飞猪旅行如何利用自然语言处理技术提升酒店搜索结果的相关性，满足用户基于价格、位置等个性化需求？

飞猪旅行在提升酒店搜索结果的相关性方面，主要依赖于高级自然语言处理技术来分析和理解用户的搜索意图。这包括利用信息抽取技术来识别用户的查询中隐含的地理位置信息、价格偏好、酒店类型等关键因素。例如，当用户搜索“机场附近的四星级希尔顿酒店”时，系统需要准确地提取出“机场附近”、“四星级”和“希尔顿”这些关键信息，并在检索过程中考虑它们的相关性权重。为了实现这一点，飞猪旅行可能采用了一系列技术手段：

参考资源链接：[飞猪旅行酒店搜索相关性建设解析](https://wenku.csdn.net/doc/1ecow3robd?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 实体识别：首先通过命名实体识别（NER）技术来识别出查询中的具体实体，如酒店名称、位置和品牌等。
2. 词义消歧：对查询中的关键词进行词义消歧，例如“四星”可能代表用户对酒店评级的需求，而非字面上的数量。
3. 关键词权重分配：根据用户的历史搜索行为和点击数据，动态分配不同搜索关键词的权重，优化搜索结果的相关性。
4. 上下文理解：深入理解用户的搜索上下文，例如用户当前所在的位置，从而提供基于位置的相关性建议。
5. 结果排序：利用机器学习模型，综合考虑用户个性化需求和酒店信息的匹配度，对搜索结果进行排序。

在上述过程中，飞猪旅行通过数据驱动的方式不断优化算法模型，以提升个性化推荐的准确度。推荐的辅助资料《飞猪旅行酒店搜索相关性建设解析》详细介绍了这些技术的应用和实践，是学习如何在实际应用中优化搜索相关性的宝贵资源。

参考资源链接：[飞猪旅行酒店搜索相关性建设解析](https://wenku.csdn.net/doc/1ecow3robd?spm=1055.2569.3001.10343)