多任务学习在转转搜索意图理解的实践

多任务学习在转转搜索意图理解的实践

摘要

搜索是转转主要的流量分发入口，搜索场景覆盖了App首页搜索、App频道页搜索以及小程序搜索等各种服务入口。意图理解旨在准确地解读用户输入的搜索关键词背后的真正需求，对搜索体验的好坏至关重要。通过意图理解，搜索引擎可以调整搜索策略，提供与用户意图匹配的搜索结果，提高搜索结果的相关性和用户体验。此外，意图理解还可以帮助搜索引擎提供更多的个性化服务，如推荐相关内容、智能提示等，从而进一步提高搜索的效果和用户满意度。

意图理解简单来说就是从词法、句法、语义三个层面对 Query 进行结构化解析。在电商场景的首要问题是query的类目预测，例"iphone 15 pro 128 白色"的结构化类目为手机(类目)-苹果(品牌)-15 pro(型号)。转转的类目体系庞大、类目层级间存在关联，且query可能属于多个类目。转转的类目预测可理解为三个有关联性的任务。

本文主要介绍多任务学习在转转搜索意图理解的类目预测中的实践。首先介绍多任务学习的基本概念；其次介绍业界类目预测的方法；最后展示多任务学习在转转意图理解类目预测场景下的探索。