建模前的准备工作：数据清洗与标注

标注时要注意避免主观臆断，例如“天气”📌🔥通常属于信息型，而“空调维修电话”则属于交易型

在规则基础上，可以结合 TF-🌺IDF向量化 或 Word2Vec词嵌入 ，将查询转化为数值特征，然后使用逻辑回归或随机森林等传统机器学习算法训练分类器

构建简单的规则模型与特征工程

建模前的准备工作：数据清洗与标注 从零开始搭建搜索意图识别模型，首先需要建立一份高质量的标注数据集

层次化建模 ：先识别一级意图（如信息型），再进一步细分二级意图（如教程型、定义型、比较型）

构建简单的规则模型与特征工程

用户在查找内容时可以快速定位，同时⚡🎊减少重复操作，适合长期使用

2026年建🎇模趋势：语义理解与多意图处理 随着百度算法的不断演进，2026年的搜索意图识别建模将更加强调 语义理解 和 多意图融合