【摘要】本文在降低数据标注成本的基础上,提高查询意图自动分类的准确率。首先,将ODP主题类目体系映射到Rose等意图类目体系,利用启发式和匹配的方法形成标注规则,对查询日志数据进行自动标注;其次,在提取查询的统计特征、用户行为特征和基于自然语言处理的语义特征基础上,提取查询的句法依赖关系作为分类特征;最后,使用集成学习模型GBDT作为分类器,对查询意图进行分类研究。实验表明,本文提出的标注规则可以获得大量被标注的训练数据集,新增的句法依赖关系特征可以提高查询意图的分类效果,GBDT作为集成学习模型相比线性分类模型