[發明專利]基于神經網絡的搜索優化方法、裝置以及搜索引擎

有效

• 申請號: 201611071564.X
• 申請日: 2016-11-28
• 公開（公告）號: CN106776869B
• 公開（公告）日: 2020-04-07
• 發明（設計）人: 王昕煜;姜迪;石磊;李辰;廖夢;何徑舟
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/903
• 分類號: G06F16/903;G06N3/04
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 宋合成

本發明公開了一種基于神經網絡的搜索優化方法、裝置以及搜索引擎。其中方法包括：獲取用戶輸入的當前搜索詞以及前置搜索詞；根據當前搜索詞獲取多個搜索結果；基于多層神經網絡MLP，根據當前搜索詞、前置搜索詞和多個搜索結果生成目標詞向量表示；基于DNN技術的語義模型對目標詞向量表示進行預測，得到與當前搜索詞對應的多個優化搜索結果。該方法可以最大程度的滿足用戶的個性化需求，提高搜索結果的準確度，大大提升了用戶的搜索體驗。

技術領域

本發明涉及搜索引擎技術領域，尤其涉及一種基于神經網絡的搜索優化方法、裝置以及搜索引擎。

背景技術

隨著搜索引擎技術的快速發展以及人們生活需求的不斷提高，越來越多的用戶更加注重搜索使用體驗，而搜索使用體驗取決于搜索結果與用戶的搜索意圖的相關性，例如，搜索結果與用戶的搜索意圖的相關性越大，則更加貼近用戶的需求。

在搜索過程中，通常由用戶輸入一個查詢，搜索引擎返回與查詢匹配的結果。查詢可以是文本查詢，包括一個或多個搜索詞語或短語。搜索引擎例如可以通過文本相關的匹配方法返回與搜索查詢對應的搜索結果。

在相關技術中，用戶輸入的搜索需求描述信息可能存在多種語義或者語義比較寬泛，所以搜索引擎對用戶搜索意圖的理解可能會有偏差，導致返回的搜索結果的準確度較低。

發明內容

本發明的目的旨在至少在一定程度上解決上述的技術問題之一。

為此，本發明的第一個目的在于提出一種基于神經網絡的搜索優化方法。該方法可以最大程度的滿足用戶的個性化需求，提高搜索結果的準確度，大大提升了用戶的搜索體驗。

本發明的第二個目的在于提出一種基于神經網絡的搜索優化裝置。

本發明的第三個目的在于提出一種搜索引擎。

本發明的第四個目的在于提出一種電子設備。

本發明的第五個目的在于提出一種非臨時性計算機可讀存儲介質。

本發明的第六個目的在于提出一種計算機程序產品。

為達到上述目的，本發明第一方面實施例提出的基于神經網絡的搜索優化方法，包括：獲取用戶輸入的當前搜索詞以及前置搜索詞；根據所述當前搜索詞獲取多個搜索結果；基于多層神經網絡MLP，根據所述當前搜索詞、所述前置搜索詞和所述多個搜索結果生成目標詞向量表示；基于DNN技術的語義模型對所述目標詞向量表示進行預測，得到與所述當前搜索詞對應的多個優化搜索結果。

本發明實施例的基于神經網絡的搜索優化方法，可獲取用戶輸入的當前搜索詞以及前置搜索詞，并根據當前搜索詞獲取多個搜索結果，之后，基于多層神經網絡MLP，根據當前搜索詞、前置搜索詞和多個搜索結果生成目標詞向量表示，最后，基于DNN技術的語義模型對目標詞向量表示進行預測，得到與當前搜索詞對應的多個優化搜索結果。即利用用戶前置搜索詞對當前搜索詞進行搜索優化，并利用神經網絡在語義理解上的優勢能更好地對當前搜索詞匹配出符合用戶短期搜索需求的結果和排序，最大程度的滿足用戶的個性化需求，提高搜索結果的準確度，大大提升了用戶的搜索體驗。

為達到上述目的，本發明第二方面實施例提出的基于神經網絡的搜索優化裝置，包括：第一獲取模塊，用于獲取用戶輸入的當前搜索詞以及前置搜索詞；第二獲取模塊，用于根據所述當前搜索詞獲取多個搜索結果；生成模塊，用于基于多層神經網絡MLP，根據所述當前搜索詞、所述前置搜索詞和所述多個搜索結果生成目標詞向量表示；預測模塊，用于基于DNN技術的語義模型對所述目標詞向量表示進行預測，得到與所述當前搜索詞對應的多個優化搜索結果。