摘要：该文介绍一种新的查询扩展方法，该方法结合了查询扩展技术和机器学习理论。通过机器学习的方法挑选出查询扩展词，以此提高检索结果的性能。对于输入的查询项，首先通过伪反馈技术生成候选扩展词集合，然后使用支持向量机对输入的候选词评分，挑选得分较高的候选词和原始查询项组成一个新的查询项。由于训练这个支持向量机的训练数据较难获得，我们利用评测会议的检索结果和检索工具自动地生成训练数据。这套查询扩展方法的优点在于通过对训练语料的学习．能够对候选扩展词作出更合理的选择。在TREC评测会议组织的观点检索任务中，相对于不采用任何扩展技术的基准系统，该方法提高了MAP指标33．1％。

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