图1 “非诚勿扰”的框计算结果
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需求分析是框计算的入口，因为只有分析出query的需求，才能更好地展现出相应的结果来满足用户的需求。因此对query的需求分析得越准确、覆盖的query准多，用户的满意度则越大。需求分析是框计算中最重要也是难度大的地方之一。
识别query的需求，最容易想到的方法是查词表。比如将所有的电影、电视剧名都事先收集起来，放到词表中，只要用户输入该词表中的词，就能识别出一个query是否有寻找视频的需求。这种方法的优点是快，但缺点非常明显：首先，这种方法只能将query划分为2个维度，要么有视频需求，要么没有视频需求。但很多视频的名字，具有多方面的含义，在视频上面只是其中一个微弱的含义，如果直接出视频需求，则会极大地伤害用户。比如，有一个广告片的名字叫“百度一下”，这个广告片可能60%以上的用户都不熟悉，如果这60%以上的用户输入“百度一下”，直接给出一个名为“百度一下”的视频观看结果，则这60%以上的用户会感觉非常困惑。其次，这种方法不能很好地满足大部分用户的需求。用户在寻找视频时，表述方法是多种多样的，比如：士兵突击全集、士兵突击 高清、士兵突击全集在线观看等，这3个query都具有强烈的寻找视频需求，但通过查表的方法，却无法识别出该需求。再次，这种方法对电影、电视剧外的视频需求无法满足。有视频需求的往往不止电影、电视剧，流行或新闻时效性的很多东西，都具有强烈的视频需求。比如：西单女孩、中关村男孩、钓鱼岛撞船、朝韩炮击等，多数用户往往都有查看相关视频的需求。最后，这种方法缺乏预测性，识别出的query数量有限。即对于词表中的词条，能够识别出视频需求，但词表外词条，无法识别出视频需求。因此，如果词表的规模为N，则最多只能识别出N个query具有视频需求。
从上面的分析中，我们可以总结出，一个好的需求分析方法，至少要满足如下需求：1)具有很高的准确率以及召回率，即能在识别出90%以上query需求的同时，又能保证识别出来的需求，95%以上都是正确无误的;2)具有良好的预测能力，即能够准确地预测出未知query的需求;3)具有识别需求与解析字段功能，即在识别出query需求的同时，还能高效地从中解析出所需信息。
下面是几个典型的例子。通过这些例子，大家就能对需求分析要完成的任务有一些大体的了解了。
在图2中，需求分析需要完成的任务就是解析出query具有汇率转换的需求，并解析出数额56.7，以及源货币为美元，目标货币为人民币。