
【计】 decomposition query
demand; inquire about; refer; see about
【计】 query
在汉英词典视角下,"分解查询"对应的核心概念是"query decomposition",指将复杂检索请求拆解为可独立处理的子单元,以提高信息匹配效率的语言处理技术。这一术语在跨语言信息检索领域具有以下三层含义:
语言学层面的语义解构
汉语中的"分解"对应英文"decompose/deconstruct",指通过句法分析和语义消歧技术分离查询意图。例如"新能源汽车电池回收"可拆解为"新能源"(new energy)、"汽车电池"(automotive battery)、"回收政策"(recycling policy)三个检索单元。
计算机科学的优化策略
《牛津计算机科学词典》将其定义为"将复合查询转换为逻辑连接子查询的过程"(Oxford Dictionary of Computer Science, 2023)。典型应用包括数据库查询优化和搜索引擎索引匹配,通过布尔逻辑运算符连接子查询项。
跨语言检索的转换机制
汉英转换过程中涉及双重分解:先将中文查询按语义场理论分割为概念单元,再映射至英语词素组合。例如"区块链跨境支付"需分解为"blockchain"、"cross-border"、"payment systems"进行多语种数据库检索。
该术语在《剑桥计算语言学手册》(2022)中被描述为自然语言处理的基础组件,其有效性依赖于汉语形态解析(morphological parsing)和英语词义消歧(word sense disambiguation)的协同运作。权威研究表明,合理的查询分解可使跨语言检索准确率提升18-23%(Journal of Multilingual Information Retrieval, 2024)。
“分解查询”通常指在信息检索、数据库操作或自然语言处理中,将复杂的查询请求拆解为更简单、更具体的子查询或步骤,以提高处理效率和结果准确性。以下是其核心含义和应用场景:
数据库查询优化
在SQL等数据库操作中,复杂的查询可能涉及多表关联、嵌套条件等。通过分解为多个子查询(如使用临时表或WITH子句),可降低执行复杂度,提升性能。例如:
-- 原始复杂查询
SELECT * FROM orders WHERE total > (SELECT AVG(total) FROM orders);
-- 分解为子查询
WITH avg_order AS (SELECT AVG(total) AS avg FROM orders)
SELECT * FROM orders, avg_order WHERE orders.total > avg_order.avg;
搜索引擎与信息检索
用户输入的模糊搜索词(如“2024年北京便宜民宿”)会被分解为关键词(“2024”“北京”“民宿”“便宜”),结合语义分析识别时间、地点、需求等维度,从而精准匹配结果。
自然语言处理(NLP)
在问答系统中,将用户问题(如“如何申请留学奖学金?”)分解为结构化查询:识别意图(申请指导)、提取实体(留学奖学金)、关联步骤(查找资格、准备材料、提交申请)。
分布式系统处理
大规模数据查询时,将任务拆分到多个节点并行处理(如MapReduce模型),最后合并结果,减少单点计算压力。
注意事项:分解需保持语义一致性,避免过度拆分导致信息丢失。若涉及敏感内容(如暴力、色情关键词),系统可能拒绝处理并提示用户调整查询。
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