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美团技术团队
我们信仰耐心和坚持的力量，愿意持续去做一些正确、有积累、可能表面看上去不那么重要实则非常关键的事情
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美团SemEval 2022结构化情感分析跨语言赛道冠军方法总结
processing
windows
http
NLP 服务
美团语音交互部针对跨语言结构化情感分析任务中缺少小语种的标注数据、传统方法优化成本高昂的问题，通过利用跨语言预训练语言模型、多任务和数据增强方法在不同语言间实现低成本的迁移，相关方法获得了SemEval 2022结构化情感分析跨语言赛道的冠军。
美团技术团队
2022-12-16
1K
0
美团SemEval 2022结构化情感分析跨语言赛道冠军方法总结
processing
windows
http
NLP 服务
美团语音交互部针对跨语言结构化情感分析任务中缺少小语种的标注数据、传统方法优化成本高昂的问题，通过利用跨语言预训练语言模型、多任务和数据增强方法在不同语言间实现低成本的迁移，相关方法获得了SemEval 2022结构化情感分析跨语言赛道的冠军。
美团技术团队
2022-12-16
1K
0
美团获得小样本学习榜单FewCLUE第一！Prompt Learning+自训练实战
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
NLP 服务
总第515篇 2022年 第032篇 近日，美团搜索与NLP部NLP中心语义理解团队的小样本学习模型FSL++在中文小样本语言理解权威评测基准FewCLUE榜单登顶，在自然语言推理（OCNLI）单任务中取得第一，并在极少数样本（一个类别仅100余个）的条件下，在新闻分类(TNEWS)、科学文献学科分类（CSLDCP）任务上超过了人类识别精确度。 1 概述 2 方法介绍 2.1 增强预训练 2.2 模型结构 2.3 数据增强 2.4 集成学习&自训练 3 实验结果 3.1 数据集介绍 3.2 实验对比 4
美团技术团队
2022-06-13
1.1K
0
美团图神经网络训练框架的实践和探索
神经网络
数据结构
NLP 服务
深度学习
总第510篇 2022年 第027篇 美团搜索与NLP团队在图神经网络的长期落地实践中，基于业务实际场景，自主设计研发了图神经网络框架Tulong，以及配套的图学习平台，提升了模型的规模和迭代效率。本文介绍了模型归纳抽象、基本框架、性能优化，以及上层工具等方面的思考和关键设计，希望为从事相关工作的同学带来启发或者帮助。 1. 前言 1.1 问题和挑战 1.2 美团的解决方案 2. 系统概览 3. 模型框架 3.1 同质图 3.2 异质图 3.3 动态图 4. 训练流程框架 5. 性能优化 5.1 图数据结
美团技术团队
2022-05-20
784
0
美团搜索中查询改写技术的探索与实践
NLP 服务
监督学习
强化学习
编程算法
总第488篇 2022年 第005篇 查询改写是对用户Query拓展改写词，用更好的表述，帮用户召回更多符合需求的结果。查询改写对于文本布尔检索系统是非常重要的扩召回手段，通过优化该算法模块能够直接且显著地提升搜索体验。本文主要讲述在美团的搜索场景下查询改写项目的迭代方向和实现思路，希望能对从事搜索、广告、推荐中召回相关工作的同学有所启发或者帮助。 1. 引言 2. 背景与挑战 2.1 美团搜索场景下查询改写信号的使用方式 2.2 美团搜索场景下查询改写信号的难点和挑战 3. 技术选型 3.1 原始语料挖
美团技术团队
2022-03-04
1.4K
0
美团知识图谱问答技术实践与探索
NLP 服务
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。
美团技术团队
2021-11-17
1.8K
1
小样本学习及其在美团场景中的应用
监督学习
NLP 服务
机器学习
深度学习
神经网络
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。
美团技术团队
2021-08-26
1.2K
0
BERT在美团搜索核心排序的探索和实践
监督学习
深度学习
NLP 服务
linux
为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性，提升用户体验，搜索与NLP部算法团队从2019年底开始基于BERT优化美团搜索排序相关性，经过三个月的算法迭代优化，离线和线上效果均取得一定进展。本文主要介绍探索过程以及实践经验。
美团技术团队
2020-07-14
2K
0
WSDM Cup 2020检索排序评测任务第一名经验总结
NLP 服务
编程算法
美团搜索与NLP部与国内两所高校组队，提出了一种基于BERT和LightGBM的多模融合检索排序解决方案，拿下了WSDM Cup 2020 Task 1榜单的第一名。本文系获奖作者的经验总结文章。
美团技术团队
2020-03-26
833
0
美团BERT的探索和实践
NLP 服务
他山之石，可以攻玉。美团点评NLP团队一直紧跟业界前沿技术，开展了基于美团点评业务数据的预训练研究工作，训练了更适配美团点评业务场景的MT-BERT模型，通过微调将MT-BERT落地到多个业务场景中，并取得了不错的业务效果。
美团技术团队
2019-11-19
4.2K
0
WSDM Cup 2019自然语言推理任务获奖解题思路
NLP 服务
美美导读：美团团队在刚刚结束的WSDM Cup 2019比赛“真假新闻甄别任务”中获得了第二名的好成绩。本文将详细介绍他们本次获奖的解决方案，里面用到了很多黑科技比如BERT哦。
美团技术团队
2019-03-21
1.2K
0
美团点评旅游搜索召回策略的演进
NLP 服务
编程算法
背景 美团点评作为最大的生活服务平台，有丰富的品类可供用户选择，因此搜索这个入口对各业务的重要性不言而喻，除了平台搜索外，业务搜索系统的质量和效果对用户体验、商家曝光、平台交易也有着关键作用。 相对美团点评平台的O2O检索，旅游搜索系统主要面临以下几点挑战： 本异地差异大。在本地生活场景中用户的搜索需求往往集中在本城市内，而在旅游场景特别是行前场景用户会先搜索异地的POI（门店），比如常驻城市为北京的用户在去上海之前可能会先搜索“东方明珠”、“迪士尼”了解相关信息。 搜索意图多样，不同意图的展现形式可能不同
美团技术团队
2018-03-13
3.3K
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