* Ambigüedad: La consulta original puede tener múltiples interpretaciones. La reescritura aclara la intención. Por ejemplo, "Jaguar" podría referirse al animal o al auto; Una reescritura podría agregar contexto como "jaguar car" o "jaguar animal".
* Sintaxis: La consulta original puede ser gramaticalmente incorrecta o usar palabras clave inadecuadas. Reescritura soluciona esto para que coincida mejor con los términos de indexación utilizados por el motor de búsqueda.
* Relevancia: La consulta original puede ser demasiado amplia o demasiado estrecha. La reescritura ajusta la consulta para mejorar la precisión y el recuerdo. Por ejemplo, los "mejores restaurantes" podrían reescribirse como "mejores restaurantes italianos en el centro de Chicago" para un resultado más específico.
* Falta de información: La consulta puede faltar detalles cruciales. Rewrite puede agregar información faltante para obtener respuestas más relevantes.
La reescritura de consultas se puede hacer manualmente (por un usuario humano que refina su búsqueda) o automáticamente (por un algoritmo de motor de búsqueda o un software especializado). Las técnicas de reescritura automática de consultas a menudo utilizan técnicas como:
* Stemming and Lemmatization: Reducir las palabras a su forma raíz (por ejemplo, "ejecutar" para "ejecutar").
* Reemplazo del sinónimo: Sustituyendo palabras con significados similares.
* Expansión de consulta: Agregar palabras clave relacionadas para ampliar la búsqueda.
* Pruning de consultas: Eliminar palabras clave irrelevantes o redundantes.
* Corrección de hechizos: Arreglando errores de ortografía.
* Procesamiento del lenguaje natural (PNL): Comprender el significado y la intención detrás de la consulta para hacer reescrituras más inteligentes.
El objetivo final de la reescritura de consultas es mejorar la efectividad de la recuperación de la información conectando a los usuarios con la información más relevante disponible.