[發明專利]查詢改寫方法、裝置、計算機設備和存儲介質在審
| 申請號: | 201910659095.0 | 申請日: | 2019-07-22 |
| 公開(公告)號: | CN112256953A | 公開(公告)日: | 2021-01-22 |
| 發明(設計)人: | 胡永華 | 申請(專利權)人: | 騰訊科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/9535 | 分類號: | G06F16/9535 |
| 代理公司: | 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人: | 黃曉慶 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 查詢 改寫 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
1.一種查詢改寫方法,包括:
獲取用戶輸入的查詢內容;
對所述查詢內容的目標位置進行遮蔽,根據各遮蔽位置在所述查詢內容中的上下文語境,對各遮蔽位置進行預測,獲得各所述遮蔽位置的預測結果;
根據各所述遮蔽位置的預測結果,對各所述遮蔽位置的原始字進行改寫。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述目標位置包括所述查詢內容的每一個字所在位置、以及相鄰字之間的位置。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,對所述查詢內容的目標位置進行遮蔽,根據各遮蔽位置在所述查詢內容中的上下文語境,對各遮蔽位置進行預測,獲得各所述遮蔽位置的預測結果,包括:
通過已訓練BERT模型,對所述查詢內容的目標位置進行遮蔽,根據各遮蔽位置在所述查詢內容中的上下文語境,對各遮蔽位置進行預測,獲得各所述遮蔽位置的預測結果。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,訓練獲得所述已訓練BERT模型的方法,包括:
獲取用戶輸入的歷史查詢內容;
利用所述歷史查詢內容,對待訓練BERT模型進行無監督訓練,直至滿足訓練結束條件,獲得所述已訓練BERT模型。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述預測結果包括預測字以及所述預測字對應的預測概率;根據各所述遮蔽位置的預測結果,對各所述遮蔽位置的原始字進行改寫,包括:
若所述遮蔽位置對應的各預測字的預測概率均小于概率閾值,保留該遮蔽位置的原始字不對其進行改寫;
若所述遮蔽位置對應的各預測字的預測概率中,存在至少一個預測概率大于或等于所述概率閾值,將所述大于或等于所述概率閾值的預測概率對應的預測字作為候選字,根據所述候選字,對該遮蔽位置的原始字進行改寫。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,根據所述候選字,對該遮蔽位置的原始字進行改寫,包括:
若所述候選字只有一個,采用該候選字對該遮蔽位置的原始字進行改寫;
若所述候選字大于或等于兩個,根據第一候選字和第二候選字的預測概率差異,對該遮蔽位置的原始字進行改寫,所述第一候選字為所述候選字中預測概率最大的預測字,所述第二候選字為所述候選字中預測概率排第二的預測字。
7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,根據第一候選字和第二候選字的預測概率差異,對該遮蔽位置的原始字進行改寫,包括:
若所述第一候選字和第二候選字的預測概率比值小于或等于比值閾值,采用所述第一候選字對該遮蔽位置的原始字進行改寫;
若所述第一候選字和第二候選字的預測概率比值小于所述比值閾值,保留該遮蔽位置的原始字不對其進行改寫。
8.一種查詢改寫裝置,其特征在于,所述裝置包括:
獲取模塊,用于獲取用戶輸入的查詢內容;
預測模塊,用于對所述查詢內容的目標位置進行遮蔽,根據各遮蔽位置在所述查詢內容中的上下文語境,對各遮蔽位置進行預測,獲得各所述遮蔽位置的預測結果;
改寫模塊,用于根據各所述遮蔽位置的預測結果,對各所述遮蔽位置的原始字進行改寫。
9.一種計算機可讀存儲介質,存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時,使得所述處理器執行如權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
10.一種計算機設備,包括存儲器和處理器,所述存儲器存儲有計算機程序,所述計算機程序被所述處理器執行時,使得所述處理器執行如權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
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