各位同仁,各位对自然语言处理和信息检索前沿技术充满热情的开发者与研究者们,大家好。 今天,我们将深入探讨一个在现代智能系统中至关重要的话题:上下文查询扩展 (Contextual Query Expansion, CQE)。在人机交互日益频繁的今天,用户常常以简短、模糊或省略的方式表达他们的意图。这些查询本身可能信息不足,无法直接获得精确的结果。CQE正是为了解决这一挑战而生,它通过利用历史会话的丰富上下文,对当前查询进行语义上的补全和增强,从而显著提升系统的理解能力和响应质量。 我将以一名编程专家的视角,为大家详细剖析CQE的原理、核心技术、实现细节以及在实际系统中的应用。我们将从基础概念出发,逐步深入到基于规则、基于语义相似性,乃至基于深度学习的先进方法,并穿插具体的代码示例,以确保我们不仅理解“是什么”,更理解“怎么做”。 1. 上下文查询扩展 (Contextual Query Expansion, CQE) 概述 在传统的搜索引擎或信息检索系统中,每一个查询通常都被视为一个独立的事件,系统仅根据查询本身的关键词进行匹配和排序。然而,在现实世界的对话场景中,尤其是多轮对话(Mu …
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