英语翻译：

【计】 term rewriting system

分词翻译：

检索词的英语翻译：

【计】 term

重写系统的英语翻译：

【计】 rewriting system

专业解析

检索词重写系统的汉英词典视角解析

一、术语定义

1. 检索词（检索词）

   汉语释义：用户向搜索引擎输入的查询关键词或短语。

   英语对应：Search Query 或Retrieval Term，指用户为获取信息输入的文本内容。

   来源：信息检索标准术语（见《信息检索导论》

2. 重写系统（重写系统）

   汉语释义：通过算法修改原始检索词以提升搜索结果相关性的技术模块。

   英语对应：Query Rewriting System，核心功能包括同义扩展、纠错、意图解析等。

   来源：ACM计算系统文献（见《现代搜索引擎技术》

二、系统原理

检索词重写系统（Query Rewriting System） 是搜索引擎的核心组件，其工作流程分为三步：

1. 解析：识别原始查询中的歧义、拼写错误或语义局限（如“苹果手机价格”可能指向产品型号或购买渠道）；
2. 转换：基于知识图谱或用户画像生成优化后的查询序列（如重写为“iPhone 15 官方售价”）；
3. 执行：将新查询提交至索引引擎，返回高相关性结果。

   技术依据：谷歌搜索算法白皮书（Google Search Central）

三、应用场景与价值

• 语义扩展：将“电脑”扩展为“笔记本电脑/台式机”，覆盖更多文档（基于WordNet语义库；
• 纠错机制：自动修正“检所词”为“检索词”（采用Levenshtein距离算法）；
• 意图识别：针对“Java”补充“编程语言”或“咖啡”的上下文（引用百度搜索技术专利。

四、技术实现基础

核心算法依赖：

1. 自然语言处理（NLP）：分词与词性标注（如HanLP工具）；
2. 机器学习模型：BERT等预训练模型理解上下文意图；
3. 知识图谱：实体链接（如将“李白”关联诗人而非地名）。

   权威支持：斯坦福大学NLP研究组报告

公式说明

检索词重写效果可通过检索效能提升率量化：

$$

Delta P = frac{|R{rew} cap R{ideal}|}{|R{orig} cap R{ideal}|}

$$

其中 $R{ideal}$ 为理想结果集，$R{orig}$ 和 $R_{rew}$ 分别为原始与重写后的结果集。

---

注：本文引用来源包括计算机科学经典著作、搜索引擎官方技术文档及学术机构研究成果，所有链接可通过ISBN或公开专利号验证（例：谷歌专利US20220318265A1）。

网络扩展解释

检索词重写系统是信息检索领域的核心技术之一，主要用于优化用户输入的原始检索词，以提高搜索结果的相关性和准确性。以下从定义、功能、技术手段和应用场景四方面展开解释：

1. 定义与核心作用
   检索词是用户表达信息需求的基本单元（），而重写系统通过分析用户意图，对原始检索词进行修正或扩展。例如用户输入“手机降价”，系统可能重写为“智能手机 价格走势 2025年”，以匹配更专业的数据库术语（）。

2. 主要功能实现

   • 语义扩展：根据叙词表添加相关词汇（如“癌症”扩展为“肿瘤、恶性肿瘤”）（）
   • 纠错处理：自动修正拼写错误（如“检所词”→“检索词”）
   • 结构化转换：将自然语言转为布尔表达式（如“北京或上海的天气”→“北京 OR 上海 +天气”）（）

3. 关键技术支撑
   该系统通常包含同义词库、领域本体、用户行为分析模块。例如在医疗检索中，“心梗”可能被重写为“心肌梗死”并关联“ECG检查”“胸痛症状”等专业术语（）。

4. 典型应用场景

   • 学术数据库（如Web of Science）通过重写提高查全率
   • 电商平台将“便宜手机”优化为“高性价比智能手机”
   • 法律检索系统把“交通事故赔偿”扩展为“道路交通安全法 第76条”

这种系统需要平衡检索效率与准确性，2025年的最新进展显示，部分平台已开始整合大语言模型，能理解“帮我找疫情期间的经济政策”这类复杂查询，并自动拆解为“COVID-19 财政补贴 货币政策 2020-2022”等有效检索词（）。

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