25、文本处理技术：搜索、主题建模与文本摘要

文本处理技术：搜索、主题建模与文本摘要

1. 企业搜索引擎构建与优化

1.1 案例背景

假设我们要为一个专注于书籍的电子商务商店构建搜索管道，我们拥有作者、标题和摘要等元数据。初始阶段，可以使用之前看到的搜索功能作为基线，既可以搭建自己的搜索引擎后端，也可以使用像 Elasticsearch 或 Elastic on Azure 这样的在线服务。

1.2 初始搜索问题

默认的搜索输出可能存在一些问题。例如，它可能会将标题或摘要中与查询精确匹配的结果排在比更相关但非精确匹配的结果更高的位置。有些精确匹配的书籍可能是写得很差且评价不佳的书，但在搜索排名中并未考虑这些因素。

1.3 优化方法

• 引入现实指标 ：可以将书籍的浏览次数、销售次数、评论数量和书籍评级等现实指标纳入搜索引擎的排名函数。在 Elasticsearch 中，可以使用函数评分，并为评级数量、销售数量和平均评级手动分配权重。例如，可能会给销售数量比浏览次数更高的权重。
• 收集用户交互数据 ：开始收集用户与搜索引擎的交互数据，包括搜索查询、用户类型以及他们对书籍的操作。通过记录这些详细的搜索信息，可以发现各种模式。随着数据量的增加，可以使用 Elasticsearch Learning to Rank 等工具从这些日志中学习相关性排名，并使用神经嵌入等更高级的技术进行搜索查询分析。
• 个性化搜索结果 ：随着收集到更多的用户信息，可以根据用户的过去偏好对搜索结果进行个性化设置。通常，这