seo模型怎么挖词，seo搜索引擎优化怎么做

　　　　seo模型怎么挖词，seo搜索引擎优化怎么做

　　　　美团查询改写线上有以下几种方案：（1）高精度的词典改写；（2）较高精度的模型改写（统计翻译模型+XGBoost排序模型）；（3）覆盖长尾Query的语义NMT（神经网络翻译模型）端到端生成改写；（4）覆盖商户名搜索流量的在线向量化检索。这个算法是引入了PageRank算法的理念，将文本拆成词汇组成网络模型，将词汇相似度的共现关系作为投票关系或者说推荐关系，从而去计算每个词的重要性。

1、seo模型怎么用

　　　　放假了，在家没事做新站，因为没啥权重，打算抓几个webshell站进行转移新站，给新站提权重。通过以上几种挖掘手段，结合判别模型进一步提高准确率后能够得到数据量约千万级别的高质量改写对。在word2vec[4]后，Embedding的思想迅速从NLP领域扩散到几乎所有机器学习的领域，号称万物皆可Embedding，只要是一个序列问题均可以从上下文的角度表示其中的节点。

　　　　在美团搜索的技术架构下，查询改写控制召回语法中的文本，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）1]控制召回语法中的检索域，意图识别控制召回的相关性以及各业务的分流和产品形态，这是最为核心的三个查询理解信号。从搜索Session中挖掘：Session是指用户在一段时间内打开App→多个页面的浏览，多个功能的点击、支付等行为→离开App的一次交互过程。

　　　　此外Sentence-BERT不依赖统计特征和平行语料，在任何业务上均可以比较方便的迁移和Fine-Tuning，对一些冷启动的业务场景非常友好。Sentence-BERT借鉴了孪生网络模型的框架，将不同的句子输入到两个参数共享的BERT模型中，获取到每个句子的表征向量，该向量可以用于语义相似度计算，也可以用于无监督的聚类任务。

　　　　年年底Google公布的神经网络机器翻译（GNMT）19]宣告了神经网络机器翻译性能超过1989年的IBM机器翻译模型（SMT，基于短语的机器翻译模型）。我们在各个子核心模块如离线候选挖掘算法探索、语义关系判别模型、向量化召回、在线生成改写词有较为深入的探索。语义判别模型探索：语义理解离不开上下文，对于搜索来说用户的短文本搜索词的理解更是如此。

　　　　网站权重漏斗模型又可以指导关键词在网站中的分布，权重高的页面往往对应的是搜索量大，比较热门的关键词，如下图所示。早期百度应该是对网页结构化数据进行simhash 识别，而最新的原创识别应该是对句子级别的做simhash 识别了。