<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>Query扩展 on 知识铺的博客</title>
    <link>https://index.zshipu.com/geek/tags/Query%E6%89%A9%E5%B1%95/</link>
    <description>Recent content in Query扩展 on 知识铺的博客</description>
    <generator>Hugo -- gohugo.io</generator>
    <language>zh-CN</language>
    <lastBuildDate>Tue, 15 Mar 2022 09:18:59 +0800</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://index.zshipu.com/geek/tags/Query%E6%89%A9%E5%B1%95/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>丁香园搜索中的扩展技术二</title>
      <link>https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%81%E9%A6%99%E5%9B%AD%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%89%A9%E5%B1%95%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%BA%8C/</link>
      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:18:59 +0800</pubDate>
      <guid>https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%81%E9%A6%99%E5%9B%AD%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%89%A9%E5%B1%95%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%BA%8C/</guid>
      <description>搜索中的 Query 扩展技术 丁香园大数据NLP 一、前言 这一期我们继续来聊 Query扩展 的问题，在上一期我们梳理了目前Query扩展技术可以大致分为 相关性建模 和 翻译模型建模 两种思路。 （传送门：搜索中的Query扩展技术) 在介绍现有Paper工作的同时，结合我们自身场景，如果对文档能够构建概述</description>
    </item>
    <item>
      <title>搜索中的扩展技术</title>
      <link>https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%89%A9%E5%B1%95%E6%8A%80%E6%9C%AF/</link>
      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:10 +0800</pubDate>
      <guid>https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%89%A9%E5%B1%95%E6%8A%80%E6%9C%AF/</guid>
      <description>丁香园大数据 NLP 前言 最近，我司各条业务线对于搜索优化的需求日益增多，NLP 组也将对搜索业务给予更多的工作支持。后续分享，我们会关注过往的知识图谱、短本文理解等相关技术如何落地到搜索业务中。 影响搜索结果的因素有很多，包括对 短文本的正确理解（实体词识别、纠错、意图分析等）、 长文本良好结</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
