Query Auto-Completion(QAC), as an important part of the modern search engine, plays a key role in complementing user queries and helping them refine their search intentions.Today's QAC systems in real-world scenarios face two major challenges:1)intention equivocality(IE): during the user's typing process,the prefix often contains a combination of characters and subwords, which makes the current intention ambiguous and difficult to model.2)intention transfer (IT):previous works make personalized recommendations based on users' historical sequences, but ignore the search intention transfer.However, the current intention extracted from prefix may be contrary to the historical preferences.


翻译:查询自动补全(Query Auto-Completion, QAC)作为现代搜索引擎的重要组成部分,在补充用户查询并帮助其优化搜索意图方面发挥着关键作用。现实场景中的QAC系统面临两大挑战:1)意图模糊性(Intention Equivocality, IE):在用户输入过程中,前缀常包含字符与子词的组合,使得当前意图难以明确建模;2)意图转移(Intention Transfer, IT):现有方法基于用户历史序列进行个性化推荐,却忽略了搜索意图的转移。然而,从前缀中提取的当前意图可能与历史偏好相悖。

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