生成广告问题的精确匹配与排序部分匹配答案

借助互联网，许多旨在增加客户交易量从而提高利润的广告（简称 ads）网站提供了搜索工具，允许用户 (i) 提交关键词查询以表达其信息需求，或 (ii) 调用基于表单的界面，通过选择搜索选项（如价格范围、填充条目、复选框或下拉菜单）来创建查询。然而，这些搜索机制是不充分的，因为它们无法用于指定具有丰富句法和语义内容的自然语言查询，而这只能由问答（QA）系统来处理。此外，现有的广告网站无法评估任意布尔查询，也无法在用户搜索仅产生很少或根本没有结果时，检索可能令用户感兴趣的部分匹配答案。为解决这些问题，我们提出了一种用于广告的问答系统，称为 CQAds，它 (i) 允许用户提交自然语言问题 Q 以检索相关广告（如果存在），(ii) 如果无法检索到针对 Q 的充分或任何答案，则将部分匹配 Q 中所表达请求信息的广告识别为答案，并使用相似度排序方法对其进行排序，以及 (iii) 分析不完整或模糊的问题，以在检索“最佳匹配”Q 中指定选择标准的答案时进行“最佳猜测”。CQAds 还配备了一个布尔模型，用于评估在 Q 中显式或隐式指定的布尔运算符，即分别由用户指定或未指定布尔运算符的情况。CQAds 易于使用，可扩展至所有广告领域，并且比现有广告网站提供的搜索工具更强大，因为其查询处理策略能检索到质量和数量更高的相关广告。我们在八个广告领域验证了 CQAds 检索广告的准确性，并将其与……[截断]进行了比较。