伪相关反馈（PRF）机制是一种自动化的查询扩展（QE）技术，它利用原始查询和初次检索中前N篇文档蕴含的信息构建更加准确的查询，从而进一步提高信息检索系统的性能。但是，现有的面向稠密检索的PRF方法由于对文本的截断处理容易造成语义信息的缺失，而且在检索阶段的空间复杂度较高。针对上述问题，提出了一种基于段落级粒度且适用于长文本稠密检索的PRF方法Dense-PRF。首先，通过计算语义距离从初次检索的前N篇文档中获得相关段落的向量；其次，对相关段落向量进行平均池化以得到QE项向量；然后，按照权重结合原始查询向量和QE项向量构建新的查询向量；最后，根据新的查询向量得到最终检索结果。在Robust04和WT2G两个经典长文本测试集上将Dense-PRF与基线模型进行了对比实验，相较于模型RepBERT+BM25，Dense-PRF在前20篇文档的准确率和归一化折现累计效益（NDCG）指标上分别提升了1.66、1.32个百分点和2.30、1.91个百分点。实验结果表明Dense-PRF能有效缓解查询与文档词汇不匹配的问题，并提升检索精度。
