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搜索做了很多年，但是在各种技术革新下也还总有东西做，总有提升点，虽然现在媒体炒的少了，但是至今仍然各种公司仍花费大力气来做这个搜索。这次和大家介绍的东西，来自于美团技术团队分享的一篇文章，这篇文章讨论了搜索的理解和召回，有意思的是他还对整个他们的现状分析进行了讲解，这个收获挺大的，链接摆出来，其实可以看到，是一个比较垂直领域——旅游：https://tech.meituan.com/2017/06/16/travel-search-strategy.html。
原文是按照探索迭代过程来讨论的，我不打算再这么讲一遍，意义不大，大家看原文就完事了，所以我打算整理成几点来讨论。
懒人目录：
- query 理解的流程和操作。
- 美团旅游搜索用的技巧。
- 迭代方向调研思路。
- 小结。
query 理解的流程和操作
常规的 query 理解流程其实我已经聊过几次了：R&S[24] | 浅谈 Query 理解和分析，这里讲的这里关注到的大小技术。首先看看整个流程美团搜索的安排：
美团旅游搜索流程
预处理和归一化主要负责的是规范化整个句子，大小写、异常字符之类的，这个大家应该都比较好理解吧。
- 分词和词性标注，这个是经典的 NLP 任务了，jieba 之类的能给个基线，当然想提升也可以自己再整整。
- 一次性词表丢词，其实就是删除一些不必要的词汇，美团场景下就有一副、一张之类的，其实并不需要放入搜索引擎进行搜索了。
- 后面是一系列的 chunk（实体）、意图、改写等一系列的工作。
- 相关性计算。
- 召回和二次召回等。
我从上面抽关键点来详细聊一下吧。
分类意图识别
意图识别的初衷在于对用户划分需求来进行定制化服务，对数据进行分块化管理：R&S[25] | 搜索中的意图识别。在这个基础上，美团对旅游这块的需求进行了类目体系的构建，设计了 8 类意图：
- poi。经典、游乐场，度假村等。
- 行政区。国家、省、市、区、县等。
- 品类：POI 品类体系的品类词，如公园、体验馆等。
- 线路游：一日游、跟团等。
- 旅游关键词：旅行、游玩等。
- 旅行社。
- 门票：门票、套票、成人票等。
- 非旅游：美食、住宿等。
这 8 个类，针对的其实不是 query 本身，而是对应 query 内的词汇进行处理标注，文中叫 chunk，我们会把它叫做实体，所以这个任务其实就是命名实体识别了。对 query 进行实体识别以后，我们就可以根据这个识别，结果，设立特定规则，如线路游 >POI> 品类 > 门票，比如“北京故宫一日游”是线路游意图，“北京故宫”是 POI 意图，“北京动物园”是 POI 意图，“动物园”是品类意图。
此处我们也可以看到，借助实体识别结果来完成意图识别任务其实也是一种方法。
Chunk 识别
既然上面提到了 chunk 识别，那肯定要好好说到的说道事情了，其实就是一个实体识别任务（NER：NLP.TM[18] | 搜索中的命名实体识别），这么聊其实就是一个非常常规的 NLP 任务了。
NER 任务上模型方法都算简单的，困难的反而是样本的收集，文章中提到的方式值得借鉴，来源的其实就是用户一段时间以内的搜索日志，借助词表规则进行标注（这个我之前讲过，见：NLP.TM[29] | ner 自动化打标方法），然后再进行人工的校验。这里的词表则来源于各种模板规则从用户 query 中的挖掘，可见这里其实需要花费很多的人力物力。
在模型方法上，使用的是简单的 CRF，工具是 CRF++，有意思的是，他们并没有直接把文本扔进去就完事了，而是放入了大量的特征，主要分为 3 类：
- 边界特征，如左右熵、互信息。
- tag 特征，如词汇长度、term 中的 tag 类别等。
- 组合特征。
term 重要度
之前我就已经有文章提到了词权重问题（NLP.TM[20] | 词权重问题），其中就参考了这篇文章，。这这篇文章后则能够，词权重被分为 3 个等级：
- 本文地址：前沿重器 [2] | 美团搜索理解和召回
- 本文版权归作者和AIQ共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出
- 超重要。都是一些核心词，如欢乐谷之类的。
- 必要。行政区、品类词，如温泉、北京。
- 重要。一些不太关键的品类词、旅游关键词等，如门票。
- 非必要。一些口水词泛需求词，线路游、一张等。
这里面使用的方法稍微高级，使用的是监督学习的方式进行，涵盖如下特征：
- 统计特征，PMI、IDF 等。
- 语言模型特征。query 语言模型概率/去掉 term 后的语言模型概率。
- chunk 识别结果。
模型则使用的是 XGBoost，至于样本，这里没有详细说，只是说了人工标注，感觉上这个样本量基本 w 级别应该足够了，所以人工应该还是可以接受的（人工特征的泛化性不错，所以好效果可以很快出来）。
文本相关性
文本相关性这里指的不是语义的相关性，而是一个文字的匹配结果，这块一般用于粗排。我已经不止一次强调了在搜索里文本层面相关的重要性了，此处就不赘述啦。
TF-IDF 计算相关性是比较经典的做法：
Q是 query 中的词汇集，H表示t命中的文档集，tf_{t,f}词在文档f中出现的次数，l_f是f的长度，w_f是文档权重，这个与文档性质有关，idf_t表示t的逆文档频率。
然而 TF-IDF 存在易受到文本长度影响、无法使用动态权重等问题，因此在 BM25 的基础上，引入动态权重（上面求的 term 重要度）后，使用了下面方法进行计算：
k_1和b都是调节因子，这个含义与 BM25 中的类似，能够降低文本长度对相关性的影响，i_f是对应命中文本里面的文本动态权重，可以根据词在 query 中的占比和权重进行计算，最后的idf'_t则是 query 中的动态权重了，来自上面 term 重要度计算得到。
美团旅游搜索用的技巧
上面提到的一些常见的任务，这里还想要提的是内部所使用的的提升效果的小 trick。
首先想说的是丢词，一般地我们都会把 query 中的所有词汇扔到搜索引擎（倒排索引）中进行检索，但实际上并不是所有词汇都需要这么做，一些类似“我想看”、“想去”、“一张”之类的词汇是完全没有意义的，还增加了这么多无效召回，因此这些词可以被忽略，从而提升效率，而丢词的标准，有两个：
- 词典&规则。
- term 重要度。
多次召回。query 千千万，总有一些 query 在当前策略下是无法召回所需结果的，所以我们可以放松检索条件，但是直接放松可能会带来过量的召回，增加下游粗排精排压力，因此策略就是进行再次召回。
迭代方向调研思路
无论是大系统的改进，还是小任务的提升，我们都要遵循的一个原则是发现问题-定位问题-解决问题，只有严格按照这个路径走，我们才能够达到最终的提升目标，我们来回顾美团整个分析的过程来从中吸收一些养分，这应该是我们每个算法都应该尝试具备的进阶能力。
虽说我们底层有大量的算法指标供我们参考，但最直接影响公司乃至我们的还是钱——收入，美团搜索需要衡量的是每搜索用户收入，通过提升用户的点击率、支付率、消费率等，才能有效达到提升收入的效果，说白了还是要增加用户在美团平台的任务达成量，也就是所谓的——满意度，满意度涉及的一方面是拥有的服务要保证好，另一方面则是对于没有的服务我们要尝试拓展，对于搜索，其实就要优化的就是无结果率了，保证用户尽可能可以搜到可靠的内容。
搜索领域比较好的一点是我们可以经过人工评判，可以快速发现明确的 bad case，这个是相比推荐更舒服的一个点，所以搜索迭代方向调研的一个重要思路就是——bad case 驱动，定期进行质量评估，根据评估结果分析问题，针对问题解决问题，然后经过实验迭代上线。我们来看看美团的迭代思路和方向是怎么演化的：
- 2015Q3：意图划分不明确导致用户需求无法被充分满足，尤其是 poi 的误召回过多，因此进行了意图划分等方式进行了优化，而针对无结果率，通过多次召回的方式进行了补充。
- 2015Q4：无结果率在进一步分析发现，POI 的缺失（32%）、错误（27%）占比较多但算法不可解，而 query 表达多样性导致的误召回成为了主要原因（30%），因此 query 理解的优化成为降低无结果率的一大目标。
- 2016Q2：无结果率进一步分析发现，免费景区、不可网购这类型无法上线导致的无结果 case 占比最高（47%），但算法可解的只能是线上已有内容但是没有召回的才是算法可解的（29%），针对这个问题，又进行了新一轮的丢词、chunk 分析优化，进一步提升效果。
- 2016Q3：扩召回的数量增加后，大量质量较差的结果也会被召回，此时比较精准的粗排显得更为重要，因此开始对粗排进行了新一轮优化，涵盖距离分、综合评分、新单照顾、因子组合方式等，尽可能考虑多方面需求，从而达到效果提升。
整个流程看来，搜索有了比较稳定的迭代提升，可见洞察系统问题再进行针对性解决，能最大限度降低优化风险，避免大起大落，“召回-排序”二元体系本身存在不稳定性，稍有不注意就会出现大开大合的情况，美团搜索多次优化召回也是步步为营、对症下药，这是我们需要吸收和学习的一个关键点。
小结
全文读完，无论是新入场的小白还是酒精沙场的老将，其实都会有不少的收获，从具体任务的使用方案到方向的分析探索都有很多养分可以吸收，我们也可以再次发现即使是大厂，也不是说非要高级前沿的方法才会去用，而是不拘一格地选择最快最优的方式来解决问题。
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