一、布景 常识库是企业运营过程中的面向客户和内部职工的常识沉积文档库，里边包括各类教程、问答、事例等，常识库的检索匹配是自然语言处理(NLP)中一个重要的根底问题，实质是进行文本语义的类似度核算，也便是语义匹配，咱们许多范畴的使命都可以笼统为文本匹配检索使命，例如检索引擎、智能客服、常识检索、信息引荐等范畴。 常识库检索匹配可以概述为：给定一个query和许多候选常识库的文档，从这些文档中找出与用户输入query最匹配的TopK个文档。 二、架构流程 2.1、全体架构 2.
一、布景 跟着数据仓库的数据量的增加，数据血缘( Data Lineage or Data Provence ) 关于数据剖析来说日益重要， 经过数据血缘可以追溯表-表，表-使命，使命-使命的上下游联系， 用来支撑问题数据溯源，孤岛数据下线的需求。 现在现已根据 ANTLR 语法解析支撑了 SQL 使命的血缘解析， 而 Spark App 使命的血缘仍然是经过人工装备办法来进行。 咱们咱们都期望可以将
一、有赞查找渠道全体规划 在介绍QP前先粗略地介绍一下查找渠道的全体结构，便利咱们快速了解QP在查找渠道中的作用。下图简略展现了一个查找恳求开端到完毕的悉数流程。事务经过简练的api接入los，办理员在查找渠道新建装备并下发，完结整个查找接入，并经过abtest验证QP带来的优化作用。 二、QP的作用 在NLP中，QP被称作Query了解（QueryParser），简略来说便是从词法、句法、语义三个层面临query进行结构化解析。这儿query从广义上来说触及的使命比较多，最常见的便是查找体系中输入的查询词，也可所以FAQ问答或阅览了解中的问句，又或许可所以人机对话中用户的谈天输入。
1. 比照学习的引进 一般做算法使命时，都需求收集许多标示的数据，假设咱们要猜测一个产品的产品词（中心词），下面是一个产品标题： 三亚亚龙湾玫瑰谷JESS玫瑰臻白颜透润花瓣 免洗面膜缩短毛孔 这个产品的产品词便是“面膜”，使命便是要把面膜辨认出来，看起来是个规范的NER使命，咱们也的确使用了CRF和指针网络之类的办法，关于上面这种标题作用还不错，可是因为SaaS商家的运营习气不同于渠道，很少依靠渠道查找流量，所以许多标题很简略乃至不会包括产品词，比方： 迪奥丝绒系列760 专属女团色 蓝调正红 可盐可甜 澳优能立多3段 对这种问题，
一、 前语 模型布置作为算法工程落地的最终一公里，其天然对算法团队而言具有较高的复杂性，不只要考虑怎样高效地布置、办理不同结构模型，还需求细心考虑分布式服务的负载均衡、毛病容错、可扩展性、资源阻隔、限流、中心目标监控等问题。 这些都极大的依靠于工程团队的才干，不是算法团队的强项，怎样样才干处理这最终一公里，让焦点聚集在模型开发上，是模型布置服务模块要处理的问题。 二、 原有架构 2.1 架构规划 在有赞算法渠道Sunfish包括算法练习和模型布置两部分， 模型布置的模块称为ABox（小盒子）
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