音乐垂域是小爱音箱和小米手机语音助手上的重点垂域。该垂域下的自然语言理解模块，可以将文字化的用户输入转换为特定的歌名，歌手，专辑，曲风以及播放场景等属性槽信息，从而根据属性信息进一步调取音乐搜索和个性化推荐服务，为用户提供最为匹配的音乐播放内容。音乐垂域自然语言理解的基本框架包括音乐知识库的建立，meta数据搜索排序，属性抽取，意图分类及打分等一系列的算法和模型，在支持基本的推荐、搜索意图判断和属性抽取以外，还支持多轮对话的意图继承，指定播放模式播放，否定语义识别等特色功能。由于知识库索引数量大，歌名语义结构复杂，以及ASR识别错误率较高等问题，在小爱的各个内容类垂域中，音乐垂域的语义理解算法具有相对较高的实现难度。本次讲座中，我们将分享在音乐垂域的自然语言理解开发工作中所遇到的问题和解决经验。