持续维护：平衡精度与泛化能力

通常每位标注者需要阅读搜索词对应的搜索结果摘要，才能准确判断用户当时的目的

理解用户意图：分类模型的构建起点

针对百度搜索场景，朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）以及基于深度学🔑习的文本分类模型（如FastText、TextCNN）都是常见的候选方案

第四步：模型训练与迭代优化

明确分类维度是后续数据标注和模型训练的基础

第二步：收集与清洗样本数据 模型的效果高度依赖于数据质量

建议从简单模型开始，建立基🎊线，再逐步尝试更复杂的模型

第二步：收集与清洗样本数据

行为特征： 如果数据可用，可加🔍入点击率、停留时长、跳出🌈率等用户后验行为信号

第二步：收集与清洗样本数据

训练过程中需要关注几个关键环节： 平🎊衡样本：☀️ 如果某一类意图的样本远少于其他类别，可以通过过采样或调整类别权重来缓解

理解用户意图：分类模型的构建起点

业内通常将用户意图归纳为三种基本类🚀型： 信息型意图： 用🎵户希望了解某个概念、获取教程或解答疑问

注意：数据标注时建议采用多人交叉验证的方式，以减少主观判断偏差

第三步：特征工程与模型选择 清洗后🎉的数据需要转📚化为模型能够理解的数值特征