如何来做用户意图识别

什么是用户意图识别？就是让搜索引擎能够识别出与用户输入的查询最相关的信息，例如用户输入查询“仙剑奇侠传”时，我们知道“仙剑奇侠传”既有游戏又有电视剧还有新闻、图片等等，如果我们通过用户意图识别发现该用户是想看“仙剑奇侠传”电视剧的，那我们直接把电视剧作为结果返回给用户，就会节省用户的搜索点击次数，缩短搜索时间，大大提升使用体验。

通用搜索和垂直搜索
通用搜索是抓取互联网上的页面，以索引和关键字匹配的形式，把网页的标题、摘要、URL等信息展示出来 【1】 。垂直搜索则针对某一特定领域，搜索结果也只限定在该领域内，例如商品搜索、招聘搜索等，一个例子见图1：

因为垂直搜索已经将用户的意图限定在以特定领域了，因此搜索结果的准确率也很高。那如何在通用领域也能做到了解用户的搜索需求即意图呢？那就需要用到意图识别的技术了。

意图分类
Andrei Broder通过调查统计把用户查询的需求分为了三大类：
（1）导航型
用户的目的就是进入查询对应的网页，例如搜索“清华大学”进入到清华大学官网。
（2）信息型
用户的目的就是来获得网络信息的，例如搜索“科比的现状如何？”查询与科比最近现状有关的网页信息。
（3）事务型
用户的目的是为了进行一系列事务操作的，例如搜索“天猫”进入天猫购物。

当然在具体使用时，也不用局限与这三大类，完全可以自己定义类别，例如可以分为地图、新闻、问答、体育、游戏、影视作品等等。所以在给定用户意图分类情况下，用户意图识别也就变成了分类问题，即利用查询串及相关信息得到查询意图类别，然后在具体的意图类别下做进一步的查询。

意图识别
如何来做意图识别呢？
1、数据集
意图识别离不开数据，搜索领域的意图识别用到的数据通常就是用户的搜索日志了。一般一条搜索日志记录会包括时间-查询串-点击URL记录-在结果中的位置等信息。
2、数据清洗
拿到日志数据，一般是不能直接用的，里面会包含很多的噪声数据，无用信息，我们都需要把它给清洗掉。
3、查询扩展
上面提到，意图识别可以看成是文本分类的问题，但是只依赖查询串是肯定不行的，提供的信息太少太少，所以常做的就是考虑利用先前的搜索日志信息，例如历史查询串对应的标题、时间、近义词等信息。有的场景下还会加入地点信息，例如地图搜索。
一些可以用来扩展的信息有：
（1）点击标题。通常在搜索日志中，会以一个session为单位，一个session中保存的是一个时间段内的相关搜索信息，我们可以用的信息字段是查询串-点击标题-点击次数-时间等，在不同session的同一查询可能对应的点击记录不一样，我们可以把它们合并起来，将标题放到查询文档中；
（2）相似查询串。同样，同一点击记录的不同查询我们也可以拿来用的；
（3）此外，同义词词林、利用word2vec得到的近义词集合都可以扩展进来。
这样我们就可以得到一个信息比较丰富的查询文档了。值得注意的是，同一session下的不同查询，如果有递增关系，说明用户在根据搜索结果进行修正查询，那么新增的词应该对意图分类作用很大，例如图1 【3】 ：

图1

4、特征工程
把上面扩展得到的查询文档利用tfidf向量化，就可以得到一个特征向量，一般情况下，这个特征向量维度会非常高，我们可以利用词频、卡方、互信息等方法进行特征选择，保留更有用的特征信息。

我们还可以加入一些数字特征在里面，例如：

（1）Query的长度
（2）Query的频次
（3）Title的长度
（4）Title的频次
（5）BM-25
（6）Query的首字、尾字等

一些统计特征也可以考虑，例如论文 【2】 提到的不同页面点击数DPCN（Different Page Click Number）、异源页面点击数PCNS（Page Click Number without Subpage）等，其中：
（1）不同页面点击数DPCN，表示用户对查询串的返回结果的点击情况统计，因为作者统计发现对于导航类查询，用户目标很明确，通常只点击一两个网页就完成查询了，而对应信息事务型则点击的不同页面数目比较多，例如作者统计显示当不同页面点击数不大于7时，查询串中导航意图的占66.7%，大于7时，信息事务意图的占83%。
（2）异源页面点击数PCNS，表示查询串的返回结果中，以点击频次最高的网页为基准，不同页面点击数与其子页面数量的差值。例如对于某个查询串w，不同页面点击数DPCN为17，而点击频次最高的网页子网页出现了15次，那么异源页面点击数就为17-15 = 2，这样做的目的是为了消除将同一网页的子页面算成不同页面的情况。
5、分类器训练
在完成特征任务后，接下来就是选择合适的分类器进行训练了，因为意图识别可以看作是一个多分类任务，所以通常可以选择SVM、决策树等来训练分类器。

参考
1. 查询的意图识别. 张帆.
2. 查询日志中查询意图的自动识别. 李煜.
3. CIKM Competition数据挖掘竞赛夺冠算法陈运文
4. 基于查询日志的用户查询意图检测. 董国盛.