在資訊檢索的背景下,查詢擴展(Query Expansion, QE)是一種經過重新構思以提升檢索效果的過程。隨著科技的進步,搜尋引擎的運作方式不斷演變,而查詢擴展技術的引入,無疑是改善用戶搜尋體驗的一個重要步驟。
查詢擴展的過程涉及對用戶輸入進行評估,並擴展搜尋查詢以匹配更多相關文檔。
在搜尋引擎的運作中,查詢擴展的技術涵蓋了幾個方面,包括尋找同義詞、語意相關詞(如反義詞、部分詞、下位詞和上位詞)等,自動修正拼寫錯誤,以及查詢項的加權。這些技術的應用,可以大幅提升文件檢索的準確性和範圍。
搜尋引擎利用查詢擴展來提高用戶搜尋結果的質量。一般假設,使用者不總是用最佳詞彙來表達查詢,尤其是當資料庫中並不存在所輸入的詞彙時。透過對用戶輸入術語進行詞幹提取,便能夠匹配到更多相關文檔,從而增強召回率。然而,這同時也可能降低精確率。
這表明,提高召回率有可能帶來精確率的提升,因為包含在結果集中的页面,有可能更符合用戶的查詢需求。
如同許多商業搜尋引擎所採用的技術,查詢擴展的過程中,會利用詞頻(tf-idf)來協助排序。當用戶輸入的詞彙、同義詞及其他詞形的出現頻率越高時,該文檔便越有可能向搜尋結果的上方移動,這使得高品質的搜尋結果得以在使用者的視野中優先顯現,儘管召回率有所增加。
查詢擴展的自動化方法早在1960年便由Maron和Kuhns提出。當今的查詢擴展方法主要可分為兩類:基於文檔集合分析的方案和基於詞典或本體的方案。全局分析可用於尋找術語之間的關係,而本地分析則利用Rocchio提出的相關性反饋技術進行查詢擴展。
這種相關性反饋方法雖然在平均情況下有效,但對某些困難的查詢而言,結果卻可能不如預期。
另一個與查詢擴展相關的重要方向是,在向量空間中表示索引和查詢術語,這能在查詢時利用語意向量或詞嵌入找到相關術語。在當前科技背景下,查詢擴展及其對應的文檔擴展,已經以各種基於深度學習的編碼方案形式實現於向量數據庫中。
計算機科學領域不斷發展,各種開源軟體庫也隨之出現,幫助開發人員在其專案中實現查詢擴展。以下是一些知名的查詢擴展相關的軟體庫:
查詢擴展技術在資訊檢索和自然語言處理領域的應用,促進了檢索質量的提升,並改善了用戶的搜尋體驗。
隨著技術的不斷進步,查詢擴展能否成為未來搜尋引擎更智能化的關鍵技術?