然语言生成领域的最新进展来开发可

[hasanthouhid0]

用户意图研究的现状
关于用户意图与搜索相关的研究并不多。大多数研究都围绕客户的一般用户意图展开。例如，您正在为网站开发聊天机器人，并希望对用户意图进行分类，以便您可以回答或引导访问者到适当的资源。

慢慢地，人们开始对大规模搜索用户意图进行分类产生兴趣。您可能知道两个 乌干达手机数据 流行的例子，分别是Content Harmony的 Kane Jamison 和RankSense的 Hamlet Batista 。

就 Content Harmony 而言，他们采用启发式方法对搜索意图进行分类。通过查看特定查询的 SERP 功能，他们可以确定其类型。例如，如果他们看到购物清单，则一定是交易查询；如果他们看到新闻，则一定是信息查询。

正如他们在博客文章中承认的那样，这种方法有很多缺点。它不稳定。谷歌对其搜索功能格式所做的任何更改都可能导致意图分类错误。查询意图的季节性变化也是如此，例如黑色星期五或圣诞节。据 Content Harmony 称，使用他们的方法，您需要密切关注排名随季节变化的变化，以检测用户意图的变化。

Hamlet Batista 在他的《搜索引擎杂志》文章中讨论的方法与我们的策略类似。因此，我将讨论我们如何以可扩展的方式对搜索意图进行分类。

MarketMuse 用户意图分类方法
在 MarketMuse，我们利用机器学习和自靠的分类器，该分类器可以大规模使用。我们基于数千个查询的数据集创建了一个深度学习用户意图分类模型。我们的模型采用主动学习方法，不断收集新数据并提高其能力。

我们的方法充分考虑了奥卡姆剃刀原理，这是一条解决问题的原则，即“如无必要，勿增实体”。为简单起见，我们首先使用搜索查询本身来确定它们是否可以进行分类。

查看生成的数千个 MarketMuse 内容简介，我们注意到搜索意图通常属于以下类别之一：

比较
当地的
信息
交易性
这就是我们首先要做的事情。

剩下的问题是，事情是否会这么简单。模型是否强大到可以仅根据关键词短语进行分类？如果不是，我们可以考虑其他因素。

当然，我们需要考虑季节性因素。根据经验，我们知道 Google 会根据季节改变许多搜索查询的用户意图。我们将跟踪的主要参数之一是长期内的用户意图。这对我们的分类非常有帮助，因为对于许多查询而言，季节时间直接影响搜索意图。

我们的模型最令人兴奋的方面可能是它会不断学习和改进。通常，模型被训练来执行一项功能，仅此而已。当模型停止工作时，他们需要用一组新数据重新训练整个模型。

在我们的方法中，模型并不是静态的。它总是以新数据为依据，从错误中学习并自我纠正。这意味着我们可以对搜索意图随时间变化做出反应。


MarketMuse 主题详情页面显示搜索意图细分。
概括
搜索者使用关键词短语来表达他们的意图。识别意图及其随时间变化的能力可以显著影响内容策略和内容创建方式。在 MarketMuse，我们借助人工智能进行意图分类。具体来说，我们使用一种机器学习模型，该模型不断自我训练，从错误中学习，进行调整和改进。

你现在应该做什么
当您准备好时……我们可以通过以下 3 种方式帮助您更快地发布更好的内容：

与 MarketMuse 预约时间与我们的一位策略师安排现场演示，了解 MarketMuse 如何帮助您的团队实现他们的内容目标。
如果您想了解如何更快地创建更好的内容，请访问我们的博客。它提供了大量可帮助您扩展内容的资源。
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