Web查询处理旨在辅助信息检索系统更好地理解用户的信息需求与查询意图，该研究对于提高检索性能和改善用户查询体验具有重要作用，目前已成为信息检索领域最关注的问题之一。
本书关注于如何利用知识辅助查询处理：第1章简要概述Web查询处理的功能、主要研究内容及研究现状；第2章介绍了基于概念知识的Web查询分类，提出基于概念的短文本表示和相似度计算方法；第3章介绍了基于概念知识的Web查询理解，重在利用分类学知识从细粒度上识别用户查询意图；第4章介绍了CQA问题查询的命名实体消歧，重在挖掘先验知识辅助实体消歧；第5章介绍了基于大规模实体网络的相关查询推荐，利用实体相关性辅助单实体查询推荐。
本书适用于从事互联网搜索、文本理解、自然语言处理等研究方向的科研和技术开发人员，以及对大数据、人工智能、搜索引擎等技术感兴趣的读者。

第1章 Web查询处理概述
1.1 搜索引擎工作原理
1.2 Web查询处理简介
1.3 相关研究现状
1.3.1 查询分类
1.3.2 查询意图理解
1.3.3 查询消歧
1.3.4 查询推荐
本章小结
本章参考文献
第2章 基于概念知识的Web查询分类
2.1 研究背景
2.2 相关工作
2.2.1 短文本分类
2.2.2 查询推荐
2.3 预备知识
2.4 基于概念的短文本分类框架
2.4.1 类别概念模型
2.4.2 短文本概念化
2.4.3 分类与排序
2.5 面 MSN新闻频道的查询分类
2.5.1 新闻频道的概念表示
2.5.2 查询概念化
2.5.3 查询多样化排序
2.6 实验
2.6.1 实验数据
2.6.2 查询分类效果
2.6.3 多样化推荐效果
本章小结
本章参考文献
第3章 基于概念知识的web查询理解
3.1 介绍
3.2 总体框架
3.2.1 框架
3.2.2 大规模分类学知识库
3.3 意图停用词表
3.4 概念模式挖掘
3.4.1 实体修饰关系
3.4.2 概念修饰关系
3.5 语义角色标注
3.5.1 实体识别
3.5.2 双实体查询标注
3.5.3 多实体查询标注
3.5.4 语义冲突
3.6 实验
3.6.1 挖掘意图停用词
3.6.2 挖掘实体修饰关系
3.6.3 概念模式知识库
3.6.4 语义标注效果
3.6.5 与其他方法的比较
3.6.6 评分函数和参数的影响
3.6.7 广告匹配应用效果
3.7 相关工作
本章小结
本章参考文献
第4章 CQA问题查询的命名实体消歧
4.1 研究背景
4.2 相关工作
4.2.1 正规文本的实体消歧
4.2.2 短文本实体消歧
4.2.3 基于话题模型的消歧方法
4.3 问题定义
4.4 问题查询的命名实体消歧
4.4.1 实体指称识别
4.4.2 实体消歧模型
4.4.3 估计先验分布
4.4.4 模型求解
4.5 实验
4.5.1 实验设置
4.5.2 参数调整
4.5.3 评测结果
4.5.4 讨论
本章小结
本章参考文献
第5章 基于大规模实体网络的相关实体查询推荐
5.1 研究背景
5.2 相关工作
5.2.1 开放域的信息抽取
5.2.2 实体排序
5.2.3 查询推荐
5.3 相关实体网络
5.3.1 构建相关实体网络
5.3.2 相关实体网络概况
5.3.3 实体相关度排序
5.4 面向实体查询的推荐
5.4.1 实验数据
5.4.2 相关实体质量分析
5.4.3 排序方法评测
5.4.4 相关实体排序准确率
5.4.5 相关实体推荐新颖性
本章小结
本章参考文献