Query Expansion

техника в информационном поиске и системах поиска, которая используется для улучшения точности и полноты результатов поиска путем модификации исходного запроса пользователя
/ База Знаний Методы работы с LLM

Query Expansion (Расширение запроса) — это техника в информационном поиске и системах поиска, которая используется для улучшения точности и полноты результатов поиска путем модификации исходного запроса пользователя. Цель расширения запроса — улучшить результаты поиска, сделав их более релевантными к намерению пользователя.

Как это работает
  1. Добавление Синонимов: Расширение запроса может включать добавление синонимов или связанных терминов к исходному запросу. Например, если пользователь ищет «машина», запрос может быть расширен до «машина, автомобиль, транспортное средство», чтобы охватить больше потенциальных документов.
  2. Использование Контекстной Информации: Иногда запрос может быть расширен на основе контекста запроса. Например, если запрос связан с определенной темой, система может добавить термины, относящиеся к этой теме.
  3. Использование Моделей и Ресурсов: Модели машинного обучения или ресурсы, такие как WordNet, могут использоваться для нахождения слов и фраз, которые имеют сходное или связанное значение с исходным запросом.
  4. Анализ Частоты и Существующих Запросов: Системы могут анализировать часто используемые поисковые запросы и их вариации, чтобы определить, какие термины и фразы добавлять.
  5. Использование Статистических Методов: Например, методы, такие как Latent Semantic Analysis (LSA) или Latent Dirichlet Allocation (LDA), могут быть использованы для нахождения скрытых тем и концепций, которые могут быть добавлены к запросу.

Преимущества Query Expansion
  • Улучшение полноты поиска: Помогает находить документы, которые могут не содержать точные слова запроса, но все же являются релевантными.
  • Улучшение точности: Помогает сузить результаты поиска до наиболее релевантных документов.

Недостатки Query Expansion
  • Риск переусложнения: Избыточное расширение запроса может привести к увеличению числа нерелевантных результатов.
  • Могут возникать проблемы с контекстом: Расширение, основанное на статистических методах, может не всегда правильно понимать намерения пользователя.

Примеры использования
  • Поисковые системы: Расширение запросов позволяет улучшить результаты поиска, учитывая различные вариации и синонимы ключевых слов.
  • Системы рекомендаций: Используют расширение запросов для предложения дополнительных товаров или услуг, соответствующих запросу пользователя.

Типы существующих техник QE

Существует несколько техник для расширения запросов (Query Expansion), каждая из которых имеет свои подходы к улучшению результатов поиска. Вот основные из них:

1. Синонимы и Релевантные Термины: Синонимы: Замена слов в запросе на их синонимы для расширения охвата. Например, запрос «купить книгу» может быть расширен до «купить книгу, том, произведение». Релевантные Термины: Использование связанных терминов, найденных в тезаурусах или словарях. Например, запрос «доставка еды» может быть расширен до «доставка еды, еда на дом, курьерская служба».

2. Морфологическое Расширение:
  1. Лемматизация и Стемминг: Приведение слов к их корневой или базовой форме для нахождения всех вариаций слова. Например, «бег» и «бегать» могут быть приведены к корню «бег».

3. Контекстное Расширение:
  1. Использование Контекстных Моделей: Включение слов, которые часто встречаются в контексте исходного запроса. Например, если запрос связан с «здоровым питанием», могут быть добавлены термины вроде «диета», «питательные вещества» и т.д.
  2. Обогащение на основе вики-ресурсов: Использование ресурсов, таких как Википедия, для добавления терминов, связанных с концепцией запроса.

4. Статистическое Расширение:
  1. Latent Semantic Analysis (LSA): Использует скрытые семантические структуры для нахождения терминов, которые связаны с запросом на основе статистического анализа текста.
  2. Latent Dirichlet Allocation (LDA): Модель тематического моделирования, которая определяет скрытые темы и может добавлять термины, связанные с этими темами.

5. Анализ Частоты:
  1. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Использует частоту появления терминов в документах для определения важности слов и их синонимов для расширения запроса.

6. Пользовательская История и Поведение:
  1. Персонализированное Расширение: Использует историю поиска и предпочтения пользователя для добавления терминов, которые могут быть релевантны на основе предыдущих запросов и взаимодействий.

7. Словари и Тезаурусы:
  1. WordNet: Словарь синонимов и семантических связей, который может использоваться для нахождения синонимов и связанных терминов.
  2. Тезаурусы: Структурированные наборы слов и их взаимосвязей для расширения запроса.

8. Пользовательские Правила и Операторы:
  1. Использование Специальных Операторов: Включение логических операторов (например, AND, OR) для добавления релевантных терминов к запросу.

9. Обратная Связь и Ранжирование:
  1. Ранжирование Поисковых Запросов: Использование методов обратной связи от пользователей для оптимизации и корректировки расширений запросов.

RAG. Retrieval-Augmented Generation:
  1. Метод в области обработки естественного языка (NLP), который объединяет возможности поиска информации и генерации текста для улучшения качества и точности ответов модели.

Каждая из этих техник может использоваться в сочетании с другими для улучшения качества поиска и повышения точности результатов, основываясь на конкретных потребностях и характеристиках системы поиска.

Query Expansion — это важный инструмент для улучшения качества поиска и повышения удовлетворенности пользователей, обеспечивая более полные и точные результаты.
Поиск