如何让自然驾驶数据用于自动驾驶动得比较自然

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-08-21 15:10 标签： 自然驾驶数据用于自动驾驶

今天本仙女带你欣赏一个老平台的逆风翻盘，Are you ready？

浙江XXX科技有限公司主打各种袋子，主要有时尚购物袋、编织袋以及无纺布袋。该平台是一个数据基础很不错的老平台，这下是要本仙女竭尽所能使出吃奶的劲去操作呀。

先让我们来看一波合作前三个月的数据，哇，这可谓已经是我心目中的标杆了呢

接下来我们来瞅瞅目前的数据吧，巴啦啦小魔仙现身了！！！

 不负众望，我们的询盘逆风翻盘了，呈现出了翻倍的增长，由合作前的周均25，到现在周均70左右，差不多询盘翻了三倍哟，五月单月询盘370条，每个月的转化率也都是维持10%以在上，本仙女心里可是乐开了花呢，那么接下来我们就来聊聊这一路到底经历了什么？

客户刚开始的橱窗情况是这样的：

关键词虽然都是有热度的，但是排名真的不咋地，还有严重跳链接的情况。

自然流量可是非常重要的，橱窗就是我们获取自然流量最有效和快捷的方式，利用这部分流量把排名坐上去,使产品出现在首页首页，询盘还会远吗？话不多说，我们来看一下现在的排名，可是百分之百的第一页。

结合“我的产品”中数据比较好的产品以及“热门搜索词”，把所有橱窗全部重新调了一遍，同时结合P4P，对这些词对应的该产品进行优先推广，以便积累数据。

开始暂停低星词，同时对现有P4P中的关键词做了一个筛选，将与产品不匹配的关键词全部删掉，然后重新整理关键词分组；结合之前的数据情况，把有效关键词整理出单独建一个分组进行管理，作为重点“保护对象”。平时出价的时候也是主要思路把精准关键词以及有效果关键词处在有力位置，大词的价格可以稍微的控制一下只要保证不影响流量即可；同时也要控制平均点击花费和推广时长二十小时以上。

三、 平台爆款产品的打造

想要平台询盘精准，数据稳步上升，那么爆款产品的选择就是必不可少的，怎么样才能成功打造爆款产品呢？

1、选品：亮出自己的火眼金睛，去发掘我们家潜在的爆款产品；我们首先要根据不同的网站以及各种渠道去了解这个行业的情况，看看有哪些款式的产品是比较热销的；是比较具备买家喜好度的。

   2、引流：集中多个关键词推广同一款产品，进行数据的积累；同时，我们可以利用橱窗、P4P等多个资源进行推广。

做了这么多，到底有没有效果呢？本仙女来带你来观摩一下便可知：

四、 客户的配合

自己单打独斗肯定是不行的呢，好的数据一定离不开客户的精心配合。这不，你看看信保走的多及时，信保不近可以提升网站的权重，同时又可以稳固我们的自然排名，既然都是有利的那何乐而不为呢？

光靠信保这一点就知道客户很在意平台的权重，当然，顺便带你看一下平台的星级。

也是妥妥的KA商家···

客户的完美配合加上我们专业的运营，一切不可能都将变得有可能，那么你还在犹豫什么呀，赶紧行动起来呀！询盘逆风翻盘，我们是认真的！因为我们是专业的！

想要做到和人聊天，首先得先读懂对方在说什么，所以问句解析是整个聊天过程的第一步，问句解析是一个涉及知识非常全面的过程，几乎涵盖了自然语言处理的全部，本节让我们尝试一下如何分析一个问句

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一般问句解析需要进行分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、句法分析以及查询问句分类等。这些事情我们从头开始做无非是重复造轮子，傻子才会这么做，人之所以为人是因为会使用工具。网络上有关中文的NLP工具有很多，介绍几个不错的：

第一个要数哈工大的LTP(语言技术平台)了，它可以做中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理技术

第二个就是博森科技了，它除了做中文分词、词性标注、命名实体识别、依存文法之外还可以做情感分析、关键词提取、新闻分类、语义联想、时间转换、新闻摘要等，但因为是商业化的公司，除了分词和词性标注免费之外全都收费

第三个就是jieba分词，这个开源小工具分词和词性标注做的挺不错的，但是其他方面还欠缺一下，如果只是中文分词的需求完全可以满足

第四个就是中科院张华平博士的NLPIR汉语分词系统，也能支持关键词提取

我们优先选择NLPIR 

 

 写个小程序测试一下分词效果：
 
 
s = '聊天机器人到底该怎么做呢？'

 

 
 
 

 下面我们再继续试下关键词提取效果：
 
 
 

 
 
 

 从这个小程序来看，分词和关键词提取效果很好
 
 

 下面我们再来试验一个，这一次我们把分析功能全打开，部分代码如下：
 
 
s = '海洋是如何形成的'
 

 


 

 

 如果我们把segments在加上一个参数pos_english=False，也就是不使用英语，那么输出就是
 


 

如何 代词:疑问代词:谓词性疑问代词
 
 

 
 

 调用segment方法指定的pos_names参数可以是'all', 'child', 'parent'，默认是parent， 表示获取该词性的最顶级词性，child表示获取该词性的最具体的信息，all表示获取该词性相关的所有词性信息，相当于从其顶级词性到该词性的一条路径
 
 

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 好，这回我们一下子完成了分词、词性标注、关键词提取。命名实体识别、句法分析以及查询问句分类我们之后再研究

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