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音樂垂域的自然語言理解SDKMOITASR，ASRoivs，很簡單的實現(xiàn)一個技能，如打開成語接龍或閑聊，將query轉給第三方技能。周邊就是機退票，音樂就是你要找歌手、聽歌、還是找一個推薦；在意圖理解后抽取Slot（一個個的歌名。ASR（2用tst3指定播放順序；（4）根據(jù)歌詞內容識別歌曲，如“海草海草”識別到是“海草舞”；（5）樣，沒有固定的組成規(guī)則；知識庫數(shù)量巨大，如QQ音樂是千萬級，網(wǎng)易云音樂數(shù)百萬，Userfeedback，languagemodel，domainfrequency（利用用戶行為就切換，還有音樂的熱度、風格、發(fā)行時間等。大致流程會對query做一些前置理解，后NLU數(shù)據(jù)反饋。意圖抽取會對query進行預分析，數(shù)據(jù)預處理，然后中文分詞還有推薦意圖分queryquery的一些傾向性的方向判斷，找到主干query供第二部使用。接下來介紹一下推薦意圖分類器，在獲取query時，增加了一個二分類判斷，判斷是否是詞后抽取n-gram特征，如單詞特征、二元特征、三元特征，最后利用邏輯回歸。后續(xù)會使用Woed2vec，因為word2vec能夠捕捉更多語法和語義特征。代，目的是對query語義做傾向性判斷。還有影視類、標簽類的詞典，標簽文法對標簽進LindenLindenLuceneLindenSQL后結果learntorank，進行重排。在初排后進入中間層會利用排序算法進行二次排序，如從top80里面選擇一個最相似的文LearntorankLamdaMart，采用決策樹類別，文檔熱度等50多個相關特征。選擇多條路徑，典型二分類問題，缺少其他domain打分信息結合少量必要規(guī)則，替代原有規(guī)則系統(tǒng)。最終選定GBDT算法，利用各種特征，如職業(yè)特征，郭德綱、岳云鵬都唱過APP小米音樂大都是key-words搜索，如果在日志中找到也是屬于音樂特征。DFTF聽完的概率，還有30秒切歌率等指標。項目目前存在的問題，音樂過召回嚴重，音樂slot抽取準確性仍需提高，知識庫的準確性和完整性存在不足，聊音樂，想做電臺式音樂，這樣顯得智能，一首歌結束會引出小

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