电商搜索能力解读-实体识别（NER）

原创

于 2021-06-25 15:34:23 发布 · 1.6k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器学习/深度学习 #自然语言处理 #搜索推荐 #算法 #数据处理 #开发者

本文介绍电商行业中基于多年淘系全量数据和知识库优化的实体识别技术，详细解析了命名实体识别（NER）如何帮助改进查询分析和类目预测，提升搜索准确性。

简介：搜索是电商行业业务转化中最重要的功能，那你了解其中的技术实现原理吗？一起来了解基于多年淘系全量数据和知识库深入优化的电商行业实体识别的能力吧，在查询分析和类目预测中能带来哪些优化效果那~

实体识别功能介绍

实体识别，全称命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），指对电商查询词中的具有特定意义的语义实体进行实体词打标识别其中的品牌、品类、品类修饰、型号、款式等40种类别。查询分析根据识别的结果，依据实体类型的权重对查询词进行改写，使得召回的文档符合查询的意图。

类别
普通词	材质	风格	款式元素
颜色	品牌	功能功效	尺寸规格
品质成色	场景	人群	套装
时间季节	型号	新品	系列
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Seata Saga 模式快速入门和最佳实践

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