[發(fā)明專利]搜索結(jié)果的獲取方法和裝置及存儲介質(zhì)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010694568.3
• 申請日: 2020-07-17
• 公開（公告）號: CN112115347A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳震鴻
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 北京康信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240
• 代理人: 周婷婷

1.一種搜索結(jié)果的獲取方法，其特征在于，包括：

獲取攜帶有搜索文本的第一搜索指令，其中，所述第一搜索指令用于請求獲取在目標(biāo)領(lǐng)域下搜索到的與所述搜索文本匹配的目標(biāo)搜索結(jié)果，所述目標(biāo)領(lǐng)域配置有對應(yīng)的第一目標(biāo)文本向量集，所述第一目標(biāo)文本向量集中包括多個(gè)目標(biāo)文本向量，所述目標(biāo)文本向量為通過第一搜索網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)領(lǐng)域下的目標(biāo)文本轉(zhuǎn)換得到的向量；

將所述搜索文本輸入第二搜索網(wǎng)絡(luò)，獲取與所述搜索文本對應(yīng)的搜索文本向量，其中，所述第一搜索網(wǎng)絡(luò)和所述第二搜索網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)同為目標(biāo)搜索網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，所述目標(biāo)搜索網(wǎng)絡(luò)用于將文本轉(zhuǎn)換為向量；

獲取所述搜索文本向量與所述多個(gè)目標(biāo)文本向量中部分或全部所述目標(biāo)文本向量的多個(gè)目標(biāo)相關(guān)度，其中，所述目標(biāo)相關(guān)度用于表示所述搜索文本與所述目標(biāo)文本的相關(guān)程度；

根據(jù)所述多個(gè)目標(biāo)相關(guān)度，獲取所述目標(biāo)搜索結(jié)果，其中，所述目標(biāo)搜索結(jié)果中包括從所述部分或全部所述目標(biāo)文本向量中確定出的全部或部分所述目標(biāo)文本向量各自對應(yīng)的所述目標(biāo)文本。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取攜帶有搜索文本的第一搜索指令之前，包括：

獲取所述目標(biāo)文本中的目標(biāo)文本信息，其中，所述目標(biāo)文本信息包括第一文本信息、第二文本信息；

將標(biāo)題文本信息輸入所述第一搜索網(wǎng)絡(luò)中的第一子搜索子網(wǎng)絡(luò)，獲取第一文本向量；

將簡介文本信息輸入所述第一搜索網(wǎng)絡(luò)中的第二子搜索子網(wǎng)絡(luò)，獲取第二文本向量，其中，所述第一搜索子網(wǎng)絡(luò)及所述第二搜索子網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)同為所述目標(biāo)搜索網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

根據(jù)所述第一文本向量與所述第二文本向量，獲取所述目標(biāo)文本向量。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一文本向量與所述第二文本向量，獲取所述目標(biāo)文本向量包括：

對所述第一文本向量與所述第二文本向量進(jìn)行合并，獲得第三文本向量；

獲取所述第三文本向量與所述搜索文本向量之差的第一絕對值，并將所述第一絕對值作為第一交互特征向量；

獲取所述第三文本向量與所述搜索文本向量相乘的第二絕對值，并將所述第二絕對值作為第二交互特征向量；

對所述第一交互特征向量和所述第二交互特征向量進(jìn)行合并，獲得所述目標(biāo)交互特征向量，并將所述目標(biāo)交互特征向量作為所述目標(biāo)文本向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一目標(biāo)文本向量集中包括N個(gè)目標(biāo)文本向量的情況下，

所述獲取所述搜索文本向量與所述多個(gè)目標(biāo)文本向量中部分或全部所述目標(biāo)文本向量的多個(gè)目標(biāo)相關(guān)度包括：分別計(jì)算所述搜索文本向量與所述N個(gè)目標(biāo)文本向量中各個(gè)所述目標(biāo)文本向量之間的余弦相關(guān)度，得到N個(gè)所述目標(biāo)相關(guān)度，其中，N為大于等于0的整數(shù)；

所述根據(jù)所述多個(gè)目標(biāo)相關(guān)度，獲取所述目標(biāo)搜索結(jié)果包括：從N個(gè)所述目標(biāo)相關(guān)度中獲取m個(gè)所述目標(biāo)相關(guān)度，其中，m為小于等于N，且大于等于0的整數(shù)；利用所述m個(gè)目標(biāo)相關(guān)度對應(yīng)的m個(gè)目標(biāo)文本向量構(gòu)建第二目標(biāo)文本向量集；從所述第二目標(biāo)文本向量集中確定出所述目標(biāo)搜索結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述從所述第二目標(biāo)文本向量集中確定出所述目標(biāo)搜索結(jié)果包括：

將所述第二目標(biāo)文本向量中每個(gè)所述目標(biāo)文本向量的所述目標(biāo)交互特征向量輸入至目標(biāo)分類器中，并得到第一分類結(jié)果，其中，所述目標(biāo)分類器為利用第一樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練后得到的分類網(wǎng)絡(luò)，所述第一分類結(jié)果用于表示所述目標(biāo)交互特征向量與所述搜索文本向量的相似度；

根據(jù)所述第一分類結(jié)果從所述第二目標(biāo)文本向量中確定出所述目標(biāo)搜索結(jié)果，其中，所述目標(biāo)搜索結(jié)果包括k個(gè)所述目標(biāo)文本向量，所述k個(gè)所述目標(biāo)文本向量的所述相似度大于等于預(yù)設(shè)閾值，所述k為小于等于m，且大于等于0的整數(shù)。