[發明專利]一種檢索方法、裝置、電子設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202010567194.9
• 申請日: 2020-06-19
• 公開（公告）號: CN111767477B
• 公開（公告）日: 2023-07-28
• 發明（設計）人: 楊維;范淼;卓安
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9537
• 分類號: G06F16/9537;G06F40/216;G06F40/30;G06N3/02
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本申請公開了一種檢索方法、裝置、電子設備和存儲介質，涉及人工智能及電子地圖智能搜索領域。具體實現方案為：接收客戶端發送的目標查詢詞片段；獲取預先建立的查詢詞片段與興趣點POI之間的對應關系，根據對應關系確定目標查詢詞片段對應的目標POI；將目標POI返回給客戶端，以使客戶端將目標POI進行顯示，以供用戶通過觸發操作對顯示的任一目標POI發起檢索。本申請實施例，提升了獲取召回結果的效率，避免因為采用在線召回而引入雜質，可提升召回POI的準確性。

技術領域

本申請涉及互聯網技術領域，尤其涉及人工智能及電子地圖智能搜索領域，具體涉及一種檢索方法、裝置、電子設備和存儲介質。

背景技術

框檢索提示在地圖興趣點(POI)搜索領域非常重要，能夠在用戶輸入查詢詞的部分片段后，就能夠召回該用戶的POI列表，使得用戶不需要輸入查詢詞的完整片段，就可提前點擊POI列表中的目標POI進行詳情查看和導航操作，縮短滿足用戶需求的步驟和時間。例如，用戶要查詢海洋公園，用戶在搜索框中輸入海洋后，在搜索框下顯示召回的關于海洋的部分POI，用戶可以從中選擇點擊海洋公園這一POI，實現對海洋公園發起檢索。

目前框檢索提示普遍采用語義召回，即在線檢索時將用戶輸入的查詢詞的片段進行向量化后，輸入預先訓練得到的神經網絡模型，根據神經網絡模型的輸出獲得POI列表。但是這種方案存在一定的缺陷：在線的神經網絡模型，復雜度過高，獲得召回結果的效率和準確度都較低，并且對服務器會帶來壓力。

發明內容

本申請實施例提供一種檢索方法、裝置、電子設備和存儲介質，以達到提高召回POI的準確性以及提升檢索效率的目的。

第一方面，本申請實施例提供了一種檢索方法，包括：

接收客戶端發送的目標查詢詞片段；

獲取預先建立的查詢詞片段與興趣點POI之間的對應關系，根據對應關系確定目標查詢詞片段對應的目標POI；

將目標POI返回給客戶端，以使客戶端將目標POI進行顯示。

第二方面，本申請實施例還提供了一種檢索裝置，包括：

接收模塊，用于接收客戶端發送的目標查詢詞片段；

查詢模塊，用于獲取預先建立的查詢詞片段與興趣點POI之間的對應關系，根據對應關系確定目標查詢詞片段對應的目標POI；

返回模塊，用于將目標POI返回給客戶端，以使客戶端將目標POI進行顯示。

第三方面，本申請實施例還提供了一種電子設備，包括：

至少一個處理器；以及

與至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

存儲器存儲有可被至少一個處理器執行的指令，指令被至少一個處理器執行，以使至少一個處理器能夠執行本申請任意實施例的檢索方法。

第四方面，本申請實施例還提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，計算機指令用于使計算機執行本申請任意實施例的檢索方法。

上述申請中的實施例具有如下優點或有益效果：根據預先建立的查詢詞片段與興趣點POI之間的對應關系，確定用戶輸入的目標查詢詞片段所對應的目標POI，也即根據離線建立的對應關系召回目標查詢詞片段對應的POI，避免了通過在線神經網絡模型預測用戶需要的POI，提升了獲取召回結果的效率，而且根據建立的對應關系召回POI，避免因為采用在線召回而引入雜質，由此提升了召回POI的準確性。

上述可選方式所具有的其他效果將在下文中結合具體實施例加以說明。

附圖說明

附圖用于更好地理解本方案，不構成對本申請的限定。其中：