[發(fā)明專利]一種自動化搜索的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810207878.0
• 申請日: 2018-03-09
• 公開（公告）號: CN110309408B
• 公開（公告）日: 2023-07-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳包容
• 申請（專利權(quán)）人: 陳包容
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9537
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種自動化搜索的方法，其特征在于：包括以下步驟：

第一步：創(chuàng)建用戶搜索意圖計算系統(tǒng)，所述用戶搜索意圖計算系統(tǒng)，包括子系統(tǒng)：

(1)創(chuàng)建用戶的個人場景事件圖譜；

(2)搜索前，用戶操作的復(fù)制、剪切、粘貼事件中的一種及多種組合；

(3)搜索前，用戶在設(shè)備上接觸的具體事件；

(4)搜索前，基于用戶的消息、語音、視頻、電郵通訊內(nèi)容；

(5)基于用戶的疑問；

(6)基于最近的熱點新聞事件；

(7)基于新知識點；

(8)基于聯(lián)系人、聯(lián)系方式和通訊錄附屬信息；所述通訊錄附屬信息包括：單位、地址與備注信息；

(9)基于用戶的拍照、視頻；

(10)基于用戶的個人場景搜索記錄庫；

(11)基于深度學(xué)習(xí)的概率預(yù)測；

(12)基于用戶編輯的文檔內(nèi)容；

第二步：獲取用戶的搜索意圖；

第三步：基于意圖，生成搜索文本；所述生成搜索文本，包括：

(1)直接采用已有的文本；

(2)在已有的文本基礎(chǔ)上，優(yōu)化生成搜索文本；首先對已有的文本通過詞條初始URL進行解析，然后頁面鏈接解析器基于定義的HTML規(guī)則將該頁面中所包含的其它詞條URL保存至詞條URL庫中，之后對解析的URL發(fā)出抓取請求，將獲取的數(shù)據(jù)發(fā)送至知識數(shù)據(jù)解析器，由知識數(shù)據(jù)解析器負(fù)責(zé)在每個詞條頁面中獲取所需要的知識數(shù)據(jù)去重，最后對過濾后的知識數(shù)據(jù)進行三元組存儲集合處理，達到優(yōu)化生成搜索文本；

(3)智能生成搜索文本；

所述智能生成搜索文本包括：

①將圖片、音頻、視頻、動漫轉(zhuǎn)換成文本；

②將長句子、篇章文本通過文本摘要技術(shù)智能生成符合預(yù)先設(shè)定的搜索關(guān)鍵詞的字?jǐn)?shù)閾值；自動文摘過程包括三個基本步驟：

S1、文本分析過程：對長句子、篇章文本進行分析處理，識別出冗余信息；

S2、文本內(nèi)容的選取和泛化過程：從文檔中辨認(rèn)重要信息，通過摘錄式文摘和理解式文摘的方法壓縮文本，形成文摘表示；摘錄型文摘由原文中抽取出來的片段組成，理解型文摘是對原文只要內(nèi)容重新組織后形成的；

S3、文摘的轉(zhuǎn)換和生成過程：實現(xiàn)對原文內(nèi)容的重組或根據(jù)語義表示生成文摘，并確保文摘的連貫性；

第四步：自動彈框顯示不少于一個搜索文本，點擊打開搜索網(wǎng)頁；或/和直接顯示基于搜索文本的搜索頁面；

所述創(chuàng)建用戶的個人場景事件圖譜步驟包括：

步驟1：預(yù)設(shè)多層次場景標(biāo)簽庫，并預(yù)設(shè)對應(yīng)的場景邏輯關(guān)系、場景間的關(guān)聯(lián)概率計算規(guī)則、以及場景之間的時序關(guān)系、鏈?zhǔn)酱?lián)表達關(guān)系；

步驟2：通過用戶手機使用的基站與衛(wèi)星定位系統(tǒng)動獲得獲取與計算用戶的多層次場景標(biāo)簽值，對應(yīng)存儲到預(yù)設(shè)的多層次場景標(biāo)簽庫中，根據(jù)預(yù)設(shè)的所述場景邏輯關(guān)系，生成用戶個人場景；

步驟3：基于多個獨立的用戶個人場景，根據(jù)場景間的關(guān)聯(lián)概率計算規(guī)則，計算預(yù)設(shè)時間段內(nèi)多個獨立的用戶個人場景之間關(guān)聯(lián)概率，根據(jù)預(yù)設(shè)的場景之間的時序關(guān)系、鏈?zhǔn)酱?lián)表達關(guān)系，生成用戶個人場景圖譜；

所述個人場景搜索記錄庫存儲為區(qū)塊鏈云服務(wù)器，包括私有區(qū)塊鏈設(shè)備、公有區(qū)塊鏈設(shè)備、節(jié)點服務(wù)器、中央服務(wù)器、硬件防火墻、區(qū)塊鏈存儲模塊、發(fā)送模塊和接收模塊；其中私有區(qū)塊鏈設(shè)備、公有區(qū)塊鏈設(shè)備通過區(qū)塊鏈存儲模塊存儲個人的公有和私有的事件采集數(shù)據(jù)，實時的通過發(fā)送模塊分布式發(fā)送到節(jié)點服務(wù)器中，通過接收模塊接受實時采集的事件數(shù)據(jù)并通過節(jié)點服務(wù)器上傳到中央服務(wù)器中，所述云服務(wù)器還包括硬件防火墻；區(qū)塊鏈存儲模塊中數(shù)據(jù)劃分為區(qū)塊鏈備份模塊、區(qū)塊鏈隔離模塊和區(qū)塊鏈節(jié)點模塊，將現(xiàn)有區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)按照功能隔離為單獨的模塊，區(qū)塊鏈節(jié)點模塊設(shè)置在節(jié)點服務(wù)器中，支持跨網(wǎng)絡(luò)訪問，在模塊出現(xiàn)運行錯誤時，區(qū)塊鏈備份模塊、區(qū)塊鏈隔離模塊針對單一模塊進行升級修復(fù)更新。

2.如權(quán)利要求1所述的一種自動化搜索的方法，其特征在于：所述基于深度學(xué)習(xí)的猜測包括：應(yīng)用于個人場景搜索記錄庫，對生成的數(shù)據(jù)做濾波、去除偽跡預(yù)處理操作，然后提取數(shù)據(jù)的人、時間、天氣、地點、性別、職業(yè)、年齡的實時特征參數(shù)，進行PCA相關(guān)性主成分分析，提取主成分特征參數(shù)，然后訓(xùn)練識別模型，選擇徑向基函數(shù)為核函數(shù)的支持向量機作為情緒識別模型。