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在一个用户的网询问后面理解内在的目标被证明了有用改进搜索的质量。这篇论文根据目标集中于询问类型的自动鉴定的问题。从锚数据和点按彻底地数据提取的四个新奇基于熵的特征被建议，并且支持向量用机器制造 SVM ) 分类器被用来基于这些特征识别用户的目标。试验性的结果比那些在以前的工作报导证明建议基于熵的特征是更有效的。由联合多重特征，为学习的超过 97% 询问的目标能正确地被识别。除这些以外，这篇论文得出下列重要结论：首先，基于锚的特征比 click-through-based 特征更有效；第二，地点的数字比连接