[發明專利]基于語義知識的汽配件搜索方法

有效

• 申請號: 202010521188.X
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111666425B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 楊上富;劉松
• 申請（專利權）人: 深圳開思時代科技有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/9535;G06F16/35;G06F16/332;G06F18/214
• 代理公司: 深圳市中智立信知識產權代理有限公司 44427
• 代理人: 徐銀針

1.一種基于語義知識的汽配件搜索方法，其特征在于，包括：

步驟1，數據獲取與標注

在建立好配件數據庫的基礎上，進行歷史人工譯碼數據標注、制作模型訓練數據；

在平臺上，用戶以原有的手動譯碼流程完成的查詢記錄作為數據的標注，用作后階段監督學習的訓練樣本；

步驟2，構建離線模型

使用步驟1中清洗后的樣本作為訓練數據，構建知識圖譜和匹配模型，然后構建文本特征并訓練端到端模型；其中，知識圖譜的構建通過對歷史譯碼數據的分析，建立別名知識圖譜，將同個配件的所有相關別名關聯，根據出現頻率進行排序；匹配模型是利用制作好的訓練數據，通過規則按比例生成正負樣本進行數據增強；

步驟3，AI譯碼線上服務

線上使用中，用戶輸入車輛識別代號以精準定位具體品牌和車型、并且提供零件名稱，從而通過車輛識別代號召回指定車型的所有零件；根據用戶輸入的關鍵詞通過知識圖譜的匹配，關連出相對應的別名，再利用擴展出的別名列表從車型配件全表中做匹配，排出相關性最高的配件；最后，輸出零件名稱，以及數據庫中其他相關信息。

2.根據權利要求1所述的基于語義知識的汽配件搜索方法，其特征在于，訓練數據通過獲取用戶輸入名稱和零件名稱的樣本并進行數據清洗后得到。

3.根據權利要求1所述的基于語義知識的汽配件搜索方法，其特征在于，配件數據庫是模型在輸出時檢索的數據庫、用于對現有的零件的數據庫進行相關度排序以找到用戶希望搜索到的零件信息，配件數據庫中的配件數據有特定的零件ID號、按照車輛識別代號歸類。

4.根據權利要求1所述的基于語義知識的汽配件搜索方法，其特征在于，手動譯碼流程就是用戶輸入零件名稱之后，譯碼員人工理解用戶輸入文本，并且在必要的時候通過電話咨詢用戶的具體意思，來消除可能的歧義。