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搜索广告在优化流量变现效率等商业指标之外，也需要重点优化用户体验，降低不相关广告对用户体验的损害，这样才能保证平台生态的健康发展。本文对预训练技术在广告相关性的落地方案进行了介绍，既包括训练样本上的数据增强、预训练及微调阶段的BERT模型优化等算法探索层面的工作，也包括知识蒸馏、相关性服务链路优化等实践经验。 阅读全文

剧本杀作为爆发式增长的新兴业务，在商家上单、用户选购、供需匹配等方面存在不足，供给标准化能为用户、商家、平台三方创造价值，助力业务增长。本文介绍了美团到店综合业务数据团队从0到1快速建设剧本杀供给标准化的过程及算法方案。我们将美团到店综合知识图谱（GENE，GEneral NEeds net）覆盖至剧本杀行业，构建剧本杀知识图谱，实现供给标准化建设，包括剧本杀供给挖掘、标准剧本库构建、供给与标准剧本关联等环节，并在多个场景进行应用落地，希望给大家带来一些帮助或启发。 阅读全文

2021年5月，美团NLP中心开源了迄今规模最大的基于真实场景的中文属性级情感分析数据集ASAP，该数据集相关论文被自然语言处理顶会NAACL2021录用，同时该数据集加入中文开源数据计划千言，将与其他开源数据集一起推动中文信息处理技术的进步。本文回顾了美团情感分析技术的演进和在典型业务场景中的应用，包括篇章/句子级情感分析、属性级情感分析和观点三元组分析。在业务应用上，依托情感分析技术能力构建了在线实时预测服务和离线批量预测服务。截至目前，情感分析服务已经为美团内部十多个业务场景提供了服务。 阅读全文

商品知识图谱作为新零售行业数字化的基石，提供了围绕商品的精准结构化理解，对业务应用起到了至关重要的作用。相比于美团大脑中原有的围绕商户的图谱而言，商品图谱需应对更加分散、复杂、海量的数据和业务场景，且面临着信息来源质量低、数据维度多、依赖常识以及专业知识等挑战。本文将围绕零售商品知识图谱，介绍美团在商品层级建设、属性体系建设、图谱建设人效提升等方向的探索，希望对大家有所帮助或启发。 阅读全文

ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议，该会议由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。据谷歌学术计算语言学刊物指标显示，ACL影响力位列第一，是CCF-A类推荐会议。美团技术团队共有7篇论文（其中6篇长文，1篇短文）被ACL 2021接收，这些论文是美团技术团队在事件抽取、实体识别、意图识别、新槽位发现、无监督句子表示、语义解析、文档检索等自然语言处理任务上的一些前沿探索及应用。 阅读全文

本地生活综合性需求图谱（GENE: lifestyle GEneral NEeds net），是从用户需求视角出发，深入挖掘本地生活场景下用户多样化的需求，并将其与多行业、多类型的供给形成关联的知识图谱，旨在提升平台供需匹配效率，助力业务增长。本文介绍了本地生活综合性需求图谱的背景、体系设计和涉及的算法实践，并展示了在美团多个业务线的应用落地，希望给大家带来一些帮助或启发。 阅读全文

尽管基于BERT的模型在NLP诸多下游任务中取得了成功，直接从BERT导出的句向量表示往往被约束在一个很小的区域内，表现出很高的相似度，因而难以直接用于文本语义匹配。为解决BERT原生句子表示这种“坍缩”现象，美团NLP中心知识图谱团队提出了基于对比学习的句子表示迁移方法——ConSERT，通过在目标领域的无监督语料上Fine-tune，使模型生成的句子表示与下游任务的数据分布更加适配。在句子语义匹配（STS）任务的实验结果显示，同等设置下ConSERT相比此前的SOTA大幅提升了8%，并且在少样本场景下仍表现出较强的性能提升。 阅读全文

AI平台/搜索与NLP部/NLP中心/知识图谱组共有六篇论文（其中4篇长文，2篇短文）被国际会议CIKM2020接收，这些论文是知识图谱组在多模态知识图谱、MT-BERT、Graph Embedding和图谱可解释性等方向上的技术沉淀和应用。 阅读全文

提高机器阅读理解（MRC）能力以及开放领域问答（QA）能力是自然语言处理（NLP）领域的一大重要目标。在人工智能领域，很多突破性的进展都基于一些大型公开的数据集。 阅读全文

NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。 阅读全文

本文将与大家探讨美团搜索与NLP部使用的统一在线预估框架Augur的设计思路、效果、优势与不足，希望对大家有所帮助或者启发。 阅读全文

为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性，提升用户体验，搜索与NLP部算法团队从2019年底开始基于BERT优化美团搜索排序相关性，经过三个月的算法迭代优化，离线和线上效果均取得一定进展。本文主要介绍探索过程以及实践经验。 阅读全文

近年来，BERT等Transformer模型大放异彩，在搜索推荐系统应用也成为业界潮流。美美今天介绍的这篇文章，将分享Transformer在美团搜索排序上的实践经验。 阅读全文

美团搜索与NLP部与国内高校组队，提出了一种基于BERT和LightGBM的多模融合检索排序解决方案，拿下了WSDM Cup 2020 Task 1榜单的第一名，本文系经验总结文章。 阅读全文

美团团队在刚刚结束的WSDM Cup 2019比赛“真假新闻甄别任务”中获得了第二名的好成绩。本文将详细介绍他们本次获奖的解决方案，里面用到了很多黑科技比如BERT哦。 阅读全文

2018年8月-12月，由美团点评、创新工场、搜狗、美图联合主办的“AI Challenger 2018全球AI挑战赛”历经三个多月的激烈角逐，冠军团队从来自全球81个国家、1000多所大学和公司的过万支参赛团队中脱颖而出。 阅读全文