首页搜索是美团 App 上十分重要的模块，每天服务于数千万用户。随着美团零售商品类业务的不断发展，美团搜索在商品类业务上的相关技术也在不断迭代，排序模块作为整个搜索系统的重要组成部分，极大地影响着用户最终的搜索体验。本文介绍了美团搜索在商品多业务排序上相关的探索以及实践，希望能对从事相关工作的同学有所帮助或者启发。 阅读全文

知识图谱问答（Knowledge-based Question Answering, KBQA）是指给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。美团在平台服务的售前、售中、售后全链路的多个场景中都存在大量的咨询问题。我们基于问答系统，以自动智能回复或推荐回复的方式，来帮助商家提升回答用户问题的效率，同时更快地解决用户问题。本文结合KBQA在美团场景中的具体实践，以及发表在EMNLP 2021上的论文，介绍了KBQA系统整体设计、难点突破以及端到端问答的探索，希望能对从事相关研究的同学有所帮助或者启发。 阅读全文

剧本杀作为爆发式增长的新兴业务，在商家上单、用户选购、供需匹配等方面存在不足，供给标准化能为用户、商家、平台三方创造价值，助力业务增长。本文介绍了美团到店综合业务数据团队从0到1快速建设剧本杀供给标准化的过程及算法方案。我们将美团到店综合知识图谱（GENE，GEneral NEeds net）覆盖至剧本杀行业，构建剧本杀知识图谱，实现供给标准化建设，包括剧本杀供给挖掘、标准剧本库构建、供给与标准剧本关联等环节，并在多个场景进行应用落地，希望给大家带来一些帮助或启发。 阅读全文

2021年5月，美团NLP中心开源了迄今规模最大的基于真实场景的中文属性级情感分析数据集ASAP，该数据集相关论文被自然语言处理顶会NAACL2021录用，同时该数据集加入中文开源数据计划千言，将与其他开源数据集一起推动中文信息处理技术的进步。本文回顾了美团情感分析技术的演进和在典型业务场景中的应用，包括篇章/句子级情感分析、属性级情感分析和观点三元组分析。在业务应用上，依托情感分析技术能力构建了在线实时预测服务和离线批量预测服务。截至目前，情感分析服务已经为美团内部十多个业务场景提供了服务。 阅读全文

后深度学习时代下，技术迭代全面进入深水区，以提升模型复杂度为主体的广告预估模型优化已经不再奏效。美团到店广告质量预估团队紧密结合业务特点，发挥深度模型结构灵活多变的优势，实现了进一步破局。本文先介绍了美团业务的LBS空间距离约束和长周期性两大挑战，然后介绍了上下文、用户、广告、训练方式四个维度的应对方案，具体如下四个技术突破：a.基于位次组合的上下文偏差感知预估；b.基于时空依赖的超长序列建模；c.广告候选动态化；d.灾难遗忘与持续学习，带动线上指标显著提升的同时，整理为论文发表在SIGIR、CIKM等国际顶级会议。最后，基于新一轮理解，提出推理量级动态化、评估指标差异化等预估技术新趋势。 阅读全文

客服是在用户服务体验不完美的情况下，尽可能帮助体验顺畅进行下去的一种解决办法，是问题发生后的一种兜底方案。而智能客服能让大部分简单的问题得以快速自助解决，让复杂问题有机会被人工高效解决。在用户服务的全旅程中，美团平台/搜索与NLP部提供了问题推荐、问题理解、对话管理、答案供给、话术推荐和会话摘要等六大智能客服核心能力，以期达到低成本、高效率、高质量地与用户进行沟通的目的。本文主要介绍了美团智能客服核心技术以及在美团的实践，希望能给从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 阅读全文

操作日志广泛存在于各个B端和一些C端系统中，比如：客服可以根据工单的操作日志快速知道哪些人对这个工单做了哪些操作，进而快速地定位问题。操作日志和系统日志不一样，操作日志必须要做到简单易懂。所以如何让操作日志不和业务逻辑耦合，如何让操作日志的内容易于理解，让操作日志的接入更加简单？上面这些都是本文要回答的问题，主要围绕着如何“优雅”地记录操作日志展开描述。 阅读全文

CTR模型在互联网的搜索、推荐、广告等场景有着广泛的应用。近年来，随着深度神经网络的引入，CTR模型的推理对硬件算力的要求逐渐增加。本文介绍了美团在CTR模型优化的实践。通过分析模型结构特点，结合GPU硬件架构，我们设计了一系列流程对模型进行定制优化，达到了降低延迟、提高吞吐、节省成本的目标。 阅读全文

商品知识图谱作为新零售行业数字化的基石，提供了围绕商品的精准结构化理解，对业务应用起到了至关重要的作用。相比于美团大脑中原有的围绕商户的图谱而言，商品图谱需应对更加分散、复杂、海量的数据和业务场景，且面临着信息来源质量低、数据维度多、依赖常识以及专业知识等挑战。本文将围绕零售商品知识图谱，介绍美团在商品层级建设、属性体系建设、图谱建设人效提升等方向的探索，希望对大家有所帮助或启发。 阅读全文

本文主要介绍一种通用的实时数仓构建的方法与实践。实时数仓以端到端低延迟、SQL标准化、快速响应变化、数据统一为目标。美团外卖数据智能组总结的最佳实践是：一个通用的实时生产平台跟一个通用交互式实时分析引擎相互配合，同时满足实时和准实时业务场景。两者合理分工，互相补充，形成易开发、易维护且效率高的流水线，兼顾开发效率与生产成本，以较好的投入产出比满足业务的多样性需求。 阅读全文

美团的各个业务有着丰富的NLP场景，而这些场景中模型的构建需要很多的标注资源，成本很高。小样本学习致力于在数据资源稀少的情况下训练出比较好的模型。本文从主动学习、数据增强、半监督学习、领域迁移、集成学习&自训练几个方向介绍了现有的一些方法，并在美团场景进行了实验，效果上也取得了一定的提升。希望能对从事相关研究的同学有所帮助或者启发。 阅读全文

很多应用通常都需要用定向展示广告来进行获客，对信用卡广告来说，由于用户转化存在较长的链路，持续有效的获客比传统广告更具挑战性。本文结合美团联名信用卡业务中的具体实践，以及今年发表在KDD 2021上的论文，介绍了一种自适应信息迁移多任务（AITM）框架，通过该框架可建模用户多步转化之间的序列依赖关系，并提高端到端获客转化率。希望能对从事相关研究的同学有所帮助或者启发。 阅读全文

Spock是一款国外优秀的测试框架，基于BDD（行为驱动开发）思想实现，功能非常强大。Spock结合Groovy动态语言的特点，提供了各种标签，并采用简单、通用、结构化的描述语言，让编写测试代码更加简洁、高效。目前，美团优选物流绝大部分后端服务已经采用了Spock作为测试框架，在开发效率、可读性和维护性方面均取得了不错的收益。 阅读全文

ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议，该会议由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。据谷歌学术计算语言学刊物指标显示，ACL影响力位列第一，是CCF-A类推荐会议。美团技术团队共有7篇论文（其中6篇长文，1篇短文）被ACL 2021接收，这些论文是美团技术团队在事件抽取、实体识别、意图识别、新槽位发现、无监督句子表示、语义解析、文档检索等自然语言处理任务上的一些前沿探索及应用。 阅读全文

一次编写多处运行的动态化容器技术给研发效率带来了极大的提升，但对于依旧需要多端验证的测试流程来说，在效率层面却面临着极大的挑战。本文围绕动态化容器中的动态布局技术，阐述了如何通过可测性改造来帮助达成提升测试效率的目标。希望可以给同样需要测试动态化页面的同学们带来一些启发和帮助。 阅读全文

Pike 2.0致力于为美团提供一套易接入、高可靠、高性能的双向消息投递服务。本文首先从系统架构升级、工作模式升级、长稳保活机制升级等方面介绍了Pike2.0的技术演进，然后介绍了Pike 2.0在直播、游戏等新业务场景下的特性支持。希望本文能给对消息投递服务感兴趣或者从事相关工作的读者一些帮助和启发。 阅读全文

本地生活综合性需求图谱（GENE: lifestyle GEneral NEeds net），是从用户需求视角出发，深入挖掘本地生活场景下用户多样化的需求，并将其与多行业、多类型的供给形成关联的知识图谱，旨在提升平台供需匹配效率，助力业务增长。本文介绍了本地生活综合性需求图谱的背景、体系设计和涉及的算法实践，并展示了在美团多个业务线的应用落地，希望给大家带来一些帮助或启发。 阅读全文

美团搜索排序是一个典型的多业务混合排序建模问题，这种多业务场景搜索存在很多挑战，本文聚焦于到店商家多业务场景，进行了多业务排序建模优化工作。希望能对从事相关工作的同学有所启发或者帮助。 阅读全文

常识性概念图谱，是围绕常识性概念建立的实体以及实体之间的关系，同时侧重美团的场景构建的一类知识图谱。本文介绍了美团常识性概念图谱构建的Schema，图谱建设中遇到的挑战以及建设过程中的算法实践，最后介绍了一些目前常识性概念图谱在业务上的应用。 阅读全文

在深度学习时代，算力的需求和消耗日益增长，如何降低算力成本，提高算力效率，逐渐成为一个重要的新课题。智能算力旨在对算力进行精细化和个性化分配，实现最优化资源利用。本文主要分享美团外卖广告在智能算力探索和实践过程中积累的经验，希望能给大家带来一些帮助或者启发。 阅读全文