[發(fā)明專利]信息查詢方法、系統(tǒng)以及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310367208.6
• 申請(qǐng)日: 2023-04-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN116089599B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-07-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郝亮;馬永亮;周明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京瀾舟科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/335
• 分類號(hào): G06F16/335;G06F16/338;G06F16/34;G06F16/9535;G06F16/9538
• 代理公司: 深圳市智享知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44361
• 代理人: 鄒學(xué)瓊

本發(fā)明涉及信息檢索技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種信息查詢方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，本發(fā)明提供的信息查詢方法，包括以下步驟：根據(jù)獲取的搜索詞確定對(duì)應(yīng)的多個(gè)第一目標(biāo)文檔；提取每個(gè)第一目標(biāo)文檔中與搜索詞相關(guān)的多個(gè)要點(diǎn)及對(duì)應(yīng)的多個(gè)段落；進(jìn)行要點(diǎn)整合，獲得多個(gè)第一要點(diǎn)及對(duì)應(yīng)多個(gè)第一段落；判斷是否存在至少一個(gè)與第一目標(biāo)文檔或第一要點(diǎn)相關(guān)的相關(guān)特征值小于對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)特征閾值，和/或搜索輪次是否大于預(yù)設(shè)閾值；若是，則將多個(gè)第一要點(diǎn)和多個(gè)第一段落進(jìn)行全局整合形成層次化摘要進(jìn)行展示。實(shí)現(xiàn)了用戶只需發(fā)起一次搜索，就可直接閱讀返回的文本信息，無(wú)需手動(dòng)點(diǎn)擊鏈接、提取信息、整合、重新搜索，大幅節(jié)省用戶查詢信息的交互成本。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信息檢索技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種信息查詢方法、系統(tǒng)以及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

現(xiàn)有查詢信息的方式主要為搜索引擎，現(xiàn)有搜索引擎的交互方式是：用戶輸入搜索詞，表達(dá)自己的搜索意圖，搜索引擎返回結(jié)果，以網(wǎng)站鏈接的列表形式展現(xiàn)。用戶瀏覽這些結(jié)果，從里面提取出和搜索意圖有關(guān)的信息，進(jìn)行整合。如果用戶想要獲得更多相關(guān)的信息，或者深入了解某一點(diǎn)，需要再次輸入搜索詞，發(fā)起新的搜索。用戶需將幾次搜索獲得的信息整合起來(lái)。

但這種交互方式中有幾處均需要用戶人工參與的工作：從搜索結(jié)果中提取出需要的信息、信息的整合、換搜索詞再次發(fā)起搜索，這些工作增加了用戶使用搜索引擎獲取信息的成本。

發(fā)明內(nèi)容

為解決使用現(xiàn)有搜索引擎進(jìn)行搜索將增加獲取信息的成本中的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種信息查詢方法、系統(tǒng)以及存儲(chǔ)介質(zhì)。

本發(fā)明解決技術(shù)問(wèn)題的方案是提供一種信息查詢方法，包括以下步驟：

獲取搜索詞，根據(jù)所述搜索詞確定對(duì)應(yīng)的多個(gè)第一目標(biāo)文檔；

提取每個(gè)所述第一目標(biāo)文檔中與所述搜索詞相關(guān)的多個(gè)要點(diǎn)及對(duì)應(yīng)的多個(gè)段落；

將多個(gè)所述第一目標(biāo)文檔中提取出來(lái)的多個(gè)要點(diǎn)及對(duì)應(yīng)的多個(gè)段落進(jìn)行要點(diǎn)整合，獲得多個(gè)第一要點(diǎn)及對(duì)應(yīng)多個(gè)第一段落；

判斷是否存在至少一個(gè)與所述第一目標(biāo)文檔或所述第一要點(diǎn)相關(guān)的相關(guān)特征值小于對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)特征閾值，和/或搜索輪次是否大于預(yù)設(shè)閾值；

若是，則將多個(gè)所述第一要點(diǎn)和多個(gè)所述第一段落進(jìn)行全局整合形成層次化摘要進(jìn)行展示。

優(yōu)選地，獲取搜索詞，根據(jù)所述搜索詞返回對(duì)應(yīng)的多個(gè)第一目標(biāo)文檔，具體包括以下步驟：

獲取用戶輸入的搜索詞；

通過(guò)搜索引擎對(duì)所述搜索詞進(jìn)行搜索，以返回對(duì)應(yīng)的多個(gè)文檔列表；

根據(jù)文檔列表的排序，確定搜索詞對(duì)應(yīng)的多個(gè)第一目標(biāo)文檔。

優(yōu)選地，提取每個(gè)所述第一目標(biāo)文檔中與所述搜索詞相關(guān)的多個(gè)要點(diǎn)及對(duì)應(yīng)的多個(gè)段落，具體包括以下步驟：

通過(guò)摘要模型從每個(gè)所述第一目標(biāo)文檔中提取出與所述搜索詞相關(guān)的多個(gè)要點(diǎn)；

通過(guò)閱讀理解模型在每個(gè)所述第一目標(biāo)文檔中抽取出與多個(gè)所述要點(diǎn)對(duì)應(yīng)的多個(gè)段落。

優(yōu)選地，將多個(gè)所述第一目標(biāo)文檔中提取出來(lái)的多個(gè)要點(diǎn)及對(duì)應(yīng)的多個(gè)段落進(jìn)行要點(diǎn)整合，獲得多個(gè)第一要點(diǎn)及對(duì)應(yīng)多個(gè)第一段落，具體包括以下步驟：

通過(guò)匹配模型將提取出的多個(gè)要點(diǎn)進(jìn)行一一匹配，獲得多個(gè)要點(diǎn)之間對(duì)應(yīng)的多個(gè)相似度；

判斷是否存在至少一個(gè)所述相似度大于預(yù)設(shè)第一閾值；

若是，則進(jìn)行去重并將所述相似度大于預(yù)設(shè)第一閾值對(duì)應(yīng)的要點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的段落進(jìn)行合并，獲得多個(gè)第一段落；

判斷去重后的剩余要點(diǎn)之間是否存在至少一個(gè)相似度大于預(yù)設(shè)第二閾值；