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检索是ＣＢＲ的关键步骤。该文将检索过程分为两步：首先由偏好驱动抽取特征，组成检索范例，并通过上下文约束，从源范例库中选定范例的初步匹配集，然后再从初步匹配集中挑选出最相似的范例集。由于常用的Ｋ－ＮＮ算法对权值的分配特别敏感，该文提出了一种基于内省学习的自动权值修改策略，明显加快了范例检索的速度，改善了范例推理性能。