編輯導(dǎo)讀：搜索功能是產(chǎn)品的必備功能之一，用戶(hù)可以利用搜索功能找到自己想要的信息。本文作者以電商產(chǎn)品為例，分析其搜索系統(tǒng)，本文先介紹業(yè)務(wù)分析及召回模型，一起來(lái)看看吧。

前幾天編寫(xiě)的那篇《一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理五味雜陳的十年》的文章意外收獲了很大反響，說(shuō)句實(shí)在話沒(méi)想過(guò)這個(gè)，實(shí)屬意外，因?yàn)閷?xiě)文章的初衷也只是想花點(diǎn)時(shí)間對(duì)過(guò)去十幾年的工作做個(gè)總結(jié)和復(fù)盤(pán)，加我微信的人也多了很多，微信社群也超員滿(mǎn)員，不過(guò)沒(méi)關(guān)系，只要大家還在，微信群就一定會(huì)有，不要著急，后續(xù)我會(huì)通過(guò)公眾號(hào)把最新的微信社群二維碼推送給大家（不要著急）；

通過(guò)在和小伙伴微信聊天的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)了一些問(wèn)題，比如產(chǎn)品經(jīng)理容易受制于終端、行業(yè)以及業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的限制，比如說(shuō)下面的三種情況：

• 之前做的是電商前臺(tái)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，現(xiàn)在做電商后臺(tái)，感覺(jué)比較困難；
• 之前做APP移動(dòng)應(yīng)用的產(chǎn)品設(shè)計(jì)現(xiàn)在開(kāi)始搞移動(dòng)應(yīng)用后臺(tái)設(shè)計(jì)；
• 之前做物流產(chǎn)品現(xiàn)在做采購(gòu)系統(tǒng)，又或者是現(xiàn)在做C端產(chǎn)品；

怎么突破？這個(gè)問(wèn)題我們暫且不討論細(xì)節(jié)，最根本的突破就是要找到適合自己的方法論，關(guān)于如何找到自己適合的方法論，我也在整理梳理，后續(xù)會(huì)推送給大家；

我們言歸正傳，回到今天的主題，就是搜索。我們作為產(chǎn)品經(jīng)理，在之前的文章中也提到過(guò)，任何產(chǎn)品原型的設(shè)計(jì)都是能在日常的生活中找到場(chǎng)景模型，我們需要做的就是將這個(gè)場(chǎng)景模型映射到線上，就能解決線上的問(wèn)題，關(guān)鍵是怎么映射，我們依然采用之前文章編寫(xiě)的思路，來(lái)推導(dǎo)電商搜索系統(tǒng)該怎么設(shè)計(jì)，首先我們先了解下搜索的業(yè)務(wù)（離開(kāi)業(yè)務(wù)的產(chǎn)品都是牛氓產(chǎn)品！?。。。?/p>

01 為什么要去做搜索

在講搜索系統(tǒng)怎么設(shè)計(jì)的之前，首先明白一個(gè)問(wèn)題，為什么要去做搜索？

好，回答這個(gè)問(wèn)題之前依然再問(wèn)大家一個(gè)問(wèn)題？那就是你去超市購(gòu)物，你的第一件事是做什么，毋庸置疑，一定也是去找商品，比如你要去購(gòu)買(mǎi)白酒，你是不是直接從進(jìn)入超市的那一刻開(kāi)始徑直走向超市白酒專(zhuān)區(qū)去尋找你想購(gòu)買(mǎi)的白酒，然后呢，你通過(guò)不同的白酒品牌、度數(shù)、生產(chǎn)地、包裝等因素去選擇你要的商品，這個(gè)就是現(xiàn)實(shí)生活中尋找商品的場(chǎng)景模型，我們下文把尋找替換成搜索，顯得更專(zhuān)業(yè)一點(diǎn)，那就是搜索商品；

搜索商品的目的當(dāng)然是為了能夠快速在超市海量的商品中篩選出自己想要的商品，一來(lái)滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，二來(lái)通過(guò)制定一些搜索的規(guī)則提高用戶(hù)搜索商品的效率，降低用戶(hù)的搜索成本，這個(gè)就是為什么要去做搜索的目的。

那么在互聯(lián)網(wǎng)的世界里，既沒(méi)有超市這個(gè)概念也沒(méi)有實(shí)物商品的概念，一切都是數(shù)據(jù)，無(wú)論你是做什么都是通過(guò)數(shù)據(jù)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，這個(gè)時(shí)候怎么把搜索（尋找）商品的場(chǎng)景模型搬遷到互聯(lián)網(wǎng)的世界里，我們一步一步看；

02 搜索場(chǎng)景分析

有了線下業(yè)務(wù)的場(chǎng)景，那么第二步就是怎么映射線上場(chǎng)景，首先要去做的就是線上業(yè)務(wù)場(chǎng)景建模，我們來(lái)分析下上文提到的線下搜索商品的過(guò)程：

1. 用戶(hù)進(jìn)入超市——對(duì)應(yīng)：用戶(hù)打開(kāi)某個(gè)電商平臺(tái)；
2. 用戶(hù)徑直走向白酒專(zhuān)區(qū)——對(duì)應(yīng)：選擇電商某個(gè)大類(lèi)比如服裝；
3. 用戶(hù)用眼睛掃描超市白酒專(zhuān)區(qū)各類(lèi)品種的酒

上面的第3個(gè)，為什么沒(méi)有寫(xiě)對(duì)應(yīng)到線上的場(chǎng)景？首先大家思考；

我們?nèi)祟?lèi)有眼睛有鼻子有手有腳，能通過(guò)我們的視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等各種感官系統(tǒng)去感知外面的世界，但是計(jì)算機(jī)沒(méi)有眼睛沒(méi)有鼻子也沒(méi)有視覺(jué)聽(tīng)覺(jué)，還是那句話，計(jì)算機(jī)只認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)這個(gè)祖宗，所以用戶(hù)用眼睛去查閱白酒，怎么做線上場(chǎng)景的映射和建模，這個(gè)時(shí)候就需要做搜索，超市是個(gè)巨大的實(shí)物類(lèi)空間載體，空間比較大，用戶(hù)可以在這個(gè)空間里慢慢看慢慢挑，但是在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)高度發(fā)達(dá)的今天，手機(jī)屏幕大小有限，我們是不可能把這些白酒或者用戶(hù)需要購(gòu)買(mǎi)的所有商品都一次性的展示在用戶(hù)面前，這個(gè)時(shí)候怎么辦—–需要借助于搜索這個(gè)功能來(lái)幫助用戶(hù)觸達(dá)自己的目標(biāo)商品；

所以上面的：用戶(hù)用眼睛掃描超市白酒專(zhuān)區(qū)各類(lèi)品種的酒——對(duì)應(yīng)：搜索

線上業(yè)務(wù)建模是不是就結(jié)束了，當(dāng)然不是，人類(lèi)可以用眼睛、用視覺(jué)、用聽(tīng)覺(jué)以及自己的邏輯判斷和思考能力去搜索商品，這個(gè)過(guò)程本身就是各種復(fù)雜的規(guī)則在你的大腦里不停的運(yùn)算和處理，比如我需要個(gè)55度的白酒，那么這個(gè)55度的白酒我是送人還是自己喝呢？如果送人我買(mǎi)什么包裝的合適呢？55度的白酒價(jià)格我能承受多少呢？我需要購(gòu)買(mǎi)幾瓶白酒呢？我買(mǎi)了十箱白酒回去我怎么運(yùn)回家呢？如果白酒有破損我該怎么退換呢？

這些問(wèn)題的性質(zhì)是什么，說(shuō)白了就是不停的問(wèn)自己不停的讓自己的大腦在思考，給出答案，最終讓自己決策到底要購(gòu)買(mǎi)什么白酒買(mǎi)多少；

那么同樣的道理，計(jì)算機(jī)也需要有一套這種認(rèn)知系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)雖沒(méi)有像人類(lèi)那樣擁有聰明智慧的大腦，好就好在它能被我們?nèi)祟?lèi)主宰，但是人類(lèi)需要給他一系列的運(yùn)算規(guī)則才能主宰它，告訴計(jì)算機(jī)怎么想，怎么決策，怎么查詢(xún)，怎么篩選，最后把運(yùn)算結(jié)果給到用戶(hù)，那么就能達(dá)到我們?nèi)祟?lèi)的目標(biāo)；

我們的目標(biāo)是能夠讓計(jì)算機(jī)理解我們的人類(lèi)的意思，如何去做？

接下來(lái)引入一個(gè)新的概念：自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing, NLP）

首先來(lái)解釋下：NLP是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。

它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。

自然語(yǔ)言處理是一門(mén)融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。因此，這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語(yǔ)言，即人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z(yǔ)言，自然語(yǔ)言處理并不是一般地研究自然語(yǔ)言，而在于研究能有效地實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言通信的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)，所以呢也算是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分，反正這個(gè)內(nèi)容我在大學(xué)沒(méi)學(xué)過(guò)；

好了，接下來(lái)聊的內(nèi)容都會(huì)跟這個(gè)概念有關(guān)，接著往下看：

首先我們來(lái)看用戶(hù)在淘寶APP搜索框中搜索“蘋(píng)果”兩個(gè)字后的結(jié)果：

問(wèn)下自己：為什么在搜索結(jié)果的推薦內(nèi)容里沒(méi)有食物類(lèi)的蘋(píng)果，而全都是手機(jī)類(lèi)的蘋(píng)果？

答案是：計(jì)算機(jī)理解了用戶(hù)需要搜索的是手機(jī)類(lèi)蘋(píng)果而不是食物類(lèi)的蘋(píng)果；

那么計(jì)算機(jī)憑什么理解了用戶(hù)的意圖？計(jì)算機(jī)是怎么給出這個(gè)搜索結(jié)論的？這個(gè)里面就要引入另外兩個(gè)概念——-分析器和召回；

03 分析器與召回

所謂分析器指的是電商平臺(tái)在接收到用戶(hù)搜索的關(guān)鍵詞之后，計(jì)算機(jī)需要通過(guò)某種策略和方式去理解用戶(hù)的意圖，這種方式和策略的呈現(xiàn)就是分析器，說(shuō)白了分析器是關(guān)鍵詞的大腦，沒(méi)有分析器，用戶(hù)搜索就是白搭，因?yàn)橛?jì)算機(jī)并不明白你要搜索什么；

再來(lái)看召回：指的是通過(guò)分析器既定的規(guī)則查詢(xún)到結(jié)果的整個(gè)過(guò)程統(tǒng)稱(chēng)為召回，比如用戶(hù)在淘寶APP搜索框中輸入“2021年夏季新款連衣裙”幾個(gè)字，點(diǎn)擊搜索，查詢(xún)到所有連衣裙完整的過(guò)程就是召回；

好，那么在解釋上面的截圖當(dāng)中為什么搜索的結(jié)果里面只有蘋(píng)果手機(jī)而沒(méi)有食物類(lèi)蘋(píng)果這個(gè)問(wèn)題之前，我們先來(lái)剖析分析器：

分析器的分類(lèi)：

關(guān)鍵詞分析器：

適合一些需要精確匹配的場(chǎng)景。如標(biāo)簽、關(guān)鍵詞等，不拆分關(guān)鍵詞（下文統(tǒng)一定義為不分詞，拆分關(guān)鍵詞就是分詞）的字符串或數(shù)值內(nèi)容

舉例：用戶(hù)在淘寶APP搜索框里搜索“連衣裙”，查詢(xún)結(jié)果的商品里面必須要有“連衣裙”完整的三個(gè)字，才會(huì)被召回展示在界面上，如果輸入“連衣”、“裙”，則不會(huì)被召回，這里類(lèi)似于常見(jiàn)的精確查詢(xún)；

通用分析器：

計(jì)算機(jī)基于對(duì)漢語(yǔ)的語(yǔ)義理解進(jìn)行詞條切割，對(duì)切割后的關(guān)鍵詞進(jìn)行查詢(xún)

舉例：用戶(hù)在淘寶APP搜索框里搜索“茉莉花茶”，查詢(xún)結(jié)果的商品里面只要包含“茉莉”、“茉莉花”、“茶”、“花茶”的信息都會(huì)被召回；

行業(yè)分析器（如電商）

計(jì)算機(jī)針對(duì)某個(gè)特定的行業(yè)的語(yǔ)義理解，來(lái)進(jìn)行詞條切割，對(duì)切割后的關(guān)鍵詞進(jìn)行查詢(xún)

舉例：

用戶(hù)在淘寶APP搜索框里搜索“籃球NIKE運(yùn)動(dòng)鞋”，查詢(xún)結(jié)果的商品里面只要包含“籃球”、“NIKE”、“NIKE運(yùn)動(dòng)”、“運(yùn)動(dòng)”、“運(yùn)動(dòng)鞋”都會(huì)被召回；

單字分析器：

按照單字/單詞分詞，適合非語(yǔ)義的中文搜索場(chǎng)景，如小說(shuō)作者名稱(chēng)、店鋪名

舉例：

用戶(hù)在淘寶APP搜索框里搜索“運(yùn)動(dòng)鞋”，查詢(xún)結(jié)果的商品里面只要包含“運(yùn)動(dòng)”、“鞋”、“運(yùn)動(dòng)鞋”、“運(yùn)鞋”、“動(dòng)鞋”都會(huì)被召回；

模糊分析器：

按照中文對(duì)應(yīng)的拼音搜索、數(shù)字前后綴搜索

舉例：

用戶(hù)在淘寶APP中搜索“籃球鞋”，查詢(xún)結(jié)果的商品里面只要包含籃球鞋、籃球、鞋、lqx、qx、lx等都會(huì)被召回；

全拼分析器：

按照中文漢字的全拼進(jìn)行搜索，必須包含中文的全拼音才能被召回

這里不再舉例，很好理解

簡(jiǎn)拼分析器：

按照中文漢字的全拼首字母進(jìn)行搜索，只要包含全拼首字母的商品均可被召回；

這里不再舉例，很好理解；

好了，說(shuō)到此，常見(jiàn)的電商分析器模型基本就這幾種，當(dāng)然了具體業(yè)務(wù)還要具體對(duì)待，正所謂產(chǎn)品領(lǐng)域沒(méi)有絕對(duì)的對(duì)與錯(cuò)，只有適用和不適用，有些公司還有自定義分析器、數(shù)值分析器、地理位置分析器、物流專(zhuān)用分析器、醫(yī)療專(zhuān)用分析器等等，具體業(yè)務(wù)具體對(duì)待；

我們來(lái)對(duì)分析器做個(gè)總結(jié)，電商平臺(tái)拿到用戶(hù)輸入的關(guān)鍵詞之后，通過(guò)一定的規(guī)則召回用戶(hù)的目標(biāo)商品，這個(gè)規(guī)則就是分析器規(guī)則；

那么是不是商品被召回只有這一個(gè)規(guī)則呢？顯然不是，我們還要看召回的條件，參與召回的關(guān)鍵詞，因?yàn)閷?duì)于搜索引擎系統(tǒng)而言關(guān)鍵詞是最基礎(chǔ)的但也是最核心的功能，對(duì)于用戶(hù)而言，輸入的關(guān)鍵詞也是五花八門(mén)，比如輸錯(cuò)文字、輸入拼音、輸入簡(jiǎn)寫(xiě)、輸入同義詞等等，這些因素都可能會(huì)影響到商品的召回率，所以我們需要一個(gè)模塊能夠?qū)τ脩?hù)輸入的關(guān)鍵字進(jìn)行邏輯處理和過(guò)濾，既能通過(guò)轉(zhuǎn)化非標(biāo)準(zhǔn)的搜索關(guān)鍵詞提升搜索效率，也能提升搜索商品的召回率，提升用戶(hù)的搜索體驗(yàn)，所以接下了我們接著聊（不急）：

接下來(lái)我們看幾個(gè)關(guān)鍵詞處理模型：

來(lái)看下面這張截圖:

用戶(hù)輸入關(guān)鍵詞“簡(jiǎn)議床”，為什么會(huì)召回了“簡(jiǎn)易床”的相關(guān)商品？？

我們來(lái)反推下，用戶(hù)在正常的文本輸入的時(shí)候，完全是存在輸錯(cuò)漢字的可能的，就像上面的截圖一樣，把 “易” 輸錯(cuò)成 “議” 了，所以，如果按照上述的分析器規(guī)則，那么某些符合用戶(hù)意圖的商品就不會(huì)被召回，就會(huì)出現(xiàn)查詢(xún)無(wú)此商品的結(jié)果，不能完全滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，所以這個(gè)時(shí)候怎么辦？

需要設(shè)置一個(gè)容錯(cuò)模型，業(yè)內(nèi)我們稱(chēng)它為“拼寫(xiě)糾錯(cuò)”；

所謂“拼寫(xiě)糾錯(cuò)”，就是在用戶(hù)輸入的關(guān)鍵詞不正確的時(shí)候，錯(cuò)誤的輸入可能導(dǎo)致查詢(xún)結(jié)果不符合預(yù)期或者根本就不會(huì)有查詢(xún)結(jié)果，因此需要對(duì)用戶(hù)的輸入進(jìn)行拼寫(xiě)檢查，對(duì)查詢(xún)?cè)~中的錯(cuò)誤進(jìn)行糾正，給出正確的查詢(xún)?cè)~。并根據(jù)糾錯(cuò)的可信度高低，決定當(dāng)前查詢(xún)是否用糾錯(cuò)后的詞進(jìn)行查詢(xún)；

那現(xiàn)在又一個(gè)問(wèn)題來(lái)了，你輸入了“簡(jiǎn)議床”，計(jì)算機(jī)怎么知道有錯(cuò)別字？這個(gè)又涉及到另外一個(gè)概念—–詞典；

大家小時(shí)候都用過(guò)新華字典，里面羅列了中華文明的所有漢字，你寫(xiě)的漢字對(duì)與錯(cuò)，也都是以新華字典為參照物來(lái)比對(duì)，同樣的道理，以此類(lèi)推，電商平臺(tái)也有詞典，這個(gè)詞典里面涵蓋了很多的名次、動(dòng)詞、形容詞、狀態(tài)詞、還有商品、評(píng)價(jià)等信息，當(dāng)然這些信息也都是源自于業(yè)務(wù)系統(tǒng)，所謂的業(yè)務(wù)系統(tǒng)就是用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)、商品數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、分享數(shù)據(jù)等等，計(jì)算機(jī)通過(guò)大數(shù)據(jù)算法進(jìn)行詞典挖掘，形成動(dòng)態(tài)的詞典庫(kù)，更好的賦能于電商搜索業(yè)務(wù)，關(guān)于詞典業(yè)務(wù)本篇不做過(guò)多介紹，有興趣可私下交流；

好了，正是因?yàn)?strong>詞典庫(kù)的存在，當(dāng)用戶(hù)輸入“簡(jiǎn)議床”的時(shí)候，在電商平臺(tái)自然會(huì)分析比對(duì)這個(gè)“簡(jiǎn)議床”三個(gè)漢字，包括對(duì)中文漢字的理解、詞典的匹配、拼音的匹配、簡(jiǎn)拼的匹配，最后決策出這個(gè)關(guān)鍵詞是否存在可疑的錯(cuò)別字，如果存在則糾正錯(cuò)別字后按照正確的關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，召回商品；

除此之外還有另外一種模型——同義詞模型

首先我們接著看一副截圖:

用戶(hù)輸入了“蘋(píng)果”，搜索結(jié)果里面為什么會(huì)召回了iphone12 Pro Max的商品？（假設(shè)我們的商品信息里面沒(méi)有蘋(píng)果兩個(gè)漢字）

這個(gè)時(shí)候就要用到一個(gè)模型——同義詞模型

在實(shí)際搜索場(chǎng)景中，會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)包含同義詞的表達(dá)。例如，我們希望用戶(hù)在搜索蘋(píng)果的同時(shí)，也能找出和iphone有關(guān)的信息；

在現(xiàn)實(shí)生活中，相同語(yǔ)義的表述詞匯往往有很多，而用戶(hù)在輸入關(guān)鍵字查詢(xún)的時(shí)候很難通過(guò)一條關(guān)鍵詞中將它們?nèi)矿w現(xiàn)，所以識(shí)別和提供同義詞檢索顯然可以獲得更高的商品召回率。

同義詞功能主要是對(duì)查詢(xún)的關(guān)鍵詞進(jìn)行同義擴(kuò)展，擴(kuò)大召回和查詢(xún)關(guān)鍵詞同義的詞組。

舉例：“包菜” 存在一個(gè)同義詞是“圓白菜”，在沒(méi)有使用同義詞功能時(shí)，搜索“包菜”時(shí)是無(wú)法召回商品中僅包含“圓白菜”的商品，如果使用同義詞功能，則能召回，就像上文中的截圖，如果同義詞功能被使用了，那么輸入蘋(píng)果兩個(gè)漢字就能召回iphone的商品；

說(shuō)完了糾錯(cuò)模型、同義詞模型，再看停止詞模型

所謂停止詞模型一般應(yīng)用在查詢(xún)關(guān)鍵詞里包含語(yǔ)氣助詞、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等特殊搜索場(chǎng)景；

舉例：用戶(hù)A在淘寶APP搜素框中輸入“你好！今晚一起吃飯好嗎？”，那么停止詞模型則過(guò)濾掉感嘆號(hào)、問(wèn)好還有個(gè)語(yǔ)氣助詞“嗎”，直接參與召回的關(guān)鍵詞變?yōu)椤澳愫媒裢硪黄鸪燥埡脝帷?，符合條件的商品則被召回；

大家思考一個(gè)問(wèn)題，為什么要設(shè)置這個(gè)模型？

顧名思義，用戶(hù)在電商平臺(tái)輸入關(guān)鍵詞的時(shí)候難免會(huì)因誤操作輸入如空格、標(biāo)點(diǎn)等等特殊詞，如果這些詞也要參與商品的召回的話，勢(shì)必會(huì)對(duì)搜索引擎系統(tǒng)性能和資源的浪費(fèi)（原因呢，你們自己思考），另外一個(gè)也是能將輸入的關(guān)鍵詞標(biāo)準(zhǔn)化，有利于分析器模型的抽象；

我剛剛講了停止詞模型一般應(yīng)用在查詢(xún)關(guān)鍵詞里包含語(yǔ)氣助詞、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等特殊搜索場(chǎng)景，那么這些語(yǔ)氣助詞和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)從哪來(lái)？

顧名思義，依然是詞典庫(kù)中來(lái)，當(dāng)然了，話又說(shuō)回來(lái)，詞典庫(kù)也不是萬(wàn)能的，也都是靠計(jì)算機(jī)采集和人工錄入，那么當(dāng)用戶(hù)輸入了一個(gè)特別另類(lèi)的字符的時(shí)候，這個(gè)時(shí)候會(huì)參與召回么，答案是當(dāng)然會(huì)，不過(guò)召回的結(jié)果一定會(huì)收到影響，所以計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)要具備實(shí)時(shí)捕捉用戶(hù)的各種行為數(shù)據(jù)，分析、加工后采集到詞典庫(kù)，當(dāng)然也可進(jìn)行人工干預(yù)的手段來(lái)避免另類(lèi)字符參與召回，所以這個(gè)時(shí)候另外一個(gè)功能也就推導(dǎo)出來(lái)了——停止詞人工干預(yù)詞典庫(kù)（包括上文提到的糾錯(cuò)模型、同義詞模型都有人工干預(yù)的場(chǎng)景）；

當(dāng)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)作為停止詞被系統(tǒng)過(guò)濾掉之后，不參與商品的召回，那么現(xiàn)在有一個(gè)特殊場(chǎng)景，先看下圖這個(gè)一旦@網(wǎng)：

如果我們的商品庫(kù)中有一個(gè)商品品牌（一旦@網(wǎng)），這個(gè)商品品牌名稱(chēng)中包含標(biāo)點(diǎn)符號(hào)@，這個(gè)時(shí)候，當(dāng)用戶(hù)在搜索框中輸入商品品牌一旦@網(wǎng)，可能就會(huì)導(dǎo)致商品無(wú)法被召回，這個(gè)時(shí)候該怎么處理？

我們?cè)俅我氲谒膫€(gè)模型：實(shí)體識(shí)別模型

實(shí)體識(shí)別，全稱(chēng)命名實(shí)體識(shí)別（Named Entity Recognition，簡(jiǎn)稱(chēng)NER），指對(duì)關(guān)鍵詞中的具有特定意義的語(yǔ)義實(shí)體進(jìn)行識(shí)別。

實(shí)體識(shí)別模型根據(jù)識(shí)別的結(jié)果，依據(jù)實(shí)體類(lèi)型的權(quán)重對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行改寫(xiě)或糾正，使得召回的商品符合查詢(xún)的意圖，目前該模型一般應(yīng)用在電商領(lǐng)域的搜索業(yè)務(wù)，其他行業(yè)暫時(shí)未得到很好的普及；

常見(jiàn)的實(shí)體類(lèi)型，參考下圖：

以上所有內(nèi)容是針對(duì)用戶(hù)在電商平臺(tái)輸入的關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，召回商品的模型和決策規(guī)則模型，當(dāng)然規(guī)則的細(xì)節(jié)遠(yuǎn)不止于上面講的這些，因本篇文章重點(diǎn)分析搜索業(yè)務(wù)，具體產(chǎn)品的設(shè)計(jì)放到下篇再續(xù)；

現(xiàn)在規(guī)則有了，當(dāng)用戶(hù)輸入關(guān)鍵詞，搜索引擎系統(tǒng)根據(jù)決策規(guī)則去召回商品，召回的商品返回給前臺(tái)后，這個(gè)時(shí)候商品的展示怎么展示、排序怎么排序？

我們放到電商搜索系統(tǒng)精講系列三步曲的第二步與大家分享；

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