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电商搜索场景结构化匹配 使用命名实体识别（NER）+类目预测（意图识别）+同义词+上下位词
上一篇的文章中电商搜索使用BM25算法召回+其他匹配特征主要讲了BM25算法的召回以及一些特征的融入，本篇继续进行剩余特征如核心词匹配，同义词匹配 ，上下位词，query类目与商品title类目匹配以及商品的业态等特征 整体结构图如下： 示例： 乐事薯片黄瓜 分词： 乐知识图谱中的上下位关系理解
from ： 计算机学报常识性概念图谱建设以及在美团场景中的应用
常识性概念图谱，是围绕常识性概念建立的实体以及实体之间的关系，同时侧重美团的场景构建的一类知识图谱。本文介绍了美团常识性概念图谱构建的Schema，图谱建设中遇到的挑战以及建设过程中的算法实践，最后介绍了一些目前常识性概念图谱在业务上的应用。 一、引言 在自然语言处理中，我