I. 知识图谱 应用案例 — 美团

概述

• 深度学习（隐性模型）
  • 特点
    • 面向一个具体任务（如下围棋、识别猫、人脸识别、语音识别等）
    • 需要海量训练数据
    • 需要强大的计算力
  • 场景示例
    • 人脸识别
  • 目前进展
    • 在一些任务上已经接近或超过人类
  • 任务范围
    • 面向具体任务，难以迁移
  • 可解释性
    • 较难解释
  • 数据量
    • 海量训练数据
• 知识图谱（显性模型）
  • 特点
    • 可广泛用于不同任务
    • 从海量数据中进行知识学习和挖掘
    • 可理解、可解释，类似人类的思考方式
  • 场景示例
    • 语音助手
  • 目前进展
    • 在知识量上超过人类，在知识推理上不如人类
  • 任务范围
    • 广泛适用于不同任务
  • 可解释性
    • 可解释性强
  • 数据量
    • 海量知识数据
• 未来趋势：两者融合

历史

• 2010年，微软
  • 开始构建Satori和Proase
  • 图谱规模约500亿
  • 应用于微软的搜索、广告、Office 365、Cortana等项目
• 2012年，Google
  • 发布 Google Knowledge Graph
  • 图谱规模约700亿
  • 应用于搜索引擎、智能助理等项目
• 2013年，百度
  • 布局中文知识图谱、主要在搜索、助理、和一些2B商业化方向
• 2015年，阿里巴巴
  • 应用于智能导购、搜索、智能问答、大促、新零售等项目
• 2016年，亚马逊
  • 应用于理解、推荐引擎、搜索、问答等领域

美团知识图谱概述

• 发展历史
  • 2018年：
    • 餐饮知识图谱
  • 2019年：
    • 标签图谱
    • 场景图谱
  • 2020年
    • 商品图谱
    • 药品图谱
    • 酒旅图谱
    • 到综图谱
• 要求
  • 多层次
    • 不同业务方、不同使用场景中，对于 “商品” 的定义有所差别
    • 粒度从商品下挂的SKU，到概念型的商品类目词
  • 多维度
    • 对于商品各个属性维度的理解
    • 通用维度 - 品牌、规格、包装、产品 等
    • 类目特有维度 - 是否含糖、脂肪含量
  • 高质量
    • 商品图谱以客观信息为主，对精准信息的要求高
    • 药品等特殊类目对信息错误零容忍
• 挑战
  • 信息来源 — 充分利用层次体系聚合信息
    • 数据少 - 标题 & 图片为主，商品介绍、评论数据稀缺
    • 噪音大 - 信息误录、标题不规范、表达不一致
    • 长尾效应显著 - 动销商品占比低
  • 数据维度多 — 高效的数据流程支持
    • 数十维的通用的属性维度
    • 上百维的特定类目属性维度
  • 依赖常识知识 — 结构化知识和语音模型的结合

商品知识图谱构建

• 图谱体系
  • 图谱层次
    • 前台类目：牛奶
    • 图谱品类：鲜牛奶、调味牛奶（核桃牛奶/香蕉牛奶）、高钙牛奶、纯牛奶、脱脂牛奶、儿童牛奶
    • 抽象商品：蒙牛高钙牛奶、特仑苏纯牛奶
    • 标准商品：具体的商品
    • 商品SPU：店铺 + 具体的商品
  • 业务视角
    • 品类/类目视角
      • 类目关联、典型品牌、典型属性、品类层级、品类搭配
    • 用户认知视角
      • 热度/销量、特色标签、别名/俗称、推荐理由
    • 商品属性视角
      • 品牌、口味、含糖/脂肪、香型、半/未加工、包装/规格、产地、适用人群、适用时间、适用场景
• 如何构建图谱体系
  • 关联到标准商品：商品条码
    • 问题：数据缺失、数据错误
    • 解决方法：商品同义词判别
      • 训练方式 - 远监督学习 + 模型主动去噪
        • 正例：原始数据中处于高置信度的标品SPU
        • 负例：原始数据中商品/图像相似却不属于同一个标品的SPU
        • 远监督数据抽象准确率 96%
      • 模型流程
        • 基于Bert进行同义词模型训练
        • 利用向量哈希召回相似商品
        • 利用同义词模型判别
    • 结果准确率达到 99%
  • 抽象商品（用户认知层）
    • 概述
      • 在标品的基础上进行聚合，对包装、规格等不敏感
    • 思路
      • 复用标品关联模型，向上聚合
        • 对原先远监督数据进行调整
        • 隐藏包装、规格维度信息
        • 负例构造方式放宽商品名相似范围
  • 品类 - 商品的本质
    • 概述：承载用户精细商品需求的颗粒度
    • 品类体系和类目体系的区别
      • 粒度更细、更加精准的定位商品
      • 节点和关系的覆盖更加全面
      • 构建以算法模型指导为主、非人工运营主导
    • 品类上下位 & 同义词挖掘
      • 候选节点对：百科数据 + 搜索日志 +文本语义
      • 模型：BERT + 统计特征
      • 基于主动学习进行标准和质检
• 属性维度挖掘
  • 商品标题解析
    • 将商品标题结构化，提取有效信息
    • 为商品各属性维度提供候选信息
    • 支持查询理解
    • 对召回排序等下游提供高阶模型特征
  • 方法 - 建模为文本序列标准任务
  • 挑战
    • 短文本序列标注，上下文信息少
    • 大量依赖常识知识
    • 标注数据含较多噪音
  • 解决思路
    • 图谱信息引入
      • 节点信息
        • 图谱节点作为词典，以Lattice-LSTM方式介入
        • 缓解NER边界问题
      • 关联信息
        • 基于图谱结构进行表征学习
        • 产出单字、词的嵌入表示接入NER模型
        • 缓解常识知识确实的问题
      • 节点类型信息
        • 对于不同类型下的单词、词嵌入进行表征
        • 利用注意力机制根据上下文聚合不同类型的表征
        • 缓解不同类型下词语含义不同的问题
    • 针对噪音标注的优化
      • 无法避免的标注问题
        • 少漏标注（标注员知识缺乏，远监督数据源不充分）
        • 标注错误（标注误差、边界模糊）
      • 提出解法：基于置信度数据的Soft训练方式 + Bootstrapping迭代训练
• 提高挖掘效果