Как классифицировать запросы по реальному намерению.
Классифицируйте реальную потребность пользователя, затем укажите доказательства. Сохраняйте сомнительные запросы для проверки вместо принудительного распределения по меткам «да» и «нет».
Адаптируйте процесс под свою задачу.
Сопоставьте каждый запрос с предложением и запишите краткую причину. Разделяйте намерения поиска услуг, исследования, трудоустройства и другие значимые цели, сохраняя сомнительные запросы для проверки вместо потери в бинарном фильтре.
- Что вы предоставляете
- Выгрузка запросов платного поиска и предложение бизнеса.
- Что вы получите
- Группы релевантных, нерелевантных и требующих проверки запросов.
Посмотрите входные данные и результат.
Иллюстративные входные и выходные данные · учебный пример, а не реальный запуск WebAct
Полей ввода: Пример
Offer: paid bicycle repair. Terms: bike repair near me; bike mechanic salary.
Готовый пример
Relevant service intent: bike repair near me. Irrelevant employment intent: bike mechanic salary.
Добавьте эти данные в промпт и скопируйте его в WebAct, чтобы попробовать задачу. Ваш результат может отличаться от примера.
Решения и устранение проблем.
Может ли один запрос иметь исследовательское и покупательское намерение?
Да. Используйте метку неоднозначного или смешанного намерения, если формулировка не определяет следующее действие. Дополнительные данные могут прояснить его.
Почему классификатор считает связанные слова признаком подходящих покупателей?
Сравните реальную потребность с фактическим предложением. Запрос о зарплате механика упоминает профессию, но ищет информацию о работе.
Попробуйте на собственном источнике.
Замените пример своим материалом в промпте. Сохраните нужные требования и скопируйте задачу в WebAct.
Настроить и скопировать задачу ↑