1、具象需求层：

2、在剧本杀供给挖掘中，需要判断商户是否提供剧本杀服务，判别依据包括了商户名、商品名及商品详情、商户UGC三个来源的文本语料。这个本质上是一个多源数据的分类问题，然而由于缺乏标注的训练样本，我们没有直接采用前文提到的端到端的多源数据融合判别模型，而是依托业务输入，采用无监督匹配和有监督拟合相结合的方式高效实现。首先基于剧本杀关键词文本匹配计算各来源的分数，再基于线性回归拟合标注的商户分数，获取各来源的权重，从而实现对剧本杀商户的精准挖掘。

3、HR网事(关于美团的昵称大全)。

4、简介：顾名思义就是收集表情包必备小程序，妈妈再也不用担心我没有表情包了

5、星星的果酱罐(关于美团的昵称大全)。

6、结果被HR拒绝了，

7、P.S.本文中的所有数据均来自互联网，仅供参考，本人不具有最终解释权。

8、耳边的悄悄话

9、ABOUTUS

10、 刘永好：新希望几乎都是大学生在养猪，还有博士生和海归来。

11、易读易记，大方得体，积极向上，符合自我的理想人设；

12、我：09

13、等会半夜吓到人了！

14、网易的“昵称”文化与阿里的“花名”文化很相似，

15、芋虾卷卷棒

16、施华洛世奇裁员6000人，关闭3000家店

17、我下楼拿了站在原地等螺蛳粉。

18、 到店新兴行业场景下的应用探索

19、不可重复及更改；昵称会伴随员工在网易的职业生涯，

20、当时我们笑了很久。

21、午餐订的炸鸡。

22、 26 

23、②标签筛选

24、2020年6月5日，当事人发博

25、外卖小哥说不认识路，

26、然后看见他了，

27、跟接单的小哥说我是第一次，

28、直接跪在他面前。

29、剧本杀供给挖掘：

30、 山上有座庙

31、实在不好意思，

32、接下来是针对各维度进行细粒度的节点挖掘。为了确保对象和属性挖掘的全面性，我们采用多源多方法的方式。在数据上，我们采用用户搜索、UGC等多种文本作为挖掘语料。在方法上，我们采用无监督扩充和有监督标注相结合来挖掘。

33、哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈 

34、周老板这样的话语让人听着很感动，

35、残忍也罢

36、简介：免费无损放大图片，普通用户支持放大四倍，有降噪功能。

37、通过剧本杀供给挖掘，识别出剧本杀商户，助力剧本杀新类目和相应剧本杀列表页的构建，为用户提供了中心化流量入口，提升了用户的选择效率。

38、百变小熊喵

39、老板说：

40、我联系骑手想要隐蔽一点。

41、我们提到美团就自然会想起美团外卖，而此次美团点评之所以将名称简化为美团，其想法也是与此有关，它想要将自身品牌在大众脑中的形象进行一个巩固，此后美团公司将会将这个品牌用于自己的生产链条下的产品上，当然除了大众点评。其更名的另一原因就是由于美团点评它的字数会比美团多两个字，并且它读起来会更加的拗口一点，这也是他更名的一个原因。

42、送外卖的叫我去宿舍门口拿，

43、021-32581239

44、重新获得信任

45、 元气少女郭德纲岳云鹏

46、估计网易刘亦菲、网易吴彦祖正在诞生中……

47、我就说了一句：

48、我说为啥？

49、葱姜水暖桃鲜芝

50、无声低吟

51、主要包括以下几个部分：

52、 03 

53、有一次外卖小哥说：

54、下次见.错错错

55、③ 推荐理由

56、搞笑系列类型的。

57、芋泥爱耶啵

58、外媒称苹果最快下周发布新iPhoneSE：399美元起、目标出货3千6

59、可以说此次美团点评改为美团，我们不用操心其他方面有其他的变化，但是我们可以看到美团方面正在努力地去拓展自身的市场，而更名也是为了增强美团的用户对于公司的旗下产品的一个认知度。美团公司发展至今，已经成为互联网时代的商业巨头之但是我们也可以看到美团公司的主要业务还是在外卖上。

60、 “小哥，我不着急我还在公交上。” 

61、不吃香菜

62、没有恋爱细胞

63、要求在哺乳期给孕妇补发2万绩效工资，把孕妇告上了法庭。”

64、每天都要开心

65、 12 

66、“我真傻，真的，”祥林嫂抬起她没有神采的眼睛来，接着说。“我单知道车在城里才有，我不知道村子里也会有。我一清早起来就开了门，没想到一辆快车直接撵到我脸上。

67、3飞鸟听听

68、上海才赋人力资源科技有限公司

69、苏大美女、霸道姐、李白不白、幼儿园大哥。

70、是困扰无数职场人的“老大难”问题。

71、到店综合知识图谱当前已在到店综合业务的诸多场景中进行了应用，取得了不错的效果，提升了用户体验，下面我们介绍具体应用实践。

72、外卖第一天开送，

73、具象需求层：该层包含了用户的具象需求节点，例如“户外烧烤”、“实景剧本杀”，这些节点直接反应了用户在场景化诉求下具体的服务需求。

74、@carrots少女

75、老布丁和小冰棍

76、今天不喝奶茶

77、上述三种特征相连接后进行融合，实现最终的类目判别。基于多源数据的融合建模，商户信息得到了充分利用，分类准确率也得到了明显提升。

78、四季奶青全糖去冰

79、当事人发博称裁决书中最重要的第一条诉求被改了。

80、即300,000元。

81、行业体系层：在该层中，我们构建了各行业涉及的类目体系，作为上述各层构建的业务基础。

82、你喜欢的你就甘愿

83、从前有座山

84、针对这上述这两种问题，我们进一步考虑使用商品名称语义匹配的方式，从文本语义相同的角度来进行聚合。具体地，我们采用双塔式的方法来实现，以Sentence-BERT的模型结构为基础，将两个商品名称文本分别通过BERT提取向量后，再使用余弦距离来衡量两者的相似度。在训练过程中，首先基于规则聚合结果，构造粗粒度的训练样本，完成初版模型的训练。在此基础上，进一步结合主动学习，对样本数据进行完善。此外，我们还根据规则聚合出现的两种问题，针对性的批量生成样本。

85、穿越小说看多了此时脑子里脑补一场穿越帅哥为了不让收留的人担心于是自己找了份工作..

86、外卖小哥愣住了，

87、360创始人周鸿祎近日表示，

88、你单身吗？”还露骨地表示想“可以看看PP吗？”。

89、在无监督扩充中，我们利用词向量模型，对各维度的种子词提取词向量，并结合余弦相似度，快速扩充相关的对象和属性。在有监督标注中，我们则采用基于BERT+CRF的序列标注模型，在语料中自动识别出新的对象和属性。

90、第一次点外卖，

91、 怪你过分美丽/怪我过分着迷

92、“知道的我投的是美团开发，

93、哈哈哈哈哈~

94、此网名通过地名和某个明星的名字组合，虽说不上特别惊艳，但是总让人印象深刻，看到名字总能浮现明星的身影，如果游戏又玩的好的话，那必定让人记忆犹新！代表网名为：

95、2020年8月14日，

96、绿雀燕麦

97、知识图谱质量要求高：由于面向实际的业务应用，对图谱节点和关系准确性的要求高。为此，我们基于多源多模态数据，通过多种挖掘方法联合使用来进行优势互补，以确保最终知识图谱的质量。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

98、按照“最高卖价减去最低买价”的从严计算方法，

99、“你家隔壁张大爷”。

100、 人美性子野/人帅路子正

101、扎克伯格去年个人安保支出为2340万美元

102、小程序安全吗

103、別忘記我

104、美团到店综合业务介绍

105、最终事态如何发展？

106、贵阳彭于晏

107、政策快读

108、莓气泄漏

109、拟名需谨慎。

110、@维尼暴击小怪兽

111、活动地点：上海静安

112、香蕉不呐呐

113、也有网友表示，30万收益上缴公司，应该是误操作无疑。

114、搜索：