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摘要：通過(guò)在查詢(xún)擴(kuò)展中引入深度學(xué)習(xí)框架,并結(jié)合局部和全局查詢(xún)擴(kuò)展模型,從而解決查詢(xún)擴(kuò)展中偽相關(guān)反饋引起的查詢(xún)漂移問(wèn)題。選擇eBay于2017年的查詢(xún)短語(yǔ)和商品名稱(chēng)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),在偽相關(guān)反饋的基礎(chǔ)上提出基于深度學(xué)習(xí)的查詢(xún)擴(kuò)展模型(deep learning based query expansion model,DLQEM),以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確有效的查詢(xún)擴(kuò)展,并將其應(yīng)用到信息檢索任務(wù)中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DLQEM的precision@10值在偽相關(guān)反饋(PRF)的基礎(chǔ)上分別提高了3.5%和3.7%,驗(yàn)證了本文所提出假設(shè)(通過(guò)概念相關(guān)擴(kuò)展詞與反饋信息擴(kuò)展詞取交集能夠有效地控制反饋相關(guān)擴(kuò)展詞造成的查詢(xún)漂移)的有效性。深度學(xué)習(xí)能夠解決監(jiān)督學(xué)習(xí)在短文本集上難以獲得好的分類(lèi)效果的問(wèn)題,將其與傳統(tǒng)查詢(xún)擴(kuò)展模型進(jìn)行結(jié)合,解決了傳統(tǒng)查詢(xún)擴(kuò)展中需要用戶(hù)參與和檢索速度遲緩兩大弊端,控制了查詢(xún)漂移。