周期时效性，准/实时时效性。
个中持续时效性是指query一贯具有时效性，如：“美食推举”，周期时效性是指具有周期性、时令性的事宜或需求，如：“天下杯”、用户在冬季搜索“上衣”等，而准/实时效性是指近期发生或溘然发生的事宜。

通过剖析出query的时效性需求等级的不同，在召回item时就可以针对性地做一些过滤或者在排序时进行时效性调权。
个中显式的时效性需求由于带有韶光关键词，可以通过规则匹配或演习分类模型进行判断识别，而隐式表达的时效性则可以通过按韶光维度剖析历史搜索qv行为、实时监测最新搜索qv变革情形以及综合考虑搜索意图及当前韶光高下文等方法来判断识别。

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