В мире поисковых систем релевантность имеет ключевое значение. Пользователи хотят находить наиболее точные и полезные результаты по своим запросам. Вот тут-то и вступает в игру расширение запроса. Расширение запроса – это метод, используемый для улучшения результатов поиска за счет расширения области запроса пользователя, тем самым увеличивая шансы найти соответствующую информацию. В этой статье мы погрузимся в увлекательный мир расширения запросов, изучим различные методы и предоставим примеры кода, которые помогут вам ускорить поиск.

1. Расширение синонимов.
   Одним из самых простых и эффективных методов расширения запроса является расширение синонимов. Определяя синонимы или похожие термины, связанные с запросом пользователя, поисковые системы могут расширить область поиска. Например, если пользователь ищет «смартфон», поисковая система может расширить запрос, включив в него связанные термины, такие как «мобильный телефон», «сотовый телефон» или «телефонная трубка». Этого можно достичь с помощью таких методов, как модели встраивания слов или готовые базы данных тезаурусов.

Пример кода:

from nltk.corpus import wordnet
def expand_query(query):
    synonyms = set()
    for syn in wordnet.synsets(query):
        for lemma in syn.lemmas():
            synonyms.add(lemma.name())
    expanded_query = ' '.join(synonyms)
    return expanded_query
user_query = "smartphone"
expanded_query = expand_query(user_query)
print(expanded_query)

2. Расширение концепции.
   Расширение концепции включает в себя выявление связанных концепций на основе запроса пользователя и соответствующее расширение поиска. Этот метод выходит за рамки простых синонимов и учитывает более широкий контекст. Например, если пользователь ищет «Python», поисковая система может расширить запрос, включив в него связанные понятия, такие как «язык программирования», «сценарии» или «наука о данных».

Пример кода:

from gensim.models import Word2Vec
def expand_query(query):
    model = Word2Vec.load("word2vec_model.bin")
    similar_words = model.most_similar(query, topn=5)
    expanded_query = query + " " + " ".join([word[0] for word in similar_words])
    return expanded_query
user_query = "Python"
expanded_query = expand_query(user_query)
print(expanded_query)

3. Расширение на основе отзывов пользователей.
   Еще один мощный метод — использовать отзывы пользователей для расширения запроса. Поисковые системы могут анализировать взаимодействия пользователей, такие как рейтинг кликов, время пребывания и показатели отказов, чтобы выявлять закономерности и выводить дополнительные релевантные термины. Учитывая поведение предыдущих пользователей, поисковая система может расширить первоначальный запрос и предоставить более точные и персонализированные результаты.

Пример кода:

import pandas as pd
# Assume we have a user feedback dataset with columns: query, clicked_results, dwell_time, bounce_rate
def expand_query_based_on_feedback(query):
    feedback_df = pd.read_csv("user_feedback.csv")
    relevant_terms = set()
    for index, row in feedback_df.iterrows():
        if query in row["query"]:
            clicked_results = row["clicked_results"].split(",")
            for result in clicked_results:
                terms = result.split(" ")
                relevant_terms.update(terms)
    expanded_query = query + " " + " ".join(relevant_terms)
    return expanded_query
user_query = "machine learning"
expanded_query = expand_query_based_on_feedback(user_query)
print(expanded_query)

4. Контекстное расширение.
   Контекстное расширение предполагает учет контекста, в котором выполняется запрос. Для расширения запроса учитываются такие факторы, как местоположение, время или предпочтения пользователя. Например, если пользователь ищет “рестораны”, поисковая система может расширить запрос в зависимости от местоположения пользователя, предлагая конкретную кухню или близлежащие рестораны.

Пример кода:

import requests
def expand_query_based_on_context(query, context):
    params = {"query": query, "context": context}
    response = requests.get("https://contextual-expansion-api.com", params=params)
    expanded_query = response.json()["expanded_query"]
    return expanded_query
user_query = "restaurants"
user_location = "New York"
expanded_query = expand_query_based_on_context(user_query, user_location)
print(expanded_query)