文章列表

美团商品知识图谱的构建及应用

雪智 凤娇 姿雯 匡俊 林森 武威
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

本地生活综合性需求图谱的构建及应用

李翔
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

常识性概念图谱建设以及在美团场景中的应用

宗宇 俊杰 慧敏等
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

外卖商品的标准化建设与应用

刘柳 懋地 崇锦 晓星
外卖菜品命名个性化程度高,为运营分析、召回排序、后台管理等业务带来一定的困难。本文系外卖美食知识图谱系列的第二篇文章,介绍了外卖从零到一建设菜品标准化体系的过程及方案,涉及的主要技术包括NLP领域的实体抽取、文本匹配、关系分类,以及CV领域的图像匹配等。最后,通过标准名在外卖业务中的应用实践,验证了标准名体系建设的价值和意义。 阅读全文

外卖套餐搭配的探索和应用

瑞玉 文斌 杨林 懋地
本文系外卖美食知识图谱系列的第三篇文章,从技术层面我们会介绍外卖套餐搭配的技术方案,包括离线、实时的套餐搭配的迭代,套餐质量评估方案,同时会介绍套餐搭配的业务应用。 阅读全文

美团外卖美食知识图谱的迭代及应用

杨林 郭同 海超 懋地
菜品是外卖交易过程的核心要素,对菜品的理解也是实现外卖供需匹配的重点。今天我们将一次推送三篇文章,系统地介绍了美团外卖美食知识图谱的构建和应用。《美团外卖美食知识图谱的迭代及应用》会介绍外卖知识图谱的体系全貌,包括菜品类目、标准菜品、美食基础属性和美食业务主题属性。《外卖商品的标准化建设与应用》将重点介绍外卖菜品标准化建设思路、技术方案和业务应用。由于外卖的业务特点是搭配成单,而《外卖套餐搭配的探索和应用》一文会针对性地介绍外卖套餐搭配技术的迭代以及应用实践。希望对从事相关工作的同学能够带来一些启发或者帮助。 阅读全文

美团BERT的探索和实践

杨扬 佳昊 金刚
2018年,自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域最激动人心的进展莫过于预训练语言模型,包括基于RNN的ELMo和ULMFiT,基于Transformer的OpenAI GPT及Google BERT等。 阅读全文

人物志 | MIT 科技创新“远见者”:美团 NLP 负责人王仲远

王鹏
2019 年 1 月 21 日,《麻省理工科技评论》发布了 2018 年“35 岁以下科技创新 35 人”(35 Innovators Under 35)中国榜单,美团点评AI平台部 NLP 中心负责人、点评搜索智能中心负责人王仲远获评为“远见者”。 阅读全文

大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践

非易 祝升 汤彪 张弓 仲远
本文介绍了大众点评搜索核心排序层模型的演化之路,包括结合知识图谱信息构建适合搜索场景的Listwise深度学习排序模型LambdaDNN以及特征工程实践和相关工具建设。 阅读全文

美团餐饮娱乐知识图谱——美团大脑揭秘

仲远
美团NLP中心开始构建餐饮娱乐知识图谱——美团大脑。它充分挖掘关联各个场景数据,用AI技术让机器“阅读”用户评论数据,理解用户在菜品、价格、服务、环境等方面的喜好,构建人、店、商品、标签之间的知识关联,从而构建出一个“知识大脑”。 阅读全文

美团大脑:知识图谱的建模方法及其应用

仲远
作为人工智能时代最重要的知识表示方式之一,知识图谱能够打破不同场景下的数据隔离,为搜索、推荐、问答、解释与决策等应用提供基础支撑。 阅读全文