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1、小米业务场景下知识计小米业务场景下知识计算的探索和应用算的探索和应用彭力彭力小米小米-AI-AI实验室实验室小米知识计算的服务场景小米知识计算的服务场景储备的关键知识计算技术储备的关键知识计算技术知识计算如何解决业务问题知识计算如何解决业务问题总结及展望总结及展望小米知识小米知识计算的服务场景计算的服务场景01视觉声学知识图谱知识图谱自然语言处理智能问答深度学习语音MACECloud-MLAIAI基础基础能力能力小爱SDK离线ASR视觉库MACE唤醒SDK离线TTSNLP库AutoML人脸识别人脸检测人体识别运动检测语音识别语音合成声纹识别声源定位意图理解问答服务智能客服人机对话机器翻译内容审
2、核文档分类情感分析AIAI应用应用能力能力服务管理权限管理流量管理APIAI能力其它其它业务业务中台中台其它其它中台中台数据中台数据中台云技术中台云技术中台小小米米AIAI体体系系业业务务层层小爱同学小米商城有品商城广告投放智能制造智能客服智能搜索智能营销小米人工智能体系小米人工智能体系知识计算服务的业务场景知识计算服务的业务场景小米小米有品有品小米小米之家之家小米小米商城商城新零售新零售手机手机内容内容云云服务服务生生态链态链金融金融互娱互娱 互联网互联网音箱音箱电视电视路路由路由路智能智能硬件硬件用户用户 电商搜索电商搜索 智能智能推荐推荐 场景发现场景发现 智能客服智能客服 智能问答智能
3、问答 故障预测故障预测 智能采购智能采购 供应链关系供应链关系 智能助理智能助理 游戏推荐游戏推荐 金融客服金融客服 投资决策投资决策 广告投放广告投放 应用推荐应用推荐 小米关键的知识计算技术小米关键的知识计算技术02知识获取、知识获取、知识知识表示表示知识知识管理、知识管理、知识应用应用知识计算是传统人工智能研究的一个重要领域知识计算是传统人工智能研究的一个重要领域.知识计算研究知识计算研究知识的表达知识的表达,管理管理,获取和使用的计算问题获取和使用的计算问题 孙晓平孙晓平大数据知识计算的挑战大数据知识计算的挑战知识计算是把各种形态的知识,通过一系列知识计算是把各种形态的知识,通过一系列
4、AIAI技术进行抽取、技术进行抽取、表达、并协同大量数据进行计算,进而产生更为精准的模型,表达、并协同大量数据进行计算,进而产生更为精准的模型,再次赋能给机器和人的一种全新方法。再次赋能给机器和人的一种全新方法。华为提出知识计算概念华为提出知识计算概念知识计算是传统人工智能研究的一个重要领域,是研究知识表知识计算是传统人工智能研究的一个重要领域,是研究知识表达、管理、获取和使用的计算问题。知识计算核心包括自然语达、管理、获取和使用的计算问题。知识计算核心包括自然语言处理、知识挖掘、机器学习和人机交互。言处理、知识挖掘、机器学习和人机交互。王晓云,杨子煜王晓云,杨子煜 基于知识计算的精准服务研究
5、基于知识计算的精准服务研究知识计算知识计算结构化数据结构化数据 半结构数据半结构数据 开放文本数据开放文本数据分布式存储系统分布式存储系统 分布式检索系统分布式检索系统 流式计算集群流式计算集群 知识图谱开放平台知识图谱开放平台 AIAI训练标注平台训练标注平台 知识图谱运营平台知识图谱运营平台 知识干预平台知识干预平台知识表示知识表示 知识融合知识融合 实体关联实体关联 关系挖掘关系挖掘 概念挖掘概念挖掘 信息补全信息补全实体链接实体链接 知识获取知识获取 同义词挖掘同义词挖掘 上下位关系挖掘上下位关系挖掘 标签挖掘标签挖掘 多媒体数据多媒体数据 行业数据行业数据 用户数据用户数据 百科数据
6、百科数据 垂类数据垂类数据 众包数据众包数据 智能问答智能问答智能客服智能客服闲聊闲聊用户画像用户画像NLPNLP实体推荐实体推荐业业务务层层技技术术层层数数据据层层工工具具虚拟助手虚拟助手小米知识计算能力小米知识计算能力知识计算如何解决业务问题知识计算如何解决业务问题问答场景问答场景电商电商场景场景游戏场景游戏场景 智能制造场景智能制造场景03知识计算知识计算赋赋能的智能问答场景能的智能问答场景知识计算知识计算让问答更智能让问答更智能基于知识的问答基于知识的问答基于知识的推理基于知识的推理基于知识用户理解基于知识用户理解我猜你刚刚看到了易烊千玺的新闻我本来就饿,我本来就饿,你还跟我说鸡肉你还
7、跟我说鸡肉说起雪佛兰开拓者,说起雪佛兰开拓者,小爱一直好想考驾照,小爱一直好想考驾照,然后带你去旅行然后带你去旅行Query:山东双子座明星人物咨询人物关系代表表品立懂视频Query:巩俐的籍贯一般问答一般问答简单推理简单推理闲聊问答闲聊问答基于知识的问答基于知识的问答(KBQA)(KBQA)问答已落地场景:问答已落地场景:一般问答 推理问答 闲聊问答智能问答场景智能问答场景多层次多层次结合结合:模板匹配 优点:准确高性能好(精品体验)缺点:可扩展性差 跨垂域粗粒度的语义解析 优点:泛化性好,召回好 缺点:建设成本高,样本少 子图路径匹配 优点:复杂query解析好 缺点:时耗高模板模板的方法
8、的方法Person:SetsWords:Sets模板规则person的老婆是谁lambda_x.配偶(person,x)Query:姚明的老婆是谁实体链接模板替换命中模板库模板改写图谱查询叶莉高频query扩展补充自动化获取清洗:1.答案中出现多属性值问答对滤掉 2.频次低的问法要过滤掉结构化实体问答论坛模板挖掘李白(S)-所处时代(P)-唐朝(O)问法问法:person:person是什么朝代是什么朝代lambda_x.所处时代(person,x)结构化解析模板挖掘命中未命中Person:SetsWords:Sets模板规则Query:李白有哪些诗Query:李白有名的诗有哪些目的目的:提升
9、泛化性,提高召回提升泛化性,提高召回Bing Liu,Ian Lane:Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling模型槽填充:通过NER方式提取槽位意图识别:按文本分类方式识别query意图多任务学习:将二者联合学习策略根据领域词表对错误的槽位进行拒识语义语义解析方法解析方法Query:姚明老婆的国籍是实体链接实体候选路径取top姚明配偶类型姚明配偶身高姚明身高姚明教练出生日期姚明队友出生地.语义相似度人工特征Rank模型子图子图查询的方法查询的方法涉及的
10、技术涉及的技术:知识获取实体链接知识表示 智能问答场景智能问答场景开放开放文本抽取文本抽取 实体抽取、概念抽取、属性抽取、关系抽取、事件抽取获取方法获取方法 流水线的方法(划分为实体识别和关系分类)联合抽取方法(联合学习实体标注和关系判定)遇到的问题:遇到的问题:实体重叠、关系重叠、实体嵌套属性归一困难,长尾关系召回不足 精度不足智能问答场景智能问答场景知识获取知识获取类型样例关系对实体重叠(一对多)刘德华于1961年9月27日出生于中国香港。【刘德华-出生日期-1961年9月27日】【刘德华-出生地点-中国香港】关系重叠(一对多)小王子是由松野达也、増冈弘、松尾佳子等主演。【小王子-主演-松
11、野达也】【小王子-主演-増冈弘】【小王子-主演-松尾佳子】关系重叠(多对一)战狼和战狼2都是由吴京主演【战狼-主演-吴京】【战狼2-主演-吴京】关系重叠(多对多)杨幂和郭采洁共同出演了小时代1和小时代2【杨幂-主演-小时代1】【杨幂-主演-小时代2】【郭采洁-主演-小时代1】【郭采洁-主演-小时代2】多重关系战狼的主演和导演都是吴京【战狼-主演-吴京】【战狼-导演-吴京】实体嵌套叶圣陶散文选集【叶圣陶、叶圣陶散文选集】0000000000000000BERT EncoderBERT Encoder00000
12、0000000000000000000000 h hN N+V Vk ksubsub00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000V1subV3subV4subh hN NV2sub北 京(bj),简 称 京,古 称 燕 京、北 平,是 中 国 的 首 都、直 辖 市、Start主语主语End主语主语 标注器标注器Start宾语宾语End
13、限定关系限定关系的宾语的宾语标注器标注器关系关系简称简称首都首都直辖市直辖市输入:输入:预定义关系的级联的多关系抽取算法预定义关系的级联的多关系抽取算法我们的做法:我们的做法:改进的改进的CasRelCasRel改进:改进:预测宾语预测宾语:条件:条件层归一化的层归一化的方式加强文本方式加强文本对主语的感知对主语的感知关系预测关系预测:关系:关系预测预测宾语引入宾语引入关系权重,缓解关系不平关系权重,缓解关系不平衡的衡的问题问题样本构建:引入小样本学习样本构建:引入小样本学习EncoderEncoderDecoderDecoderSubjectSubject TagerTagerDecoder
14、DecoderR Relation elation TagerTager北京北京 的的 面积面积 16410.5416410.54平方千米平方千米北京北京 的的 常住人口常住人口 23095北京北京 的的 毗连毗连 天津天津 北京北京 的的 位置位置 东经东经116116 2020、北纬北纬3939 5656北京北京 的的 简称简称 京京北京北京 的的 简称简称 燕京燕京北京北京 的的 简称简称 北平北平北京北京 是是 中国中国 的的首都首都北京北京 是是 中国中国 的的直辖市直辖市智能问答场景智能问答场景知识获取知识获取知识增长知识增长Entities in Knowl
15、edge Graph李白(唐代诗人)李白(701年762年),字太白,号青莲居士,又号“谪仙人”,唐代伟大的浪漫主义诗人,被后人誉为“诗仙”李白(撒贝宁的妻子)李白(Lisa),加拿大人 1 ,北京大学教育学博士 2 ,曾经是“五洲唱响”组合成员,李白(李荣浩演唱歌曲)李白是李荣浩作词、作曲、编曲并演唱的歌曲,收录在2013年9月17日发行的原创专辑模特李白(漫画尸兄中的角色)李白是漫画尸兄中的角色,非洲黑人,来到中国学少林武功。尸兄瘟疫爆发后,李白躲到一栋楼里,被老大爷和小鹿发现,随后跟随白小飞一行人一起冒险李白(手游王者荣耀中的英雄角色)李白,是腾讯手游王者荣耀中的一位刺客型英雄角色,原型
16、为唐代诗人“诗仙”李白。李白是一名刺客型英雄,有位移、有控制、有输出,但是自身较脆。有一个伤害高的大招。中的王者荣耀有哪些技能李白字符实体实体图谱李白王者荣耀角色游戏出场出场作品作品技能技能角色角色智能问答场景智能问答场景实体链接实体链接通用问题通用问题短短queryquery超短超短queryquery有语义有语义queryquery小米 狗尾草属一年植物 互联网科技企业 宝可梦中角色小米(简写)小米科技有限责任公司(全称)小米公司(规范)多样性歧义性智能问答场景智能问答场景实体链接实体链接其它其它问题:问题:实体语义上下文匮乏小爱用户query短 表达有语言鸿沟方言表达严重 计算效率低 需
17、识别主实体(可能存在多个主实体)多样性 歧义性 训练语料稀少识别候选实体边界识别候选实体边界+识别核心实体边界识别核心实体边界核心实体mention识别 实体消歧 BERTCLS王王者者荣荣耀耀中中的的李李白白SEPExtra-Feature(词汇增强)End-Logits(二分类)Start-Logits(二分类)李李 白白王者王者 王者荣耀王者荣耀 荣耀荣耀李白李白B M,EB,M EBE 引入词汇增强实体边界 BERT-Span标注解决多核心实体问题实体词典知识图谱同义词挖掘输入AC自动机王王者者王王者者荣荣耀耀荣荣耀耀李李白白模型模型热门热门随机随机-准确率召回率F1准确率 召回率F1
18、BERT+spanBERT+span+词词汇增强汇增强98.67%97.13%97.8997.89%86.44%90.2%88.28%核心实体核心实体mentionmention识别识别实体实体mentionmention识别识别智能问答场景智能问答场景实体链接实体链接fWeighted sumLink countMax(keep todp K)meanG(e,m,c)global scorew1w2wkhead attention(keep to R)softmaxL(e,c)Local scoreeje1e2estext_a:王者荣耀中的sep李白李白sep有哪些台词text_b:类型:人
19、物 描述王者荣耀中的英雄角色CLSDenseB(e,c)P(e,m)L(e,c)G(e,m,c)Denseoutput+BERT精细精细排序排序初过滤排序初过滤排序Input:Input:Pre-trined embeddings of otherMention candidate entities Input:Input:Pre-trained embeddingsof mention Candidate entityInput:Input:Pre-trained embeddings of context wordsssOutput:Candidata entity scoreInput:
20、Entity priorsP(e,m)(e,m,c)实体流行度用户点赞数用户点踩数编辑次数智能问答场景智能问答场景实体链接实体链接toptop准确率准确率toptop召回率召回率topF1topF1随机准确率随机准确率随机召回率随机召回率随机随机F1F198.44%96.09%97.25%96.27%93.81%95.02%核心实体mention识别 实体消歧 基于TransTransRTransE基于张量分解SMERESCAL基于神经网络NTNMLP基于图神经网络RGCNKBAT融合实体信息文本描述实体属性实体类型关联路径时序信息逻辑规则图结构融合多源信息知识表示学习知识表示学习智能问答场景
21、智能问答场景小米的应用场景:小米的应用场景:链接链接预测预测 实体推荐实体推荐 关系抽取关系抽取 实体链接实体链接 实体分类实体分类 实体对齐实体对齐遇到的问题:遇到的问题:Zero-shortZero-short问题问题新实体冷启动 数据稀疏数据稀疏长尾实体、关系稀疏实体、孤点实体等欠召回大量知识有关的信息未有效利用 计算效率低计算效率低实体量大、关系多、图结构庞大?w?=0.5 w?22?=exp?,?exp?,?=?,?log?,?=0.5 +?22?h?r,t?=exp?h,r,t?hLexp?h,r,t?K=?h,r,t?log?h?r,t?+?,?+log?,?e,w?=0.5 e
22、 w?22?w?e?=exp?e,?exp?e,?e?w?=exp?e,?eexp?e,w?A=?.?,?log?L?,?l?=Text Model:Skip-GramKnowledge Model:TransE文本描述关系三元组联合表示学习知识向量表示+log?+hrt123智能问答场景智能问答场景知识表示学习知识表示学习我们的方法:我们的方法:融合多源融合多源信息表示信息表示 融合融合知识图谱中的实体和知识图谱中的实体和关系的描述信息等关系的描述信息等 整合知识图谱外的包含实整合知识图谱外的包含实体的互联网体的互联网文本文本助力助力实体链接实体链接/实体对齐实体对齐/实体分类实体分类等任务
23、等任务5%5%准召提升准召提升知识计算在电商知识计算在电商场景场景应用应用小米有品小米有品小米商城小米商城商业广告商业广告有品有品/商城客服商城客服搜索搜索&推荐推荐观点聚合观点聚合搜索发现搜索发现广告精准投放广告精准投放电电商场景应用商场景应用遇到的问题遇到的问题 商城/有品的商品显式信息稀疏 语言表达多样性 用户不知道买哪些东西知识计算知识计算 知识构建关系挖掘:商品属性、配件关系 同义关系概念挖掘:场景概念体系构建:上位关系、商品分类 知识生成:文案生成 用户理解:观点聚合、情感识别电电商场景应用商场景应用要买什么要买什么品牌和品类等搜索推荐买给谁买给谁商品适用人群受众群体买来做什么买来
24、做什么商品用途应用场景买什么样式买什么样式款士和材质适用季节等 商品属性获取 场景概念挖掘 上位关系挖掘 场景概念描述购物的场景,可显示表示用户的购买需求保温杯便携颈枕便携干衣机稳定云台场景场景概念概念旅行神器旅行神器 上位词是对具有某种特点商品的概括概念更广的主题词防风纱巾纱巾时尚纱巾上位词上位词属性属性品牌品牌CPUCPU内存内存属性值属性值 小米小米骁龙骁龙888+888+128G128G属性获取属性获取 属性词获取从非结构化文本中获取结构化商品信息电电商场景应用商场景应用知识构建知识构建结构化属性非结构化数据属性归一上海故事宽松时尚真丝睡衣女士BERTBERT男 春 夏 青年CRFO
25、B-material O风格:宽松、时尚材质:真丝、桑蚕丝商品词:睡衣、睡裙限定值域限定值域知识知识获取获取开放开放值域值域知识知识获取获取 限定值域的属性:通过多标签分类挖掘一些潜在的属性,例如:裙子的适用季节是“夏天”开放值域的属性:通过序列标注的方式挖掘标题和商品文本中的属性值品牌款式适用人群风格场景材质商品词UPPER SHU 男女 圆领 亲肤居家 情侣纯棉T恤舒适 百搭打底杉归一化知识归一化知识电电商场景应用商场景应用关系挖掘关系挖掘-属性获取属性获取品牌配件规格米家无线除螨仪 滤芯 HEPA 两支装主件老年人防走丢家用健身原宿风防走丢家用老年人健身场景功效风格适用人群地点场景概念概
26、念原子属性域输入层:属性组合得到的场景概念和用户query 例如:吃鸡神器、按摩必备等 例如:家用健身模型层:采用Wide&Deep的模型结构 Deep侧负责语义的判断 Wide侧侧重统计信息的特征概念与商品关联属性属性商品名商品名地点地点场景场景属性值属性值 哑铃哑铃家用家用健身健身 通过商品属性关联购买/点击评论中场景BERTscore 通过用户数据关联 共性上位词衍化关联室内健身家用哑铃上位skuskuskuskuskuskuskuskuWide FeatureFCFC室内健身BERTSentence EmbeddingFCscorePVBertpplcharnumwordnum场景概念
27、挖掘电电商场景应用商场景应用概念挖掘概念挖掘-场景概念挖掘场景概念挖掘https:/arxiv.org/abs/2003.13230TitleTitlesepsepTitleTitleBERT BILSTMSentenceEmbedding婴童用品麻品洗护用品儿童餐具牙具儿童牙膏上位词判定上位词判定上位上位词与商品词与商品是否匹配是否匹配层次化分类器层次化分类器一级类目二级类目MaskConcatMLPMLPMLPMLP贝医生防蛀牙膏贝医生防蛀牙膏#这款产品对儿童儿童的牙齿很好儿童牙膏儿童牙膏BERT上位词判断 BERT是否匹配属性属性品牌品牌CPUCPU内存内存属性值属性值 小米小米骁龙骁龙
28、888888128G128G商品信息商品信息商品评论商品评论用户日志用户日志上位词挖掘:上位词挖掘:BERT分类模型 依存句法分析 词性的过滤上位词与商品关联:上位词与商品关联:评论数据、用户行为日志 深度语义分类模型上位上位词体系化:词体系化:BERT+HMC的分层分类模型 上位词与分类树关联准确率提升3%ACAC自动机上位词抽取自动机上位词抽取电电商场景应用商场景应用体系构建体系构建-上位词获取上位词获取方法:方法:基于关键词感知的模型基于关键词感知的模型Multi-headSelf-attentionAdd&NormMulti-headattentionAdd&NormMulti-hea
29、dattentionAdd&NormFeed ForwardAdd&NormKEYMulti-HeadAttentionTitle&key&att1 Multi-HeadAttentionAdd&NormFeed forwardAdd&NormLinear+softmaxvocab probtitle编码器解决码器复制模块交互模块商品关键词筛选通道:商品关键词筛选通道:商品属性商品属性:概念、属性、关系:概念、属性、关系 公共子公共子串:商品串:商品标题和描述标题和描述文本文本抗菌抗菌防水,拒绝细菌污染防水,拒绝细菌污染,实用的实用的常规袖常规袖设计设计,舒舒适自在适自在,t t恤恤属于宽松型
30、属于宽松型,上身非常舒服上身非常舒服,圆领圆领设计,设计,修饰颈部线条,时尚修饰颈部线条,时尚印花印花轻盈飘落在衣衫上,洋溢轻盈飘落在衣衫上,洋溢着浪漫的气息着浪漫的气息。包含:包含:编码器,注意力交互编码器,注意力交互 解码器,复制模块解码器,复制模块电电商场景应用商场景应用知识知识生成生成https:/arxiv.org/abs/2004.03875音效极佳 续航出色连接特征词小米无线耳机音效很好,电池耐用,就是时候连接不稳定不稳定正面评价:负面评价:观点词输入:输出:标签美化标签美化 a.a.优质和优雅的关系挖掘优质和优雅的关系挖掘 b.b.描述词的不雅词改写描述词的不雅词改写 语义语义
31、反转反转判别:全局情感和细粒度情感冲突检测判别:全局情感和细粒度情感冲突检测 通用标签识别:计算标签的特征词熵通用标签识别:计算标签的特征词熵BERT小米产品一如既往地质量好,性价比高Position_Opinion:(10,11)Position_aspect:(12,12)MLPVclsV质量 V好 是否正确BERT小米产品一如既往地质量好,性价比高CRFOB-AspectO特征词:质量、性价比观点词:好、高首词是否特征词特征词观点词是否相连特征词与观点词距离标点个数特征词长度观点词长度V统计特征统计特征细粒度情感分类标签美化语义翻转识别通用标签识别标签聚合后处理观点获取 语序错乱:挺好的
32、质量语序错乱:挺好的质量 口语化严重:质量超口语化严重:质量超牛牛*语义反转:希望语义反转:希望商品质量好一点商品质量好一点挑战:挑战:电电商场景应用商场景应用观点聚合观点聚合螺丝刀电动螺丝刀手动螺丝刀时尚螺丝刀上位上位上位上位上位上位五金工具上位上位商品1商品2商品3上位上位上位上位上位上位上位上位米家电动螺丝刀米家电动螺丝刀灰色灰色小米小米名称名称颜色颜色品牌品牌商品属性商品属性上位属性上位属性场景概念场景概念搞机圈必备修理神器螺丝刀改锥起子名称名称同义词同义词特性特性无绳无绳便携,机身适合人体工程学,防静电防静电,每一次握持螺丝刀螺丝刀都恰到好处。自动文案自动文案性价比高做工精湛设计合理
33、用料扎实质感极佳服务一流用户观点用户观点电电商场景应用商场景应用标签推荐标签推荐搜索召回搜索召回文章文章推荐推荐知识计算在游戏搜索推荐业务应用知识计算在游戏搜索推荐业务应用小米游戏中心小米游戏中心发现游戏 发现你台台词词别别称称特特长长身身份份今朝今朝有酒有酒今朝今朝醉醉青莲青莲剑仙剑仙突进突进收割收割刺客刺客职职业业天龙天龙坦克坦克影刃影刃天云天云刺客刺客阴阳阴阳师师神枪神枪手手出场出场作品作品主主公公区区域域三分三分之地之地刘备刘备关羽关羽蒙恬蒙恬逐鹿逐鹿刺客刺客护国护国将军将军区区域域特特长长身身份份李白李白标标签签MOMOBABA对战对战战争战争策略策略竞技竞技战术战术TTGTTGDY
34、DYG G 通用知识图谱初始化冷启动 小米游戏中心数据补充 评论数据挖掘实体标签 攻略文章挖掘职业及玩法百科类知识垂直领域知识用户评论高质攻略 标签挖掘标签挖掘 知识获取 观点获取 知识表示游戏搜索推荐场景游戏搜索推荐场景H(x|y)H(y|x)MI(x,y)H(x)H(y)H(x,y)Candidate)h_r_rh_r_lRighth_l_rh_l_lLefth_lh_r互信息互信息左右熵左右熵UGCUGC的的文章文章 互信息互信息和左右熵挖掘和左右熵挖掘游戏标签游戏标签集合集合游戏很好,就是有点氪金BERT氪金匹配度迷你世界迷你世界方块神作沙盒联机生存冒险有趣装扮卡通标签挖掘标签挖掘游戏
35、文章标签向量化游戏文章标签向量化利用利用 triplet triplet network network 对标签向量化对标签向量化妲己甄姬散弹枪正样本负样本锚文本BERTMean out正样本输出 锚文本输出 负样本输出 TripletLoss锚文本负样本正样本锚文本负样本正样本学习王者荣耀白蛇传小乔皮肤特征特征TFIDFTFIDFisInTitleisInTitle释义释义TFIDFTFIDF值值 是否标题中是否标题中王者荣耀0.92小乔0.90皮肤0.85白蛇传0.81蔡文姬0.35梦境试练0.21法师0.15万境觉醒0.02钟馗0.09GBrankRerank白蛇传小乔蔡文姬法师王者荣耀
36、梦境试练皮肤王者荣耀0.95小乔0.93皮肤0.82白蛇传0331蔡文姬0.44梦境试练0.22法师0.25万境觉醒0.05钟馗0.16ReRank游戏搜索推荐场景游戏搜索推荐场景acac自动机自动机标签重叠标签重叠标签游戏关联标签游戏关联知识计算在智能制造场景应用知识计算在智能制造场景应用智能采购智能采购物料编码:5XXXXXXXXXXXX物料描述:XX_XX_XX_XX_XX_XX_XX_XX手机手机XXXX类类+槽槽位位1+1+参数参数2 2A A位位C C位位大家电大家电如如XXXX号号:槽位槽位1+1+槽槽位位2 2+参数参数2 2+参数参数3 3物料编码:DXXXXXXXXXXXX
37、物料描述:XX_XX_XX_XX_XX_XX_XX_XX物料编码:D5XXXXXXXXXXXX物料描述:XX_XX_XX_XX_XX_XX_XX_XX,电视电视 如如XXXX类类:前前3 3位位为为+槽槽位位1+1+参数参数3 3B B位位生态链生态链物料编码:T5XXXXXXXXXXXX物料描述:XX_XX_XX_XX_XX_XX_XX_XX如如XXXX类类:物料物料X X+槽位槽位1+1+参数参数2 2D D位位电容电容电阻电阻电感电感物料聚合物料聚合二级管二级管要解决的问题:要解决的问题:物料智能匹配 透明化采购 节省采购成本故障分类测试结果物料1.测试和维修经验数据知识推理装备时序异常
38、检测模型2.规则和故障数据y0h0 x0VUWy0h0 x0VUWy0h0 x0VUWy0h0 x0VUWy0h0 x0VUW装备操作过程中控节拍Opc-ua包 含装备故障诊断1.测试和维修经验数据知识推理产品时序异常检测模型2.规则和故障数据ABCNOYES00080ABCNOYES00080产品故障维修诊断2.装备故障诊断1.装备时序异常预测4.产品故障诊断3.产品时序异常预测故障预测及处理故障预测及处理要解决的问题:要解决的问题:专家知识积累 高效故障诊断 解决方案预判小米小米有品有品小米小米之家之家小米小米商城商城新零售新零售手机手机内容内容云云服务服务生生态链态链金融金融互娱互娱 互联网互联网音箱音箱电视电视路路由路由路智能智能硬件硬件用户用户 电商搜索电商搜索 智能智能推荐推荐 场景发现场景发现 智能客服智能客服 智能问答智能问答 故障预测故障预测 智能采购智能采购 供应链关系供应链关系 智能助理智能助理 游戏推荐游戏推荐 金融客服金融客服 投资决策投资决策 广告投放广告投放 应用推荐应用推荐 知识计算在通用领域和行业领域等应用广泛知识计算在通用领域和行业领域等应用广泛总结和展望总结和展望 在问答电商游戏及制造行业取得初步的成果在问答电商游戏及制造行业取得初步的成果 更深度和更广泛的行业场景待开发和探索更深度和更广泛的行业场景待开发和探索