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申请/专利权人：杭州电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于回复感知的会话式信息检索方法，该方法首先对文档D利用大语言模型进行编码；对于一组会话式查询，针对查询，基于使用BM25算法，分别获取对应反馈集。其次基于反馈集利用大语言模型编码，通过超空间语义方法，获得扩展词。然后将查询进行编码获，与扩展词，拼接成新的查询，并计算其与文档编码后语义相似度，并对语义相似度从大到小进行排序，并计算损失进行训练。最后使用训练好的模型，对测试集查询进行检索，得到检索的排序结果。本发明提高上下查询回复的连续性，并且添加回复作为扩展词候选项来减小噪声，为用户带来流畅，个性化的信息和建议。

主权项：1.一种基于回复感知的会话式信息检索方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对文档D利用大语言模型进行编码得到ED*；S2：对于一组会话式查询Q1：k，k＞1，针对第k轮次的查询Qk、上一条查询Qk-1，基于BM25算法，分别获取对应反馈集，具体过程为：对于一组会话式查询Q1：k，k＞1，针对第k轮次的查询Qk，使用BM25算法计算查询词与每个文档D的得分Scoreqk，D，取其前n个文档在S1中相应已编码的文档D*输入到基于对比学习的句向量表示SimSCE中，计算语义相似度，获得其中R1排名最高的文档作为反馈集R1，|R1|表示经过SimSCE重新排序之后的所取的文档数；找到该查询上一条查询Qk-1，同上述操作获得其反馈集R2；S3：基于反馈集利用大语言模型编码，通过超空间语义方法，获得扩展词，具体实现过程如下：使用超空间语义方法HAL增加动态窗口的方法，实现扩展词词频的计算，取Qk中的查询词q1:m，找到其在各个文档中的位置，计算附近词的词频来选做候选词的选项；假设窗口大小为W，使用动态窗口函数fd，计算公式如下：fd＝W-d+1其中查询词在位置i，上下文词在位置j，词ri和rj的距离为d＝|i-j|；根据动态窗口函数更新超空间语义权重Whal，对于每个扩展项rij，计算公式如下： 其中pri，d，qi表示候选扩展项ri与查询词qi在距离为d的情况下的共同出现的词数；计算文档词项权重，采用BM25计算相应的权重大小，设基于BM25模型的候选扩展词重要度为Wdocr，计算公式如下： 与文档查询计算相似度不同的是使用扩展词ri计算重要度，使用相同的公式分别得到扩展词r1，r2，r3的文档重要度权重；将两个权重进行合并成一个候选词权重Wr，计算公式如下：W1r1＝λ1·Whalr1+1-λ1·Wdocr1W2r2＝λ2·Whalr2+1-λ2·Wdocr2W3r3＝λ3·Whalr3+1-λ3·Wdocr3其中λ1，λ2，λ3是平衡每个类别的扩展词中超空间语义权重和文档权重的参数，W1，W2，W3分别表示三种不同计算权重的扩展词权重，分别对应当前查询文档扩展词，历史查询文档扩展词和历史回复扩展词，取扩展词权重Wirij按照排序从大到小选取扩展词r1，r2，r3；S4：将Qk进行编码获得Qk*与扩展词，拼接成新的查询Q′k，并计算ED*与Q′k语义相似度，并对语义相似度从大到小进行排序，得到检索的排序结果，并计算损失进行训练，并对测试集查询进行检索。

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百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于回复感知的会话式信息检索方法