更多精选文章

搜索意图通常分为四类： 信息型 （用户想了解知识）、 导航型 （用户想找🌟特定网🎉站）、 交易型 （用户有购买意向）和 商业考察型 （用户比较产品后做决策）

com”）和 锚文本关联度 ，提升对这一类意🚀🌈图的识别能力

阈值调整 ：如果业务更重视召回率（不想遗漏任何潜在交易意图），可以适当降低交易型类别的分类阈值；如果更重视准确率（推送的优化建议必须精准），则提高阈值

评估与迭代：闭环优化

若数据量达到十万级以上，可以考虑使用 BERT或ERNIE 等预训练语言模型进行微调

在实际项目中，建议额外观察 混淆矩阵 ：例如导航型与商业考察型是否频繁被误判，如果存在，说明需要补充区分性更强的特征，比如🌟在导航型查询中加入“官网”“登录”等标志词权重

黄玉婷

训练时注意以下技巧： 分层采样 ：按意图类别比例划分训练集、验证集和测试集，避免因类别不平衡导致模型偏科

定期收集这些反馈数据，回注到训练集中重新微调，模型会越用越精准