[發(fā)明專利]一種搜索方法和處理設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710936315.0
• 申請(qǐng)日: 2017-10-10
• 公開（公告）號(hào): CN110069650A
• 公開（公告）日: 2019-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉瑞濤;劉宇;徐良鵬
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/583
• 分類號(hào): G06F16/583;G06F16/58;G06F16/51;G06F16/33;G06Q30/06
• 代理公司: 北京三友知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11127
• 代理人: 李輝;徐煥

1.一種搜索方法，其特征在于，所述方法包括：

提取目標(biāo)圖像的圖像特征向量，其中，所述圖像特征向量用于表征所述目標(biāo)圖像的圖像內(nèi)容；

在同一向量空間中，根據(jù)所述圖像特征向量與文本的文本特征向量之間的相關(guān)度，確定所述目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的文本，其中，所述文本特征向量用于表征文本的語義。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在根據(jù)所述圖像特征向量與文本的文本特征向量之間的相關(guān)度，確定所述目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的文本之前，還包括：

根據(jù)所述圖像特征向量與所述文本特征向量之間的歐式距離，確定所述目標(biāo)圖像與文本之間的相關(guān)度。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述圖像特征向量與文本的文本特征向量之間的相關(guān)度，確定所述目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的文本，包括：

將文本特征向量與所述目標(biāo)圖像的圖像特征向量之間的相關(guān)度大于預(yù)設(shè)閾值的一個(gè)或多個(gè)文本作為所述目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的文本；

或者，將文本特征向量與所述目標(biāo)圖像的圖像特征向量之間的相關(guān)度位于前預(yù)設(shè)數(shù)量的文本作為所述目標(biāo)圖像的文本。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述圖像特征向量與文本的文本特征向量之間的相關(guān)度，確定所述目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的文本，包括：

逐個(gè)確定所述圖像特征向量與多個(gè)文本中各個(gè)文本的文本特征向量之間的相關(guān)度；

在確定出所述圖像特征向量與多個(gè)文本中各個(gè)文本的文本特征向量之間的相似度后，基于確定出的所述圖像特征向量與多個(gè)文本中各個(gè)文本的文本特征向量之間的相似度，確定所述目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的文本。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在提取目標(biāo)圖像的圖像特征向量之前，還包括：

獲取搜索點(diǎn)擊行為數(shù)據(jù)，其中，所述搜索點(diǎn)擊行為數(shù)據(jù)包括：搜索文本和基于搜索文本點(diǎn)擊的圖像數(shù)據(jù)；

將所述搜索點(diǎn)擊行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為多個(gè)圖像文本對(duì)；

根據(jù)所述多個(gè)圖像文本對(duì)，訓(xùn)練得到用于提取圖像特征向量和文本特征向量的數(shù)據(jù)模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，將所述搜索點(diǎn)擊行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為多個(gè)圖像文本對(duì)包括：

對(duì)所述搜索文本進(jìn)行分詞處理和詞性分析；

從分詞處理和詞性分析所得到的數(shù)據(jù)中確定出文本；

對(duì)所述基于搜索文本點(diǎn)擊的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行去重處理；

根據(jù)確定出的文本和去重處理后得到的圖像數(shù)據(jù)，建立圖像文本對(duì)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述圖像文本對(duì)包括單標(biāo)簽對(duì)，所述單標(biāo)簽對(duì)中攜帶有：一個(gè)圖像和一個(gè)文本。

8.一種處理設(shè)備，包括處理器以及用于存儲(chǔ)處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器，所述處理器執(zhí)行所述指令時(shí)實(shí)現(xiàn)：

確定圖像文本的方法，其特征在于，所述方法包括：

提取目標(biāo)圖像的圖像特征向量，其中，所述圖像特征向量用于表征所述目標(biāo)圖像的圖像內(nèi)容；

在同一向量空間中，根據(jù)所述圖像特征向量與文本的文本特征向量之間的相關(guān)度，確定所述目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的文本，其中，所述文本特征向量用于表征文本的語義。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的處理設(shè)備，其特征在于，所述處理器在根據(jù)所述圖像特征向量與文本的文本特征向量之間的相關(guān)度，確定所述目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的文本之前，還用于根據(jù)所述圖像特征向量與所述文本特征向量之間的歐式距離，確定所述目標(biāo)圖像與文本之間的相關(guān)度。

10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的處理設(shè)備，其特征在于，所述處理器根據(jù)所述圖像特征向量與文本的文本特征向量之間的相關(guān)度，確定所述目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的文本，包括：

將文本特征向量與所述目標(biāo)圖像的圖像特征向量之間的相關(guān)度大于預(yù)設(shè)閾值的一個(gè)或多個(gè)文本作為所述目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的文本；

或者，將文本特征向量與所述目標(biāo)圖像的圖像特征向量之間的相關(guān)度位于前預(yù)設(shè)數(shù)量的文本作為所述目標(biāo)圖像的文本。