这是总结和我的主要收获 由 LinkedIn 关于如何使用 NLP（截至 ）设计其帮助搜索系统。这突出了问题陈述和所采用的解决方案的不同迭代及其缺点。 原帖 2019 年 问题陈述： 给定用户的查询，从数据库中获取最相关的帮助文章。 迭代 1：初始解决方案 使用 对数据库中的所有帮助文章（文档）进行索引。简而言之，它会生成一个倒排字典，将术语映射到它出现的所有文档。 Lucene Index 2. 给定查询用于使用 Lucene 索引获取所有相关文档（命中）。 3. 使用 算法对每个命中进行评分，该算法考虑到 ，对 中的命中赋予最高权重，然后是 中的命中，然后是 中的命中，并返回加权分数。 BM25F 文档结构 Title Keywords Body 4. 返回评分最高的文章。 为什么失败 由于文档检索系统是 ），没有考虑 ，以下是两个示例失败案例： 基于 Term 的（ 句法 语义 迭代 2：最终解决方案 第 1 步：文本规范化 “ 正常化为“ 如何立即取消我的高级帐户” 取消高级帐户” 第 2 步：查询映射 规范化查询可能与文章中的单词没有任何共同的单词。因此，每个查询都映射到更具代表性的查询，以填补用户术语和文章术语之间的空白。 分以下两步完成： 查询根据相似度指标分组在一起 查询分组： 对Query组中的每一个query，计算一个 ，选出前K个query作为Rep Queries 2. Topic Mining and Rep Scoring： repScore 是原始查询与组中另一个查询之间的相似度 sim(RQ, Q2) 是 Q2 与标题中的一个主题之间的最大相似度（与正文类似） sim(Q2, title) 第 3 步：意图分类 长尾查询可能没有 Rep Query，在这种情况下， 用于对查询的 进行分类。 CNN Intent 例如：“取消您的高级订阅”和“取消或更新在您的 Apple 设备上购买的高级订阅”被认为与“取消高级订阅”具有相同的意图。 总流量 也在 发布 这里
