[發(fā)明專(zhuān)利]基于人工智能的搜索方法、裝置和電子設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711464202.1
• 申請(qǐng)日: 2017-12-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108052659B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-03-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱勇;宋勛超;李瑩;張一麟
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/35
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/35;G06F40/289;G06F40/30
• 代理公司: 北京清亦華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 宋合成

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的搜索方法、裝置和電子設(shè)備，其中，基于人工智能的搜索方法包括：獲取輸入的查詢(xún)語(yǔ)句；切分查詢(xún)語(yǔ)句，得到多個(gè)分詞組成的分詞序列；對(duì)分詞序列進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析，生成文本結(jié)構(gòu)；基于文本結(jié)構(gòu)，對(duì)分詞序列進(jìn)行知識(shí)化分析，生成語(yǔ)義分析結(jié)果；根據(jù)文本結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義分析結(jié)果，確定查詢(xún)語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的理解結(jié)果。本發(fā)明實(shí)施例的基于人工智能的搜索方法、裝置和電子設(shè)備，通過(guò)對(duì)查詢(xún)語(yǔ)句進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析和知識(shí)化分析，得到文本結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義分析結(jié)果，從而確定查詢(xún)語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的理解結(jié)果，降低搜索結(jié)果的誤召回，提高準(zhǔn)確率，滿(mǎn)足用戶(hù)需求。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的搜索方法、裝置和電子設(shè)備。

背景技術(shù)

傳統(tǒng)的搜索引擎，對(duì)query(查詢(xún)信息)的理解，主要還是將query切分為多個(gè)關(guān)鍵詞來(lái)進(jìn)行解析。具體地，可先對(duì)query進(jìn)行分詞，生成由多個(gè)關(guān)鍵詞(keyword)組成的序列，并為每個(gè)關(guān)鍵詞分配一定的權(quán)重(weight)。然后，對(duì)待檢索內(nèi)容(比如互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè))同樣做分詞，生成分詞(term)序列，并分配一定的權(quán)重。計(jì)算兩個(gè)序列中分詞的重合程度(相似度)，同時(shí)配合權(quán)重計(jì)算得分，得到一個(gè)純文本相關(guān)度的排序結(jié)果。最后，基于用戶(hù)對(duì)原始排序結(jié)果不斷地點(diǎn)擊行為的記錄，動(dòng)態(tài)調(diào)整排序結(jié)果，從而得到用戶(hù)更愿意點(diǎn)擊或停留的搜索結(jié)果。

但是，上述方法并沒(méi)有對(duì)query進(jìn)行更深層次地理解，依靠比較扁平化的關(guān)鍵詞序列來(lái)召回排序結(jié)果，依靠用戶(hù)的歷史行為來(lái)優(yōu)化排序結(jié)果，準(zhǔn)確率并不高，無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于人工智能的搜索方法、裝置和電子設(shè)備，以解決上述技術(shù)問(wèn)題中的至少一個(gè)。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于人工智能的搜索方法，包括：獲取輸入的查詢(xún)語(yǔ)句；

切分所述查詢(xún)語(yǔ)句，得到多個(gè)分詞組成的分詞序列；

對(duì)所述分詞序列進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析，生成文本結(jié)構(gòu)；

基于所述文本結(jié)構(gòu)，對(duì)所述分詞序列進(jìn)行知識(shí)化分析，生成語(yǔ)義分析結(jié)果；

根據(jù)所述文本結(jié)構(gòu)和所述語(yǔ)義分析結(jié)果，確定所述查詢(xún)語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的理解結(jié)果。

可選的，對(duì)所述分詞序列進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析，生成文本結(jié)構(gòu)，包括：

基于歷史查詢(xún)?nèi)罩?，?duì)所述分詞序列進(jìn)行共現(xiàn)挖掘和同義挖掘，以獲取多個(gè)擴(kuò)展查詢(xún)語(yǔ)句；

基于預(yù)設(shè)聚類(lèi)算法，對(duì)所述多個(gè)擴(kuò)展查詢(xún)語(yǔ)句進(jìn)行聚類(lèi)；

對(duì)聚類(lèi)后的所述多個(gè)擴(kuò)展查詢(xún)語(yǔ)句進(jìn)行結(jié)構(gòu)抽取，以生成所述文本結(jié)構(gòu)。

可選的，在生成所述文本結(jié)構(gòu)之后，還包括：

對(duì)所述文本結(jié)構(gòu)進(jìn)行泛化和等價(jià)歸一。

可選的，基于所述文本結(jié)構(gòu)，對(duì)所述分詞序列進(jìn)行知識(shí)化分析，生成語(yǔ)義分析結(jié)果，包括：

對(duì)所述分詞序列進(jìn)行需求識(shí)別，以生成需求識(shí)別結(jié)果；

基于知識(shí)庫(kù)，對(duì)所述需求識(shí)別結(jié)果進(jìn)行概念識(shí)別，以生成概念識(shí)別結(jié)果；

基于所述知識(shí)庫(kù)，對(duì)所述概念識(shí)別結(jié)果進(jìn)行意圖識(shí)別，以生成所述語(yǔ)義分析結(jié)果。

可選的，對(duì)聚類(lèi)后的所述多個(gè)擴(kuò)展查詢(xún)語(yǔ)句進(jìn)行結(jié)構(gòu)抽取，以生成所述文本結(jié)構(gòu)，包括：

基于所述多個(gè)擴(kuò)展查詢(xún)語(yǔ)句之間的重疊的頻度和錯(cuò)位的長(zhǎng)尾性，獲取所述多個(gè)擴(kuò)展查詢(xún)語(yǔ)句之間的共性的序列區(qū)間和特異性的序列區(qū)間；

基于預(yù)設(shè)類(lèi)型的槽位，替換所述多個(gè)擴(kuò)展查詢(xún)語(yǔ)句之間的特異性的序列區(qū)間；

基于所述共性的序列區(qū)間和所述預(yù)設(shè)類(lèi)型的槽位，生成所述文本結(jié)構(gòu)。