面试被问到query不规范，导致召回难度大，如何解决呢

1. 查询规范化 (Query Normalization)

查询规范化的目的是将用户的多样化、口语化的表达，统一成机器更容易理解和处理的标准形式。主要方法包括：

• 拼写纠错 (Spelling Correction):

  • 问题: 用户输入时可能出现手误、拼音错误等。例如，将“苹果手机”输成“凭果手机”。

  • 解决方法:

    • 离线构建纠错词典: 基于海量用户日志和公开词库，挖掘常见的错误对。

    • 在线检测与纠正: 利用语言模型（如N-gram）或深度学习模型（如Seq2Seq、BERT）来检测并纠正错误。例如，系统可以将“iphon”自动改写为“iphone”。[1]

  • 效果: 直接修正错误，大大提升后续环节的准确性。

• 词形归一 (Stemming and Lemmatization):

  • 问题: 用户可能使用一个词的不同形态，如“跑步”和“跑”。

  • 解决方法: 将词语转换为其基本形态（词干或词元）。例如，将英文中的 "running"、"ran" 都归一化为 "run"。[2]

  • 效果: 扩大匹配范围，避免因词形不同而漏掉相关结果。