当用户的搜索项具有多种可能的含义或解释时，会发生歧义查询。IR系统通过各种策略处理歧义，例如使用上下文，同义词和用户意图消除歧义查询。
通常使用自然语言处理 (NLP) 技术，例如查询扩展 (添加相关术语以阐明用户的意图) 和词义消歧 (基于上下文选择单词的最可能含义)。例如，如果用户搜索 “苹果”，则系统可以检查上下文以确定用户指的是水果还是技术公司。
机器学习模型 (例如评估用户偏好的分类算法) 还可以通过从先前的用户交互中学习并改进未来的查询解释来帮助解决歧义。
信息检索中的准确率和召回率是什么？
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向量搜索如何检索相关结果？
嵌入是通过将原始非结构化数据转换为捕获语义和关系的数值向量来实现向量搜索的基础。这些向量作为一种通用语言，允许计算机理解和比较不同的信息。
您看到的演示嵌入的典型示例是使用Word2Vec来显示单词嵌入如何捕获语义关系-例如 “king”-
移动应用中的语音识别是如何工作的？
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