[發明專利]一個基于記憶神經網絡的對話式信息檢索的方法

有效

• 申請號: 201911406907.7
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111177357B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發明（設計）人: 竇志成;文繼榮
• 申請（專利權）人: 中國人民大學
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/335;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08
• 代理公司: 北京中創陽光知識產權代理有限責任公司 11003
• 代理人: 尹振啟

本發明提出一種基于記憶神經網絡的對話式信息檢索的方法，通過建立檢索模型，所述檢索模型包括用戶總體查詢意圖建模、當前查詢特定意圖建模和統計特征引入，所述用戶總體查詢意圖建模利用用戶的歷史查詢和歷史點擊信息建模會話內用戶的整體查詢意圖，所述當前查詢特定意圖建模通過對當前查詢詞分析，找到最能表示當前特定查詢意圖的查詢詞來與文檔進行交互，所述統計特征引入用于直接地衡量候選文檔與整個查詢序列的關系。

技術領域

本發明涉及一種檢索方法，尤其涉及一個基于記憶神經網絡的對話式信息檢索的方法。

背景技術

對話式檢索可以在使搜索引擎的用戶可以采用類似對話的方式和搜索引擎進行交互獲取想要的搜索結果。這種搜索方式一方面可以幫助用戶將一個復雜的搜索任務分割成若干個簡單的搜索任務，另一方面可以使用戶在搜索過程中，通過搜索引擎的反饋結果，逐漸明確自己的核心搜索意圖，從而形成更高效便捷的搜索過程。

現有技術用于解決對話式檢索問題的方法主要是基于會話的檢索模型，然而對話式檢索與基于會話的檢索的一大區別在于對話式檢索中的查詢更為簡略，正如人們日常生活中對話時，通常會省略之前對話提到的事物，因此想要理解查詢意圖，不僅需要更好地理解查詢歷史，還需要更好地理解檢索結果歷史以及用戶點擊歷史。另外，對話式檢索過程中用戶的查詢意圖較為發散，因而對當前查詢的意圖需要更精細的理解。現有技術中由基于反饋的記憶神經網絡來提升檢索效果，然而該模型中關于檢索結果負例的使用不適用于對話式檢索。本發明采用記憶神經網絡存儲歷史的正例搜索結果用于理解用戶的總體搜索意圖，同時利用基于核的神經網絡模型理解用戶當前的搜索意圖，并通過大量的特征設計提升檢索效果。

發明內容

本發明提出了一種基于記憶神經網絡的對話式信息檢索的方法，通過建立檢索模型，所述檢索模型包括用戶總體查詢意圖建模、當前查詢特定意圖建模和統計特征引入，所述用戶總體查詢意圖建模利用用戶的歷史查詢和歷史點擊信息建模會話內用戶的整體查詢意圖，所述當前查詢特定意圖建模通過對當前查詢詞分析，找到最能表示當前特定查詢意圖的查詢詞來與文檔進行交互，所述統計特征引入用于直接地衡量候選文檔與整個查詢序列的關系。

本發明有效地解決了對話式信息檢索問題中用戶意圖發散的問題及當前查詢信息缺失的問題。本發明應用在搜索引擎上可以大大提升用戶的搜索體驗，這體現在用戶可以將復雜的查詢任務分隔開，由淺入深地完成搜索任務。以及在用戶與搜索引擎地交互過程中，用戶可以更好地完善與明確自己的查詢意圖。

附圖說明

圖1為本發明的整體框架圖；

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。此外，下面所描述的本發明各個實施方式中所涉及到的技術特征只要彼此之間未構成沖突就可以相互組合。

對話式信息檢索將用戶的搜索行為視作用戶與搜索引擎的對話過程。但是與對話機器人不同之處在于，搜索引擎無法顯式地給用戶類似人與人之間交流時的回答，而是通過返回檢索到的文檔列表，作為提供給用戶的隱式回復，這里隱式的含義是搜索引擎給用戶的回答包含在文檔中需要用戶自己閱讀與選擇。這樣的交互方式使得對話式檢索與傳統的信息檢索任務有著顯著的差異，從傳統的單方主導的交互方式，變化為雙方共同主導的交互方式。一方面搜索引擎根據用戶提供的一系列查詢逐漸明晰用戶的查詢意圖進而返回更符合該意圖的文檔，另一方面用戶也根據搜索引擎反饋的信息判斷搜索引擎理解的搜索意圖，根據搜索引擎的理解與實際意圖的偏差調整查詢的表述方式，進而提供更貼合真實搜索意圖的查詢。