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　　总结:同义词反馈机制（转自网络）

　　在反馈机制的挖掘中，主要分为三个部分：

　　1) 记录。主要记录基本策略的用户行为和用户行为数据的query-url统计，解决如何利用用户行为衡量query-url转义的问题。本节还记录了影响特定查询 url 的策略，例如为此 url 调用了哪些同义词，或者省略了哪些术语。

　　2）反馈机制挖掘。根据query-url中采集到的基本策略的用户行为数据，对基本策略进行统计。在这个地方，不同基本策略的度量方法可以保持不变，但基本策略提取的信息是不同的。例如，同义词是替换对，省略号是指省略的术语。

　　3) 在线反馈申请。将第二步挖掘出来的字典应用到具体的查询上，比如上下文匹配和一些应用策略。

　　上面的框架比较笼统，下面就同义词的反馈进行详细的讨论。

　　3. 日志和统计

　　这部分首先需要记录下具体的策略。比如这个查询下，每个url会影响到哪个基本策略，需要更具体一些。例如，同义词需要被记录以被那些特定的同义词召回。因为通常一个查询有很多同义词，但每个 url 只受 1 或 2 个同义词影响。

　　衡量query-url是否被转义是非常关键的一步，本文的主要部分就是讨论这个。测量方法依赖于用户的行为。在搜索引擎的日志系统中，query-url有如下用户行为统计：（以下讨论中url的统计与query相关，无需特别说明）

　　展示次数：用户搜索后，搜索引擎返回的url在前k项中显示的次数（display）

　　点击次数：用户点击url的次数（点击）

　　满意点击：考虑是否满足用户需求的点击（相对停留时间，是否是最后一次点击）（satisfy）

　　因此，我们可以使用click/disply和satisf/display来衡量url的质量。但存在以下问题：

　　1、位置偏差问题：点击次数对位置非常敏感。在搜索结果中，某个url的点击次数在url的排名中越低，点击次数越少，点击次数下降越快。因此，虽然前面位置的url被转义了，但是很多用户点击它；相反，后一个位置的url虽然满足了用户的需求，但很少有用户点击。这很容易使我们的反馈系统失效。

　　2、在搜索引擎中，用户对搜索结果的满意度大致可以分为两个层次： 1）检索到的url的标题和摘要是否与用户的查询意图一致。2）url内容的质量是否满足用户的需求，比如是否是死链接、知道没有人回答页面、作弊页面等。我们的目标是识别只相关的转义替换词对1 级满意度。我们可以假设，既然用户点击了这个url，就意味着这个url的标题摘要没有被转义，网页的质量不受同义词本身质量的影响。

　　为了解决问题1，可以从这个角度来考虑。后面的url点击量低的原因是用户看到的次数少，所以不能用来对比显示和点击量。一些方法可以用来估计用户看到的次数，我们称之为检查次数（check）。这里有一些非常简单的方法。例如，对于每个用户的搜索，用户最后点击的url位置为p，则p之前的url检查次数为1，p之后的url检查次数以概率依次递减。这些概率可以使用一些贝叶斯方法来学习。[2]

　　使用检查次数可以部分解决位置偏差问题，但是学习到的衰减参数是针对所有query-url的，但是不同的query-url差别很大，这也是这种方法的不足之处。

　　4. 反馈挖掘与应用 4.1 反馈挖掘

　　根据第 3 章的日志工作，可以用点击次数来表示 url 满足查询的次数，而 check-click 表示 url 不满足查询的次数。这样就用click/(check-click)的值来表示url满足查询的程度。针对具体的同义词反馈任务，可以替换多个query-url结果中记录的相同同义词来统计点击次数和检查次数（即统计key为原词替换词2元组），点击/( check-click) 作为本次同义词替换相似度的度量，即同义词的反馈替换相似度：

　　这个地方还有一个很大的问题，因为很多同义词都是上下文相关的，比如：考虑一对同义词see -> treatment，在某些上下文中，比如：where is better to see a doctor，它们是同义词；而在某些情况下，例如：在哪里观看还珠格格的连续广播。因此，为了在不同的上下文中更智能地进行同义词反馈，需要在统计中考虑上下文，即统计的关键是：原词上下文替换词三元组。

　　但是，不能将整个查询作为上下文，所以统计会有很大的数据稀疏性，如果使用单个词作为上下文，就会有很大的准确性问题。例如，支持观看->治疗和观看->观看。因此，为了兼顾上下文数据的稀疏性和准确性，需要一种上下文选择算法。在自然语言处理中，通常使用似然比法（llr，likelihood ratio）[3]来衡量orig和context的搭配强度，这样搭配强度越强，context word可以被认为是原词。其计算方法为：

　　其中，a代表orig和context的共现次数；b表示出现orig但没有出现context的次数；c 表示 orig 不出现但 context 出现的次数；d 表示 oirg 和 context 都没有出现的次数。N=a+b+c+d代表样本总数，则llr的计算公式为：