本文提出了一种新的查询扩展系统 Event-Centric Query Expansion（EQE），通过从大量的潜在事件中挖掘最佳扩展，快速准确地提高搜索质量，该系统已被部署在腾讯 QQ 浏览器搜索中，服务于数亿用户。
May, 2023
该论文介绍了一种基于词嵌入的 query expansion 方法，使用人工神经网络分类器来预测 query expansion 词汇的有用性，实验结果表明该方法显著提高了检索性能。
Nov, 2018
该研究提出了一种将搜索引擎文档扩展为与其内容相关或代表性术语的简单方法，并利用基于 Vanilla 序列到序列模型的数据集对其进行扩展，结合高效的重新排序组件，实现了两种检索任务的最高效结果。
Apr, 2019
本文研究信息检索在实时搜索中面临的挑战，通过整合事件信息和查询，利用跨注意力机制实现时间背景的查询表示，通过多任务训练增强事件表示能力，以及通过两阶段训练和硬负采样进行模型优化，并通过实验证明本方法在时间敏感场景下显著优于现有基线方法。
Dec, 2023
本文探讨了从 1960 年至 2017 年信息检索中的查询扩展技术，包括核心技术、数据源、加权和排名方法、用户参与以及应用，揭示了其相似性和差异性。
Aug, 2017
本文在 11 个不同的技术领域研究了词嵌入和众包模型的有效性，重点是专利、查询扩展、词嵌入、相关术语和众包模型。
Nov, 2019
通过构建配对概念，通过消除不可能对检索有帮助的概念来修剪，该方法解决了自动概念发现和培训中出现的问题，并通过解决视觉和领域适应问题展示了在 TRECVID MED 13 数据集上相对于其他基于视觉的系统的大幅度改进。
Sep, 2015
提出一种基于自我注意力机制的模型，以更高的准确性进行查询扩展，克服现有方法的缺陷。
Jul, 2020
本文提出一种使用 Wikidata 知识库的方法来产生新闻文章的语义注释，并描述了一种语义搜索引擎，支持基于关键词的搜索和结构化数据搜索。
使用维基百科和 WordNet 作为数据源，本研究提出了一种新的查询扩展技术，并采用新的加权方案，获得 24% 的 MAP 分数和 48% 的 GMAP 分数提升。
Jan, 2019