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申请/专利权人：北京林业大学
摘要：本发明提出了一种双会话增强的时间感知查询补全模型，特别适用于搜索引擎的实时查询补全场景。通过引入时间感知和个性化特征，本方法能有效提升查询补全的准确性和相关性。具体而言，发明包括：查询日志筛选模块，用于基于时间戳和用户ID对查询日志进行个性化和公共日志的区分与筛选；双会话增强的时间感知会话子集筛选模块，通过计算语义和时间相似度，筛选出个性化和公共时间感知会话子集；流行度感知特征子集构建模块，结合查询日志的流行度信息；以及基于NLG模型的输出模块，整合上述信息，生成查询补全候选列表。本发明通过深度学习技术，实现了对查询趋势动态变化的捕捉，增强了查询补全的时效性和个性化，显著提升了用户体验。
主权项：1.一种双会话增强的时间感知查询自动补全模型DSETS-QAC，其特征在于，所述模型通过以下模块实现：1双会话增强的时间感知会话子集筛选模块：用于筛选个性化时间感知会话子集和公共时间感知会话子集，并将所述会话子集作为上下文信息输入下一阶段，以增强模型对时间敏感性和个性化需求的理解；2流行度因素感知模块：筛选查询日志中的流行度特征，并将其作为上下文信息输入模型，从而提升模型在不同领域的查询补全能力，特别是在处理冷启动问题和长尾查询时表现更佳；3预训练大语言模型模块：利用预训练的大语言模型，结合上述会话子集的信息，生成查询补全候选列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京林业大学 双会话增强的时间感知查询补全系统和方法
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