1. 基本概念
- 查询集是指在一次实验或任务中，系统需要处理或评估的一组查询（question / request）。它可以是自然语言问题、检索关键词、图像、音频等多模态输入。
- 在信息检索（IR）中，查询集通常记作 Q，每个查询 qᵢ 对应若干文档的相关性标注，用于衡量检索模型的效果。
- 在元学习、少样本学习（few‑shot learning）等任务中，查询集是 未标记或待预测的样本集合，与支持集（Support Set）共同构成一次“任务 episode”。模型在支持集上学习后，需要在查询集上进行推断和评估。
2. 查询集的主要场景
| 场景 | 查询集的角色 | 典型使用方式 |
|---|---|---|
| 信息检索 / 检索系统评估 | 评估检索模型对用户查询的响应质量 | 每个查询 qᵢ 与对应的文档集合 D 进行匹配，计算 MAP、NDCG 等指标 |
| 少样本学习（Few‑Shot） | 任务的测试样本，检验模型在仅有少量标记支持样本情况下的泛化能力 | 从 C 类中抽取 K 个样本构成支持集，剩余样本组成查询集，用于计算分类准确率或检索 mAP |
| 元学习 / 半监督学习 | 包含已标记和未标记的混合样本，帮助模型利用额外信息 | 查询集往往与未标记集（Unlabeled Set）一起出现，模型在支持集上微调后，对查询集进行预测 |
| 检索增强生成（RAG） | 作为检索模块的输入，获取外部文档后供生成模型使用 | 查询编码器将查询转为向量，检索相似文档，再与生成模型结合产生答案 |
| 跨域迁移 / 知识库问答 | 目标域的测试查询，用于评估迁移学习效果 | 在新知识库上使用少量标注的支持集，查询集检验模型的跨域适应能力 |
3. 查询集的构成要素
- 查询本体
- 文本查询：自然语言问题、关键词。
- 多模态查询：图像、音频或视频片段。
- 标注信息（可选）
- 在信息检索中，常配有 相关性标注（如 0‑5 级）。
- 在少样本学习中，查询样本通常 未标记，仅用于评估；但有时会提供少量标签用于半监督学习。
- 规模与划分
- C‑way K‑shot：支持集为 C×K，查询集大小可自行设定（常为数十到数百）。
- 查询集大小 直接影响评估的统计显著性；实验报告常会报告不同查询集规模下的性能变化。
4. 查询集在实验流程中的位置
- 数据准备
- 从原始数据集中划分出 支持集、查询集（以及可选的 未标记集）。
- 模型训练（元训练）
- 在每个 episode 中，模型先在支持集上进行快速适应（微调或原型计算）。
- 模型评估
- 将适应后的模型在查询集上进行预测，计算 准确率、召回率、mAP、NDCG 等指标。
- 结果分析
- 通过改变查询集的分布、难度或规模，分析模型的鲁棒性与泛化能力。
5. 常见的查询集设计原则
- 多样性：覆盖不同主题、语言风格或视觉类别，以防模型过拟合特定模式。
- 代表性：查询应反映真实使用场景的分布，尤其在检索系统中需要与实际用户查询相匹配。
- 可重复性：公开的查询集（如 TREC、MS MARCO、Omniglot）便于不同研究之间的公平比较。
- 标注一致性：在需要相关性标注的场景下，采用统一的评审标准或众包协议，确保评价的客观性。
6. 小结
查询集是人工智能实验中不可或缺的组成部分，无论是 信息检索 还是 少样本学习，它都承担着 评估模型性能、检验泛化能力 的核心职责。通过合理设计查询集的规模、内容和标注方式，研究者能够更准确地衡量算法在真实任务中的表现，并推动技术的持续改进。
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