[發明專利]數據檢索方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011337026.7
• 申請日: 2020-11-25
• 公開（公告）號: CN113220824B
• 公開（公告）日: 2023-01-17
• 發明（設計）人: 李永帥;盛志超;李浩;王碩;代旭東
• 申請（專利權）人: 科大訊飛股份有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/335;G06F40/279
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 付麗

1.一種數據檢索方法，其特征在于，包括：

獲取檢索指令文本，及待檢索數據集，所述待檢索數據集包含若干條數據文本；

分別對所述檢索指令文本、所述待檢索數據集中的數據文本進行意圖識別及設定類型參數的抽取，得到每一文本所表達的文本意圖及其包含的設定類型的參數；

將所述檢索指令文本分別與每條數據文本的文本意圖進行意圖匹配，得到每條數據文本與所述檢索指令文本意圖匹配的結果，以及，將所述檢索指令文本所包含的設定類型的參數分別與每條數據文本各自包含的設定類型的參數進行參數匹配，得到所述檢索指令文本與每條數據文本的參數匹配結果；

基于所述意圖匹配的結果以及所述參數匹配的結果，從所述待檢索數據集包含的各條數據文本中，確定與所述檢索指令文本對應的檢索結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待檢索數據集，包括：

對待檢索文件進行句子劃分，得到劃分后的各個句子作為數據文本，組成待檢索數據集。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，以所述檢索指令文本、所述待檢索數據集中每條數據文本作為待解析文本，則對每條待解析文本進行意圖識別及設定類型參數的抽取的過程，包括：

利用預訓練的聯合預測模型，處理所述待解析文本，以得到預測輸出的所述待解析文本的文本意圖及其包含的設定類型的參數，其中，所述聯合預測模型為，利用標注有文本意圖標簽及設定類型參數標簽的訓練文本預先訓練得到。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用預訓練的聯合預測模型，處理所述待解析文本，以得到預測輸出的所述待解析文本的文本意圖及其包含的設定類型的參數，包括：

利用聯合預測模型的編碼層，確定所述待解析文本的編碼結果；

利用聯合預測模型的中間隱層，對所述編碼結果進行隱層特征提取，得到隱層表征特征；

利用聯合預測模型的注意力層，處理所述隱層表征特征，以得到包含有待解析文本內部詞間聯系信息的注意力特征；

利用聯合預測模型的意圖識別層，基于所述注意力特征預測所述待解析文本的文本意圖；

利用聯合預測模型的參數抽取層，基于所述注意力特征抽取所述待解析文本包含的設定類型的參數。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用聯合預測模型的注意力層，處理所述隱層表征特征，以得到包含有待解析文本內部詞間聯系信息的注意力特征，包括：

利用聯合預測模型的注意力層，基于所述隱層表征特征，確定表征待解析文本內部任意兩個詞的關聯程度的信息交互矩陣；

基于所述信息交互矩陣，及所述隱層表征特征，確定包含與待解析文本內部詞間聯系信息的注意力特征。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用聯合預測模型的意圖識別層，基于所述注意力特征預測所述待解析文本的文本意圖，包括：

利用聯合預測模型的行為相關意圖識別層，基于所述注意力特征預測所述待解析文本的行為相關意圖，所述行為相關意圖與行為參數相關；

利用聯合預測模型的行為無關意圖識別層，基于所述注意力特征預測所述待解析文本的行為無關意圖，所述行為無關意圖與行為參數無關。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本意圖包括行為相關意圖和行為無關意圖；所述將所述檢索指令文本分別與每條數據文本的文本意圖進行意圖匹配，包括：

針對每條數據文本，判斷所述檢索指令文本及所述數據文本的行為無關意圖是否相同；

若行為無關意圖相同，則執行對所述檢索指令文本及所述數據文本各自包含的設定類型的參數進行參數匹配的步驟，否則，進一步判斷所述檢索指令文本及所述數據文本的行為相關意圖是否相同；

若行為相關意圖相同，則執行對所述檢索指令文本及所述數據文本各自包含的設定類型的參數進行參數匹配的步驟，否則，確認所述檢索指令文本與所述數據文本的意圖不匹配。