【ArchSummit架构师峰会】精华内容上线75%,AI大模型中台从理念到实践的探索!>>> 了解详情
写点什么

地理文本处理技术在高德的演进 (上)

  • 2019-12-12
  • 本文字数:4534 字

    阅读完需:约 15 分钟

地理文本处理技术在高德的演进(上)

一、背景

地图 App 的功能可以简单概括为定位,搜索,导航三部分,分别解决在哪里,去哪里,和怎么去的问题。高德地图的搜索场景下,输入的是,地理相关的检索 query,用户位置,App 图面等信息,输出的是,用户想要的 POI。如何能够更加精准地找到用户想要的 POI,提高满意度,是评价搜索效果的最关键指标。


一个搜索引擎通常可以拆分成 query 分析、召回、排序三个部分,query 分析主要是尝试理解 query 表达的含义,为召回和排序给予指导。


地图搜索的 query 分析不仅包括通用搜索下的分词,成分分析,同义词,纠错等通用 NLP 技术,还包括城市分析,wherewhat 分析,路径规划分析等特定的意图理解方式。


常见的一些地图场景下的 query 意图表达如下:



query 分析是搜索引擎中策略密集的场景,通常会应用 NLP 领域的各种技术。地图场景下的 query 分析,只需要处理地理相关的文本,多样性不如网页搜索,看起来会简单一些。但是,地理文本通常比较短,并且用户大部分的需求是唯一少量结果,要求精准度非常高,如何能够做好地图场景下的文本分析,并提升搜索结果的质量,是充满挑战的。

二、整体技术架构


搜索架构


类似于通用检索的架构,地图的检索架构包括 query 分析,召回,排序三个主要部分。先验的,用户的输入信息可以理解为多种意图的表达,同时下发请求尝试获取检索结果。后验的,拿到每种意图的检索结果时,进行综合判断,选择效果最好的那个。



query 分析流程


具体的意图理解可分为基础 query 分析和应用 query 分析两部分,基础 query 分析主要是使用一些通用的 NLP 技术对 query 进行理解,包括分析,成分分析,省略,同义词,纠错等。应用 query 分析主要是针对地图场景里的特定问题,包括分析用户目标城市,是否是 where+what 表达,是否是从 A 到 B 的路径规划需求表达等。



整体技术演进


在地里文本处理上整体的技术演进经历了规则为主,到逐步引入机器学习,到机器学习全面应用的过程。由于搜索模块是一个高并发的线上服务,对于深度模型的引入有比较苛刻的条件,但随着性能问题逐渐被解决,我们从各个子方向逐步引入深度学习的技术,进行新一轮的效果提升。


NLP 领域技术在最近几年取得了日新月异的发展,bert,XLNet 等模型相继霸榜,我们逐步统一化各个 query 分析子任务,使用统一的向量表示对进行用户需求进行表达,同时进行 seq2seq 的多任务学习,在效果进一步提升的基础上,也能够保证系统不会过于臃肿。


本文就高德地图搜索的地理文本处理,介绍相关的技术在过去几年的演进。我们将选取一些点分上下两篇进行介绍,上篇主要介绍搜索引擎中一些通用的 query 分析技术,包括纠错,改写和省略。下篇着重介绍地图场景中特有 query 分析技术,包括城市分析,wherewhat 分析,路径规划。

三、通用 query 分析技术演进

3.1 纠错

在搜索引擎中,用户输入的检索词(query)经常会出现拼写错误。如果直接对错误的 query 进行检索,往往不会得到用户想要的结果。因此不管是通用搜索引擎还是垂直搜索引擎,都会对用户的 query 进行纠错,最大概率获得用户想搜的 query。


在目前的地图搜索中,约有 6%-10%的用户请求会输入错误,所以 query 纠错在地图搜索中是一个很重要的模块,能够极大的提升用户搜索体验。


在搜索引擎中,低频和中长尾问题往往比较难解决,也是纠错模块面临的主要问题。另外,地图搜索和通用搜索,存在一个明显的差异,地图搜索 query 结构化比较突出,query 中的片段往往包含一定的位置信息,如何利用好 query 中的结构化信息,更好地识别用户意图,是地图纠错独有的挑战。


  • 常见错误分类



(1) 拼音相同或者相近,例如: 盘桥物流园-潘桥物流园


(2) 字形相近,例如: 河北冒黎-河北昌黎


(3) 多字或者漏字,例如: 泉州州顶街-泉州顶街


  • 纠错现状


原始纠错模块包括多种召回方式,如:


拼音纠错:主要解决短 query 的拼音纠错问题,拼音完全相同或者模糊音作为纠错候选。


拼写纠错:也叫形近字纠错,通过遍历替换形近字,用 query 热度过滤,加入候选。


组合纠错:通过翻译模型进行纠错替换,资源主要是通过 query 对齐挖掘的各种替换资源。



组合纠错翻译模型计算公式:



其中 p(f)是语言模型,p(f|e)是替换模型。


问题 1:召回方式存在缺陷。目前 query 纠错模块主要召回策略包括拼音召回、形近字召回,以及替换资源召回。对于低频 case,解决能力有限。


问题 2:排序方式不合理。纠错按照召回方式分为几个独立的模块,分别完成相应的召回和排序,不合理。


技术改造


  • 改造 1:基于空间关系的实体纠错


原始的纠错主要是基于用户 session 挖掘片段替换资源,所以对于低频问题解决能力有限。但是长尾问题往往集中在低频,所以低频问题是当前的痛点。


地图搜索与通用搜索引擎有个很大的区别在于,地图搜索 query 比较结构化,例如北京市朝阳区阜荣街 10 号首开广场。我们可以对 query 进行结构化切分(也就是地图中成分分析的工作),得到这样一种带有类别的结构化描述,北京市【城市】朝阳区【区县】阜荣街【道路】10 号【门址后缀】首开广场【通用实体】。


同时,我们拥有权威的地理知识数据,利用权威化的地理实体库进行前缀树+后缀树的索引建库,提取疑似纠错的部分在索引库中进行拉链召回,同时利用实体库中的逻辑隶属关系对纠错结果进行过滤。实践表明,这种方式对低频的区划或者实体的错误有着明显的作用。


基于字根的字形相似度计算


上文提到的排序策略里面通过字形的编辑距离作为排序的重要特征,这里我们开发了一个基于字根的字形相似度计算策略,对于编辑距离的计算更为细化和准确。汉字信息有汉字的字根拆分词表和汉字的笔画数。



将一个汉字拆分成多个字根,寻找两个字的公共字根,根据公共字根笔画数来计算连个字的相似度。


  • 改造 2:排序策略重构


原始的策略召回和排序策略耦合,导致不同的召回链路,存在顾此失彼的情况。为了能够充分发挥各种召回方式的优势,急需要对召回和排序进行解耦并进行全局排序优化。为此我们增加了排序模块,将流程分为召回和排序两阶段。



模型选择


对于这个排序问题,这里我们参考业界的实践,使用了基于 pair-wise 的 gbrank 进行模型训练。


样本建设


通过线上输出结合人工 review 的方式构造样本。


特征建设


(1) 语义特征。如统计语言模型。


(2) 热度特征。pv,点击等。


(3) 基础特征。编辑距离,切词和成分特征,累积分布特征等。


这里解决了纠错模块两个痛点问题,一个是在地图场景下的大部分低频纠错问题。另一个是重构了模块流程,将召回和排序解耦,充分发挥各个召回链路的作用,召回方式更新后只需要重训排序模型即可,使得模块更加合理,为后面的深度模型升级打下良好的基础。后面在这个框架下,我们通过深度模型进行 seq2seq 的纠错召回,取得了进一步的收益。

3.2 改写

纠错作为 query 变换的一种方式的召回策略存在诸多限制,对于一些非典型的 query 变换表达,存在策略的空白。比如 query=永城市新农合办,目标 POI 是永城市新农合服务大厅。用户的低频 query,往往得不到较好搜索效果,但其实用户描述的语义与主 poi 的高频 query 是相似的。


这里我们提出一种 query 改写的思路,可以将低频 query 改写成语义相似的高频 query,以更好地满足用户需求多样性的表达。


这是一个从无到有的实现。用户表达的 query 是多样的,使用规则表达显然是难以穷尽的,直观的思路是通过向量的方式召回,但是向量召回的方式很可能出现泛化过多,不适应地图场景的检索的问题,这些都是要在实践过程中需要考虑的问题。


方案



整体看,方案包括召回,排序,过滤,三个阶段。


  • 召回阶段



我们调研了句子向量表示的几种方法,选择了算法简单,效果和性能可以和 CNN,RNN 媲美的 SIF(Smooth Inverse Frequency)。向量召回可以使用开源的 Faiss 向量搜索引擎,这里我们使用了阿里内部的性能更好的的向量检索引擎。


  • 排序阶段


样本构建


原 query 与高频 query 候选集合,计算语义相似度,选取语义相似度的 TOPK,人工标注的训练样本。


特征建设


  1. 基础文本特征

  2. 编辑距离

  3. 组合特征


模型选择


使用 xgboost 进行分数回归


  • 过滤阶段


通过向量召回的 query 过度泛化非常严重,为了能够在地图场景下进行应用,增加了对齐模型。使用了两种统计对齐模型 giza 和 fastalign,实验证明二者效果几乎一致,但 fastalign 在性能上好于 giza,所以选择 fastalign。



通过对齐概率和非对齐概率,对召回的结果进行进一步过滤,得到精度比较高的结果。


query 改写填补了原始 query 分析模块中一些低频表达无法满足的空白,区别于同义词或者纠错的显式 query 变换表达,句子的向量表示是相似 query 的一种隐式的表达,有其相应的优势。


向量表示和召回也是深度学习模型逐步开始应用的尝试。同义词,改写,纠错,作为地图中 query 变换主要的三种方式,以往在地图模块里比较分散,各司其职,也会有互相重叠的部分。在后续的迭代升级中,我们引入了统一的 query 变换模型进行改造,在取得收益的同时,也摆脱掉了过去很多规则以及模型耦合造成的历史包袱。

3.2 省略

在地图搜索场景里,有很多 query 包含无效词,如果用全部 query 尝试去召回很可能不能召回有效结果。如厦门市搜"湖里区县后高新技术园新捷创运营中心 11 楼 1101 室 县后 brt 站"。这就需要一种检索意图,在不明显转义下,使用核心 term 进行召回目标 poi 候选集合,当搜索结果无果或者召回较差时起到补充召回的作用。


在省略判断的过程中存在先验后验平衡的问题。省略意图是一个先验的判断,但是期望的结果是能够进行 POI 有效召回,和 POI 的召回字段的现状密切相关。如何能够在策略设计的过程中保持先验的一致性,同时能够在后验 POI 中拿到相对好的效果,是做好省略模块比较困难的地方。


原始的省略模块主要是基于规则进行的,规则依赖的主要特征是上游的成分分析特征。由于基于规则拟合,模型效果存在比较大的优化空间。另外,由于强依赖成分分析,模型的鲁棒性并不好。


技术改造


省略模块的改造主要完成了规则到 crf 模型的升级,其中也离线应用了深度学习模型辅助样本生成。


  • 模型选择


识别出来 query 哪些部分是核心哪些部分是可以省略的,是一个序列标注问题。在浅层模型的选型中,显而易见地,我们使用了 crf 模型。


特征建设


term 特征。使用了赋权特征,词性,先验词典特征等。


成分特征。仍然使用成分分析的特征。


统计特征。统计片段的左右边界熵,城市分布熵等,通过分箱进行离散化。


样本建设


项目一期我们使用了使用线上策略粗标,外包细标的方式,构造了万级的样本供 crf 模型训练。


但是省略 query 的多样性很高,使用万级的样本是不够的,在线上模型无法快速应用深度模型的情况下,我们使用了 boostraping 的方式,借助深度模型的泛化能力,离线构造了大量样本。



使用了这种方式,样本从万级很容易扩充到百万级,我们仍然使用 crf 模型进行训练和线上应用。


在省略模块,我们完成了规则到机器学习的升级,引入了成分以外的其他特征,提升了模型的鲁棒性。同时并且利用离线深度学习的方式进行样本构造的循环,提升了样本的多样性,使得模型能够更加接近 crf 的天花板。


在后续深度模型的建模中,我们逐步摆脱了对成分分析特征的依赖,对 query 到命中 poi 核心直接进行建模,构建大量样本,取得了进一步的收益。


本文转载自公众号高德技术(ID:amap_tech)。


原文链接


https://mp.weixin.qq.com/s/2QQ_lWUCExvdiXn2wJJeRQ


公众号推荐:

2024 年 1 月,InfoQ 研究中心重磅发布《大语言模型综合能力测评报告 2024》,揭示了 10 个大模型在语义理解、文学创作、知识问答等领域的卓越表现。ChatGPT-4、文心一言等领先模型在编程、逻辑推理等方面展现出惊人的进步,预示着大模型将在 2024 年迎来更广泛的应用和创新。关注公众号「AI 前线」,回复「大模型报告」免费获取电子版研究报告。

AI 前线公众号
2019-12-12 10:002401

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

spring-boot-route(十三)整合RabbitMQ

Java旅途

Java Spring Boot RabbitMQ

架构师训练营 1 期第 4 周:系统架构 - 作业

piercebn

极客大学架构师训练营

大企内部软件系统反复故障难以解决,业内人士:唯有彻底更换

Marilyn

敏捷开发 快速开发 开发工具

企业开发遇到瓶颈,何不换个新思路?快速开发了解一下

Marilyn

敏捷开发 快速开发

商业智能(Business Intelligence)系统的使用及设计原则

Marilyn

敏捷开发 快速开发 商业智能

JAVA代码生成器,快速开发平台之魂

Marilyn

Java 敏捷开发 快速开发 开发工具

快速开发平台,高集成易扩展,进入软件疾速开发新世代

Marilyn

敏捷开发 快速开发 开发工具

MySQL-技术专题-性能优化—索引篇

洛神灬殇

阿里面试官纯手打:金九银十跳槽必会Java核心知识点笔记整理

Java架构追梦

Java 数据库 架构 面试 微服务

JVM-技术专题-深入理解内存结构

洛神灬殇

Java JVM

Redis Sharding集群跟一致性哈希有什么瓜葛?

Man

一致性哈希 Jedis redis cluster

医院HIS故障,险引发人命关天大危机,竟被程序员轻松解决!

Marilyn

XJR企业级软件快速开发平台规范

Marilyn

程序员 敏捷开发 软件设计

低代码开发平台,来自“未来”的软件开发方案

Marilyn

敏捷开发

Vidyo的解决方案到底是什么?有哪些特点?

dwqcmo

音视频 集成架构 解决方案 智能硬件

标本兼治,程序员用它整体提升公司效率

Marilyn

敏捷开发 快速开发

GitHub 上开源了一个很邪恶的项目!女生勿近,18香警告...

程序员生活志

Go发起HTTP2.0请求流程分析(前篇)

Gopher指北

HTTP HTTP2.0 Go 语言

快速开发平台,程序员“老师傅”必备

Marilyn

敏捷开发 快速开发 开发工具

为什么巨头都在布局SaaS生态?

ToB行业头条

SASS

阿里内部《Java架构进阶宝典》,总结了基础、进阶、架构三个阶段的知识点

Java架构之路

Java 程序员 面试 算法 编程语言

深入分析软件快速开发平台与传统软件开发方案的优缺点

Marilyn

敏捷开发

摆脱复杂烧脑的程序代码,利用快速开发平台轻轻松松做软件

Marilyn

敏捷开发 快速开发

有一说一,大型信息化企业的软件系统,还是用自研的好

Marilyn

敏捷开发 快速开发 开发工具 软件设计

用友政务表格技术应用开发实践:预算一体化产品核心功能搭建

葡萄城技术团队

SpreadJS 用友

一线城市年轻人生活工作录(业务员篇)

Marilyn

敏捷开发 快速开发

智能时代,快速开发平台将成为主流软件开发工具

Marilyn

敏捷开发

JAVA & VUE ,分离式开发平台建造思路

Marilyn

Java Vue 敏捷开发

TensorFlow 篇 | TensorFlow 2.x 基于 Keras 的模型保存及重建

Alex

tensorflow keras model save model restore tensorflow hub

Go语言内存管理三部曲(一)内存分配原理

网管

内存管理 内存布局 Go 语言

五年Java开发经验,4面阿里成功拿下offer,分享一下个人面经!

Java架构之路

Java 程序员 面试 算法 编程语言

地理文本处理技术在高德的演进(上)_架构_暮兮_InfoQ精选文章