[發明專利]一種文本信息檢索的方法及相關裝置

有效

• 申請號: 201910863042.0
• 申請日: 2019-09-11
• 公開（公告）號: CN110597957B
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發明（設計）人: 王昊;馮曉;仲廣沛;費昊;呂進
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F40/284
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 吳磊

1.一種文本信息檢索的方法，其特征在于，包括：

獲取待檢索文本信息，其中，所述待檢索文本信息包括目標詞集合，所述目標詞集合包括至少一個目標詞；所述目標詞集合為所述待檢索文本信息的主語的集合；

根據所述目標詞集合獲取關鍵詞集合，其中，所述關鍵詞集合包括至少一個關鍵詞；所述關鍵詞集合為所述目標詞集合中目標詞所對應的關鍵詞的集合；

根據所述關鍵詞集合生成聚合關鍵詞集合，其中，所述聚合關鍵詞集合包括目標聚合關鍵詞子集合以及至少一個聚合關鍵詞子集合，所述目標聚合關鍵詞子集合包括至少一個聚合關鍵詞，所述聚合關鍵詞子集合包括至少一個聚合關鍵詞；所述聚合關鍵詞集合為問題模板和基于所述目標詞修改后的文本信息所構成的匹配對集合；所述問題模板對應所述關鍵詞；所述聚合關鍵詞子集合為所述匹配對集合的子集合；所述目標聚合關鍵詞子集合為所述聚合關鍵詞子集合中的一個；

根據所述聚合關鍵詞集合生成所述目標聚合關鍵詞子集合所對應的第一目標特征向量，其中，所述第一目標特征向量是基于原始特征向量以及區分度特征向量生成的，所述原始特征向量與所述目標聚合關鍵詞子集合具有關聯關系，所述區分度特征向量與所述至少一個聚合關鍵詞子集合具有關聯關系；所述區分度特征向量為聚合關鍵詞集合中除了目標聚合關鍵詞子集合之外的至少一個聚合關鍵詞子集所對應的特征向量信息；

通過目標分類模型獲取所述第一目標特征向量所對應的檢索分值，其中，所述檢索分值用于當所述檢索分值高于預設的分數閾值時根據關鍵詞和目標詞確定檢索結果。

2.根據權利要求1所述的文本信息檢索的方法，其特征在于，所述根據所述關鍵詞集合生成聚合關鍵詞集合包括：

根據所述關鍵詞集合和所述目標詞集合生成聚合關鍵詞集合。

3.根據權利要求1或2所述的文本信息檢索的方法，其特征在于，所述根據所述聚合關鍵詞集合生成所述目標聚合關鍵詞子集合所對應的第一目標特征向量包括：

生成所述目標聚合關鍵詞子集合的原始特征向量，以及所述至少一個聚合關鍵詞子集合的原始特征向量；

根據所述至少一個聚合關鍵詞子集合的原始特征向量生成所述目標聚合關鍵詞子集合的區分度特征向量；

根據所述目標聚合關鍵詞子集合的原始特征向量和所述目標聚合關鍵詞子集合的區分度特征向量生成所述目標聚合關鍵詞子集合所對應的第一目標特征向量。

4.根據權利要求1所述的文本信息檢索的方法，其特征在于，所述通過目標分類模型獲取所述第一目標特征向量所對應的檢索分值之前，還包括：

通過目標深度模型獲取所述目標聚合關鍵詞子集合所對應的第二目標特征向量；

通過目標分類模型獲取所述第一目標特征向量所對應的檢索分值包括：

將所述第二目標特征向量和所述第一目標特征向量輸入所述目標分類模型，得到所述第一目標特征向量所對應的檢索分值。