NLP在OPPO推荐场景中的应用
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1. NLP 在 OPPO 推荐
场景中的应用
邓拯宇
OPPO数智工程-算法平台部
2021/9/25
1
2. 1.NLP &推荐简介
2.NLP 技术服务于推荐
3.NLP 模型迁移至推荐磅
4.总结与展望
2
2
3. 3
NLP &推荐简介
4. NLP &推荐的关系
4
4
l NLP 基本问题
l 推荐基本问题
统和NLP问题都可以可
从某种角度,推荐系统和 NLP 问题都可定义为序列预测问题
l
p
p
p NLP
一门学科
基础能力
服务应用
l
p
p
p 推荐
一门应用
应用技术
面向业务
推荐
nlp 技术
服务于推
荐
nlp 模型迁
移至推荐
NLP
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5. 5
NLP 技术服务于推荐
6. NLP 技术服务于推荐
p 文章显式画像
p 类目识别
p 标签抽取
p 文章隐式画像
p 语义标签抽取
p 隐向量抽取
ReLU
ReLU
ReLU
tag vector
类目/标
签 兴趣召回
用户偏好 I2i 召回
+
...
隐向量
6
6
user vectorr
...
pre-trained vec
+
...
排序特征
embedded tags embedded preference
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7. NLP 技术服务于推荐
7
7
p 类目识别
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8. NLP 技术服务于推荐
8
8
p 标签抽取(多模态)
知识
图谱
人脸识
别
标题
OCR
小说改编
惢心江与彬从青丝走到
白发,本剧最幸福的一
对!
剧情向
宫廷百态
出宫就可以,安稳的过
日子,……
内地剧
张钧甯
陈小纭
如懿传
关键
帧
待打标
视频
周迅
黄宥明
特
征
融
合
Mel
声谱
文本
信息
文本
mask
如懿
惢心
输出
标签
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9. NLP技术服务于推荐
9
9
p 地域标签抽取
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10. NLP 技术服务于推荐
10
10
p 语义标签抽取
p 基于主题模型
p LDA
p Biterm topic model
标题
摘要
标签1
标签2
标签3
……
主题模型
主题1
主题2
主题3
……
p 隐向量抽取
标题
摘要
语言模型
(bert)
隐向量
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11. 11
NLP 模型迁移至推荐
12. NLP 模型迁移至推荐
12
12
模型迁移的一般思路:在推荐场景构造类似 nlp 场景的输入
Word2vec
nlp
词
推荐
...
Item2vec
物
品
句
用
户
章
...
...
...
经典的 Word2Vec 算法
Ø
一个词的含义由其周围词来决定
迁移到推荐 --- Item2Vec
Ø 句子变成用户行为序列
Ø word 变成 item
Ø 同一行为序列中的 item 有较强的相关性
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13. NLP 模型迁移至推荐
13
NLP 以 word 为元素,
以 word 序列组成
的句子为 doc 以 word 为元素,
以 word 组成的文
章为 doc Target word * input
words
推荐 item2vec: 以 item
为元素,以用户点
击 item 序列 以 item 为元素,以
用户点击的 item 为
doc Target item *click
items
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14. 14
总结与展望
15. 推荐场景行为与内容深度结合
15
15
l 结合“场景行为+内容特征”进行语义标签抽取
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16. 推荐场景行为修正文章标签
16
16
l 利用推荐后验数据提升标签质量
标签
抽取
物品
指标
统计
兴趣
召回
标签
曝光
后验指标
标签
过滤
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17. 欢迎加入
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