1. 倒排求交
上一篇讲了分词。对用户的query分词之后，得到了一个个独立的词（term）。先设想一个问题，用这些词去索引里搜索时，是不是doc命中query中任何一个term，都可以被搜索出来？（query中只有一个term除外）
这里涉及好几个问题：
1. 截断：例如query是5个词ABCDEF，如果只命中F的doc也搜索出来，那用户看起来可能会觉得这个结果相关性太差，与自己想要的结果差太远。所以，需要根据相关性的强弱做个截断，只保证相关性强的结果。
2. 性能：如果命中ABCDEF中任何一个term的网页都召回，那召回的网页的数量会非常之大，再对每个网页计算得分、排序，性能会非常差。
基于上述2个原因，一般底层检索时都会做倒排求交。即先取出多个倒排拉链，再对这多个倒排拉链求交集。例如上面的ABCDEF，先取出命中A的doc（假设有1万个），再取出命中B的doc（假设也是1万），那这两个doc集合的交集，可能只有5000。一般交集的数量会远小于并集数量。
底层搜索一般会分两步：1）倒排求交，2）在求交后的链接集合上，做打分和排序。
2. 不可省词与可省略词
用多个term去取拉链求交不麻烦，难的是选几个、选哪些term去做倒排求交。选的不好，会导致结果相关性和性能都很差。
例如query=北京的天气怎么样，如果取“的”和“怎么样”去做倒排求交，那他们召回的数量会非常之多，计算量巨大，且召回的很多结果都没有命中“北京”和“天气”，结果相关性很弱。这个例子中，可以选“北京”和“天气”去做倒排求交，这2个词可以称为不可省词，“的”和“怎么样”是可省略词。
具体如何选择不可省词？
2.1 基于IDF
一种最简单的方法是基于IDF排序。
IDF，逆文档频率，描述的是一个词在整个库中是高频词还是低频词。例如像“的”，“了”这样的词，汉语中使用的非常之多，必然会出现得非常多，它的IDF就会很低。而像“倒排”这个词，就有点偏专业小众了，偏向于低频词，IDF会比较大。
以“北京的天气怎么样”为例，IDF从大到小的排序，可能是：“北京”>“天气”>"怎么样">“的”。再将IDF大的选择几个做为不可省词。具体选择几个，可以通过一些规则或经验调试。
基于IDF的方法，优点是简单易实现，缺点是准确率不太高，badcase较多。
2.2 基于日志挖掘
用户的搜索和点击日志，可以挖掘出很多有价值的信息。
例如，两个不同的query，搜索结果几乎一样。则这2个query中同时出现的词，就可能是这2个query中最重要的词。可以理解为，2个不同query中，最重要的词，都一样，所以这2个query的结果相似度非常高。
例如用户搜索“北京天气”和“北京天气怎么样”这2个query，结果应该是高度相似的，原因就是2个query的不可省词都是北京天气。
另一种情况，2个不同的query，用户的点击结果一样。则也可以认为2个query中同时出现的词是重要的不可省词。
基于日志挖掘的方法，准确率还可以，缺点是覆盖率可能不全，用户之前从未搜索过的query，第一次搜索时，不可省词无法通过日志挖掘出来。
2.3 基于模型
除了基于IDF和日志挖掘，也可以做一个二分类模型，来判断query中的每个term是否是不可省词。
不可省词肯定会有些共性的特征。模型的方法最核心是特征的设计和选取。可以想像下，一个词是否是不可省词，有哪些影响的因素？例如这个词在句子中的位置，词性，IDF，历史搜索次数，与前后词的句法关系，query的句法类型等等。分类器的选择，SVM、RF等等，区别可能不是太大，更主要还是特征。
模型可以考虑更多的特征，但是需要人工标注一批训练样本，才能训练出可用的模型。