这个是滴滴实习中的另外一个任务，给定一个真实用户的query文本，判断用户的搜索意图是店铺（shop）还是菜品（item）。目标语言有西班牙语、日语和葡语，通过构建数据集然后在自动标注数据机上训练(20 epochs）,然后在人工标注的数据集上训练（10 epochs），保存验证集上表现最好的模型，接下来会对模型进行蒸馏，利用Teacher模型Bert的embedding权重初始化student模型的Word embedding ，模型分为单任务和多任务，为了提高匹配的概率，进行规则过滤，对过滤字典和输入的query做额外的数据过滤：去除所有不可见字（包括空格）和特殊字符，日语模型（单蒸馏模型）的F1为91.9%，西语模型（多任务蒸馏模型）F1为93.2%