房产搜索引擎主要使用拼写检查基于词典纠错等方法。 关于机器学习或深度学习主要采用- 等模型进行改写生成。另外的应用也是不错的选择在工业界被广泛应用。 根据纠错规则此处将处理为朝阳两居二手房。 扩展 扩展一般指对用户的进行扩展 工作职能邮件数据库 以便召回更多符合用户需求的数据。扩展通常有以下方法 同义词扩展将查询词中的同近义词进行转换或替换。
如用户输入北京九号线可将词语扩
展至国家图书馆郭公庄等沿线站点 模糊匹配扩展对查询词进行模糊匹配用来纠正潜在的拼写或语法错误相关词扩展。如对于橡树可扩展至橡树湾 根据查询词的内容和上下文添加相关的查询词或属性以扩展搜索结果。对于用户输入学区房可将其扩展为 据用户会搜索品牌词意味 包括标题学校的检索结果 基于用户画像的扩展根据用户的历史搜索行为兴趣偏好地理位置等上下文信息扩展用户查询词以更好地匹配搜索结果。
如对于经常浏览别墅的用户在对其
二手房的搜索上可加上别墅二手房等关联词汇。 意图识别 意图识别指通过各种方法对用户的进行分析确定用户需求的过程。用户意图可分为精准意图和模糊意图。 精准意图识别一般根据用户的检索其用户意图精准对应的。模糊意图识别一般可以采用基于模板规则行为统计反馈深度学习等方法。由于方法较为繁杂此处不做详细介绍若感兴趣的读者可自行检索相关文章 通过意图识别我们可以得到相关词汇朝阳两居二手房代表的实体含义为 {’朝阳’ ’两居’; ’二手房’}。
权赋 权赋是指在文本处理中对词项进行权重计算和权重赋予的过程。权重计算会 韓國數據 因通常使用–概率模型隐语义分析基于知识图谱的算法等。 房产信息具备高度结构话特征因此在项目初期使用权重计算的场景较为稀少。而在处理房产资讯的检索时可以使用该方法进行数据处理。 敏感信息 敏感信息分析中对敏感信息如违法隐私等信息进行识别和过滤的过程。