[發明專利]文本搜索意圖識別方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210195245.9
• 申請日: 2022-03-01
• 公開（公告）號: CN114579703A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 李全祚;趙濤;方德文;朱華煒;高亞迪;曲亮;朱安泰
• 申請（專利權）人: 天九共享網絡科技集團有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F40/284
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 李建忠

本公開提供了一種文本搜索意圖識別方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及計算機互聯網技術領域。該方法包括：獲取目標用戶輸入的搜索文本，以及目標用戶的基本屬性信息和行為偏好數據；根據搜索文本，生成文本向量化編碼特征；根據目標用戶的基本屬性信息和行為偏好數據，生成用戶向量化編碼特征；將文本向量化編碼特征和用戶向量化編碼特征輸入到預先練好的意圖識別模型中，輸出搜索文本的意圖識別結果。本公開能夠準確識別出不同用戶的搜索意圖，更精準地定位搜索結果，提供個性化服務。

技術領域

本公開涉及計算機互聯網技術領域，尤其涉及一種文本搜索意圖識別方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

文本搜索是指由手機、計算機等智能設備上提供的應用程序接收用戶輸入的搜索文本，并向用戶返回搜索結果的過程。因而，如何理解用戶搜搜意圖，對于返回準確的搜索結果，顯得十分重要。

在商機內容文本搜索領域，由于搜索內容比較廣泛，涉及人、公司、項目、商機、直播、頭條等方面，不同的用戶，搜索意圖不盡相同。與其他領域相比，商機內容搜索領域的用戶登錄信息維度也相對較多，包含個人、公司、行為、社交等諸多維度信息。另外，對于同一搜索內容，不同用戶由于自身屬性和行為偏好等原因，其搜索意圖也不完全一致，例如，同樣是搜索“科技”關鍵詞，偏好看項目的用戶其實是想搜索科技項目，而偏好看頭條的用戶更希望看到科技資訊。

顯然，目前相關技術中提供的分詞+全文檢索的搜索方案，難以向用戶提供個性化搜索服務，用戶體驗較差。

需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

本公開提供一種文本搜索意圖識別方法、裝置、電子設備及存儲介質，至少在一定程度上克服相關技術中的文本搜索方案難以向用戶提供個性化搜索服務的技術問題。

本公開的其他特性和優點將通過下面的詳細描述變得顯然，或部分地通過本公開的實踐而習得。

根據本公開的一個方面，提供了一種文本搜索意圖識別方法，該方法包括：獲取目標用戶輸入的搜索文本，以及目標用戶的基本屬性信息和行為偏好數據；根據搜索文本，生成文本向量化編碼特征；根據目標用戶的基本屬性信息和行為偏好數據，生成用戶向量化編碼特征；將文本向量化編碼特征和用戶向量化編碼特征輸入到預先練好的意圖識別模型中，輸出搜索文本的意圖識別結果。

在一些實施例中，根據搜索文本，生成文本向量化編碼特征包括：對搜索文本進行分詞，得到包含一個或多個詞語的分詞列表；根據分詞列表，獲取至少一個命名實體和至少一個內容標簽；根據搜索文本以及搜索文本對應的詞語、命名實體和內容標簽，生成搜索文本對應的文本向量化編碼特征。

在一些實施例中，根據目標用戶的基本屬性信息和行為偏好數據，生成用戶向量化編碼特征包括：根據目標用戶的基本屬性信息，生成第一向量；根據目標用戶的行為偏好數據，生成第二向量；對第一向量和第二向量進行拼接；將拼接結果輸入到預先訓練好的文本卷積神經網絡模型中，生成目標用戶的用戶向量化編碼特征。

在一些實施例中，本公開實施例中提供的文本搜索意圖識別方法還包括：根據目標用戶的基本屬性信息，生成目標用戶的dense特征。

在一些實施例中，將文本向量化編碼特征和用戶向量化編碼特征輸入到預先練好的意圖識別模型中，輸出搜索文本的意圖識別結果包括：根據文本向量化編碼特征和用戶向量化編碼特征，生成交叉向量編碼特征，其中，交叉向量編碼特征為文本向量化編碼特征和用戶向量化編碼特征的內積；將文本向量化編碼特征、用戶向量化編碼特征、交叉向量編碼特征以及目標用戶的dense特征，輸入到預先練好的意圖識別模型中，輸出搜索文本的意圖識別結果。