外卖菜品命名个性化水平高，为经营剖析、召回排序、后盾治理等业务带来肯定的艰难。本文系外卖美食常识图谱系列的第二篇文章，介绍了外卖从零到一建设菜品标准化体系的过程及计划，波及的次要技术包含 NLP 畛域的实体抽取、文本匹配、关系分类，以及 CV 畛域的图像匹配等。最初，通过规范名在外卖业务中的利用实际，验证了规范名体系建设的价值和意义。
1. 背景及指标
商品作为外卖交易过程中的外围因素，决定了供需匹配的精准度，间接影响交易行为是否能够达成。外卖平台美食、甜点、饮品类在线商品有亿级之多，其中很多是属性信息统一的雷同商品。建设对商品的标准化形容、聚合雷同商品，是很多业务场景的诉求。
供销剖析场景：想剖析一下望京的商家都售卖哪些菜品，有多少商家卖“西红柿炒鸡蛋”？
遇到的问题：因为菜品是非标品，并且商家对菜品命名的个性化水平也较高，因而在外卖平台，同一个菜品名呈现不同的命名形式；例如“西红柿炒鸡蛋”有西红柿炒蛋、小番茄炒蛋、西红柿鸡蛋、京城三绝~ 番茄炒蛋【正价小份菜】等，没有方法简略通过关键字进行聚合。
主题举荐场景：想出一个菜品粒度的主题，疾速筛选“小龙虾”、“烤鱼”、“鸡公煲”、“黄焖鸡”等热门菜品？
遇到的问题：商品分类的颗粒度不够精密，无奈疾速找到适宜颗粒度的菜品。
商家上单场景：像“鱼香肉丝”这样广泛的菜品，每个商家上单都须要录入食材、口味、做法、菜系、荤素等标签，录入老本较高，能不能像淘宝一样，抉择“iPhone 12”，它的属性就可能主动关联。
遇到的问题：没有将菜品的属性标准化，菜品和属性之间没有关联关系。
基于上述业务利用的痛点，启动外卖商品的标准化建设。指标是建设商品的标准化名称，实现对雷同商品的聚合，从而为业务提供正当粒度的概念划分，赋能经营端供销剖析、用户端个性化召回排序、商家端标签生产。
2. 业界调研
对于业界的参考，次要参考淘宝标准化 SPU 建设。SPU 在淘宝体系中决定了商品是什么，是商品信息聚合的最小单位，由要害属性 + 绑定属性来形成。
- 要害属性：用来束缚和定义一个商品的，比方 iPhone X，决定他的就是“苹果”这个品牌和“X”这个系列。
- 绑定属性：是要害属性的补充和细化，比方当 iPhone X 曾经明确了这个产品后，其余的属性也确定，比方网络模型，屏幕尺寸等，进一步补充这些属性内容，逐渐明确了一个产品。
可见淘宝对于 SPU 的建设，实际上是对属性的建设，例如格力空调 S1240，通过“格力”品牌、“空调”类目、“S1240”型号来标准化、惟一化。
但对于餐饮行业，对于外围属性食材“牛肉”、做法“炒”、口味“辣”，都无奈确定是什么菜，更谈不上惟一化；但如果通过“小炒黄牛肉”来标准化，行业 / 用户对其有广泛的认知，较固定的食材口味做法，适宜用来进行标准化。因而淘宝是标准化属性，而餐饮是标准化菜品名称，所以咱们称之为规范菜品名。
3. 问题剖析及挑战
淘宝的标准化次要针对标品，而餐饮标准化都是针对非标品，难度较大，面临着个性化问题、录入不标准、粒度无行业标准、认知局限性等挑战。
3.1 个性化问题
餐饮商家能够较低成本的自定义生产，个性化程度较高，同一个菜品在不同商家的命名可能不同，须要大量的同义词聚合，而同义词的召回是最大的难点（如何将潜在的同义词开掘进去进行标注）。例如，京城三绝 - 番茄炒蛋【正价小份菜】、西红柿炒蛋（小份）、小番茄炒蛋、西红柿炒土鸡蛋（小份），都示意“西红柿炒蛋”这个商品。
3.2 录入不标准
商家在录入商品名称时，存在缺失要害信息的问题，例如“缤纷水果”是水果拼盘、饮品还是披萨，“韭菜鸡蛋”是包子还是饺子。除商品名称外，须要借助商家分类，商品左侧栏 tag 等相干信息，对名称进行推理和补全。
3.3 粒度无行业标准
在进行标准化解决时，没有对立的规范，粒度难以把控：过粗容易产生非菜品谬误（例如：“香辣鸡腿”->“鸡腿”），过细则规范名内聚性偏弱（例如：“传统黄焖鸡【大碗】”自身粒度过细，须要提炼到“黄焖鸡”）。
3.4 认知局限性
中华美食文化博大精深，对于一些不为公众所熟知的小众或者中央特色菜品，须要具备肯定的业余背景常识，例如“炒鸡”也是一个规范的名称，还并非商家没有填写残缺。
4. 计划
商品标准化的整体计划如图所示：首先，基于美食、甜点饮品类商家全量在线的亿级商品，通过名称荡涤、置信度判断、人工测验，取得近菜名骨干；通过同义词开掘，对骨干名进一步聚合压缩，映射到规范名主词上；对于单个商品，进行名称纠错、荡涤，通过模型匹配，建设商品 - 规范名的映射；为了满足不同业务场景的聚合粒度要求，通过上下级关系开掘、深度遍历，进一步构建规范名层级树。别离对名称聚合、匹配映射、层级构建三个模块，波及的算法模型进行介绍。
4.1 名称聚合
荡涤后的骨干名依然存在很多同义说法，比方土豆烧牛肉、牛肉烧土豆、洋芋烧牛肉、小土豆烧牛肉，示意雷同的商品。指标通过开掘这种潜在的同义关系，进一步晋升名称的内聚性。在迭代过程中，先后采纳了规定匹配和语义匹配的办法，开掘潜在同义词；聚合后，依据风行度判断其中的主词，并将原始骨干词映射至规范名主词上。别离对两种同义词开掘办法介绍如下。
4.1.1 规定匹配
一期首先采纳了规定匹配的办法，利用 NER 模型对骨干名进行成份辨认，联合常识图谱构建的属性同义词表，判断两个骨干名是否是同义关系。
如图所示，其中“牛肉烧土豆”通过名称解析失去牛肉 - 食材，烧 - 做法，土豆 - 食材；“洋芋烧牛肉”通过名称解析失去洋芋 - 食材，烧 - 做法，牛肉 - 食材。比照两个骨干名的成份词，其中土豆和洋芋是一对同义词，其余成份雷同，进而取得二者之间是同义关系。
通过这种形式，开掘了十万级同义词。依据规范名笼罩的商品供应数计算风行度值，将更风行度高的作为主词；人工校验后补充到规范名体系，晋升了名称的聚合度。
4.1.2 语意匹配
因为规定匹配开掘到的同义词无限，比方“担担面”和“担担汤面”，依据 NER 模型，担担面和汤面都会被辨认成类目。如此，两个骨干名是无奈建设同义关系的。
咱们二期调研了一些匹配模型，借鉴搜索算法组的教训，采纳 BERT+DSSM 的语义匹配模型进行同义关系的扩笼罩。如图所示，首先基于一期积攒的同义词，通过组内生成正例、跨组穿插生成负例的形式，结构百万级样本，训练了一版根底模型；为了进一步优化模型性能，通过被动学习和数据加强两种形式，对样本数据进行了迭代。
被动学习的形式是先利用根底模型，圈定一批待标注的类似样本，交与外包标注，将标注正确的样本补充至已有同义词中，标注谬误的样本作为负例退出训练集，用于模型的优化迭代。通过被动学习的形式，补充了万级样本，模型准确率获得了显著晋升。
进一步剖析后果，咱们发现了一批很有特点的 Bad Case，比方红烧狮子头和红烧狮子头盖饭、香椿拌豆腐和拌豆腐等，它们都属于字面类似度很高，但外围成份不同的匹配谬误。基于这个特点，先依据字面间隔圈定了一批字面类似度高的样本，再利用名称解析模型对它们进行成份辨认，找出其中的负例。通过这种形式，在不减少标注老本的状况下，主动补充了十万级样本，进一步晋升了模型准确率。
利用语义匹配模型，新增了十万级同义词，进一步晋升了规范名的内聚性。
4.2 匹配映射
在开掘到的规范名词表和同义词根底上，为亿级在线商品建设“商品 - 规范名”映射（如“招牌蛋炒小番茄（大份）”映射到“西红柿炒鸡蛋”），以实现对雷同商品的标准化形容与聚合。采纳“文本 + 图像”相结合的匹配模型，笼罩了绝大部分的美食、甜点饮品类商家的在线商品。
4.2.1 文本匹配
文本匹配流程如图 4 所示，整体上包含召回、排序两个阶段。首先，对商品名称中的规格、重量等形容信息进行荡涤，将荡涤后的商品名和规范名进行 2 -Gram 切片，通过关联雷同切片的形式召回待匹配的规范名；基于召回的规范名，通过计算 Jaccard 间隔，保留其中 Top 20 的规范名；在此基础上，利用 BERT 向量化模型，生成商品名和规范名的向量示意，通过计算 Jaccard 字面间隔以及 Cosine 向量类似度，获取其中综合得分最高的规范名。
其中，BERT 向量化模型是基于上文提到的同义语义匹配模型，通过级联一维类型编码的形式，对规范名和商品名加以辨别，革新成非对称的规范名匹配模型。之所以进行这一革新，是因为与同义匹配不同，规范名匹配是非对称的，如应该将“香锅盔”匹配上绝对形象的规范名“锅盔”，而不是匹配上一个更加具体的规范名“五香锅盔”。革新后，匹配准确率晋升显著。
4.2.2 图像匹配
因为菜品名称长度无限及商家命名不标准，会导致仅从菜品名称中获取的信息无限，而无奈建设到规范名的匹配。通过引入商品图片信息，晋升对文本信息不全商品的匹配精确和笼罩。
图像匹配采纳的是多分类模型，依据规范名层级聚合（详见 3 层级构建）后的顶级、二级，抉择待匹配的规范名标签，并依据文本匹配后果结构样本集。因为采纳大规模非人工标注样本，不可避免地要解决样本噪声问题。在本场景下，噪声次要有两个次要起源：一是文本信息不全，导致样本标签谬误；二是因为顶级、二级聚合水平高，导致分类粒度过粗，须要细分多个标签。针对这些问题，采纳样本和模型迭代优化的形式，依据根底样本集训练初版模型，利用模型开掘噪声数据，人工校验后进行模型微调。如此迭代，实现低标注老本的模型优化。
图像分类模型选取了对 MBConv 模块的参数进行精细化调整的 Basebone 网络 Efficientnet，通过调整网络的分辨率、深度、宽度，确定最优组合。噪声开掘办法首先通过 Metric-Learn 的办法，学习取得每个类别的聚类核心，及类内样本与聚类核心间隔的均值、方差、中位数，对其进行排序挖掘出类内离散度较大的类别；再借助分类模型在验证集上的预测、O2U-Net 和 Forgetting Event 开掘样本噪声。通过上述办法优化模型，晋升对噪声样本的鲁棒性。
4.3 层级构建
举荐场景下，为了保障用户的个性化和多样性体验，须要对商品进行正当粒度的聚合。对于商品列表排序场景，现有的类目过粗会导致多样性有余，规范名过细又会导致后果反复。指标是建设一个层级化商品体系，为业务提供正当的聚合粒度。通过关系开掘、层级遍历，结构万级顶点的层级树，反对了商品列表、美食排行榜、交互式举荐等业务的上线和优化。构建办法包含规定匹配和模型判断，别离对这两类办法进行介绍。
4.3.1 规定匹配
规定匹配办法是基于已有的 NER 模型和属性词表，通过结构化匹配的办法，开掘到十万级上下级关系，进一步遍历生成万级顶点的规范名层级树。这种办法比较简单且基于已有工作，开发周期短，在我的项目初期疾速反对上线，并获得了显著的业务收益。
4.3.2 模型判断
规定匹配办法因为 NER 模型谬误和属性词关系短少，导致开掘到的关系无限，须要通过判断模型进一步晋升泛化性。基于 BERT 的关系分类模型如图 8 所示，看待分类一对规范名用 [SEP] 进行拼接，并在结尾减少 [CLS] 标识符；将拼接后果编码后，传入 BERT 模型，取出 [CLS] 位的 Embedding；再接一个全联接层和 Softmax 层，输入关系分类后果。规范名关系包含：同义、下级、上级、无关系，一共四个类别。
样本数据包含简略例和难例两局部，其中：简略例基于已有同义词、上下级，以及同义词组间穿插生成无关系，一共结构百万级样本；在此基础上，进一步利用已有的向量化模型，召回类似度较高的规范名对，交与外包标注其类别。第二类样本更加贴近理论分类场景，且属于混同度较高的分类难例。
利用第一类样本预训练初版模型，并在此基础上，利用第二类样本对模型进行微调，进一步晋升了分类模型准确率。经人工校验，进一步补充了万级词关系。
5. 在外卖业务中的利用
规范名作为品类和商品的中间层，为业务提供了更加丰盛、正当的聚合粒度，反对了流量转化的策略优化，以及系列产品状态的开发上线。商品列表通过接入规范名层级，实现对商品正当粒度的聚合，解决了线上商品反复的问题；规范名作为根底数据，反对了美食排行榜的开发和上线，帮忙晋升用户的决策效率；针对用户以后拜访的商品，利用规范名召回相干商品，实现交互式举荐。规范名作为重要的根底数据，反对了产品状态多元化、举荐策略优化，对于晋升用户粘性、流量转化，搭建商家用户敌对的平台生态，具备重要的价值和意义。
6. 总结与瞻望
目前已实现根本的体系建设，并胜利利用于不同的场景、获得业务收益。曾经建成的规范名层级体系，笼罩了外卖绝大多数的在线商品。规范名作为根底和特色数据，利用到用户端的商品列表、美食排行榜等业务场景，反对策略优化、带来流量收益；同时，也通过服务接口的模式，跨部门反对 SaaS 点餐举荐的模型优化，以晋升用户体验和业务收益。
规范名作为重要的商品特色数据，利用的业务场景宽泛。在将来的工作中，须要继续迭代优化，保障规范名本身的准确性和品质；同时加深业务了解，依据业务须要优化层级体系，为业务提供更加正当的聚合粒度，晋升转化收益；此外，重点建设一批用户感知强、供应笼罩高的规范名，升高业务方的接入老本和进步收益。
6.1 词表及同义词优化
规范名词表体量大、同义关系简单，词表建设不是欲速不达的，须要长期的迭代和优化。针对规范名词表中存在的非菜品、不标准等谬误，以及同义词聚合有余、适度的问题，采纳算法圈定 + 人工标注的形式，通过模型开掘潜在同义词、圈定问题词组；人工校验后，进行批量补充和批改，继续优化词表、同义词。
6.2 层级构造合理化
目前规范名层级是通过规定和模型的形式间接生成的，人工参与度较低，与业务场景的联合不够深刻。后续会联合业务须要，明确剪枝、聚合粒度准则，合理化层级构造，优化层级的合理性。从而更加灵便、高效地反对不同的业务利用，晋升落地成果。
6.3 外围规范名建设
规范名有 20 万之多，为业务利用造成肯定的抉择老本、带来不便。联合业务须要，圈定其中用户感知强、供应笼罩高、优质的规范名，作为外围规范名进行重点建设。外围规范名轻量且精炼，更加贴近业务须要，能够帮忙业务方升高接入老本、进步收益。
7. 参考文献
- [1] Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding[J]. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018.
- [2] Lample G, Ballesteros M, Subramanian S, et al. Neural architectures for named entity recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1603.01360, 2016.
- [3] Chen Q, Zhu X, Ling Z, et al. Enhanced lstm for natural language inference[J]. arXiv preprint arXiv:1609.06038, 2016.
- [4] Huang P S, He X, Gao J, et al. Learning deep structured semantic models for web search using clickthrough data[C]//Proceedings of the 22nd ACM international conference on Information & Knowledge Management. 2013: 2333-2338.
- [5]Tan M , Le Q V . EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks[J]. 2019.
8. 作者简介
刘柳、懋地、崇锦、晓星等，均来自美团外卖技术团队。
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