[发明专利]信息检索方法和系统

权利要求书

1.一种信息检索方法，其特征在于，包括：

预处理步骤，包括：

确定历史查询记录中出现的各查询词组的语义标签，根据语义标签统计语义模式，从统计结果中选择出现频率超过预定门限的语义模式；

通过统计历史记录中各语义模式对应的用户行为，设置体现该用户行为的用户查询意图属性，设置所述语义模式与该用户查询意图属性所指定的过滤方式和排序方式的对应关系；

检索步骤，包括：

接收查询词组，进行语义分析确定其所属语义标签；

依据所述对应关系，确定与所述查询词组所属语义模式对应的过滤方式和排序方式；

利用所述过滤方式和排序方式对搜索结果进行处理。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定高频语义模式后，还包括：依据覆盖率对语义模式进行筛选，筛选过程包括：

计算预定时间段内符合语义模式的查询词组的数量，将该查询数量与总查询数量的比例确定为该语义模式的覆盖率；

提取覆盖率大于预定门限的语义模式。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定高频语义模式后，还包括：依据区分度对语义模式进行筛选，筛选过程包括：

计算预定时间段内属于同一语义模式的具体关键字段组针对所有查询的关键字段组中的熵，将其确定为所述语义模式的区分度；

提取熵大于预定值的语义模式。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定高频语义模式后，还包括：依据覆盖率和区分度对语义模式进行筛选，筛选过程包括：

计算预定时间段内符合该语义模式的查询次数，将该查询次数与总查询次数的比例确定为该语义模式的覆盖率；

计算预定时间段内属于同一语义模式的具体关键字段组针对所有查询的关键字段组中的熵，将其确定为所述语义模式的区分度；

提取覆盖率大于预定门限及熵大于预定值的语义模式。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户查询意图属性包括：歧义程度属性、权威性要求属性、时效性要求属性、地域要求属性和批量属性。

6.一种信息检索方法，其特征在于，包括：

接收查询词组，到预先设置的语义标签库中匹配相应的语义标签；

根据匹配到的所述语义标签到语义模式表中匹配获得所述查询词组的语义模式；

根据所述语义模式到按照用户查询意图属性预设的语义模式与过滤、排序方式的对应关系表中匹配获得所述查询词组对应的过滤方式和排序方式；

利用所述过滤方式和排序方式对所述查询词组的搜索结果进行处理。

7.一种信息检索系统，其特征在于，包括：

参考信息存储单元，用于存储语义模式与过滤方式和排序方式的对应关系，所述语义模式为历史查询记录中的出现的各查询词组的语义模式中出现频率超过预定门限的语义模式，所述过滤方式和排序方式为用户查询意图属性所指定，所述用户查询意图属性是通过统计历史记录中各语义模式对应的用户行为设定的；

接收单元，用于接收查询词组；

语义模式匹配单元，用于将所述接收单元接收到的查询词组进行语义分析确定其语义标签；

处理方式确定单元，用于依据所述参考信息存储单元中存储的信息，确定所述查询词组所属语义模式及其对应的过滤方式和排序方式；

执行单元，用于利用所述过滤方式和排序方式对搜索结果进行处理。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括：

第一筛选单元，用于：计算预定时间段内符合语义模式的查询词组的数量，将该查询数量与总查询数量的比例确定为该语义模式的覆盖率，并提取覆盖率大于预定门限的语义模式；

所述参考信息存储单元存储的语义模式为：出现频率超过预定门限且覆盖率大于预定门限的语义模式。

9.如权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括：

第二筛选单元，用于：计算预定时间段内属于同一语义模式的具体关键字段组针对所有查询的关键字段组中的熵，将其确定为所述语义模式的区分度，并提取熵大于预定值的语义模式；

所述参考信息存储单元存储的语义模式为：出现频率超过预定门限且熵大于预定值的语义模式。

10.如权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括：

第三筛选单元，用于：计算预定时间段内符合语义模式的查询词组的数量，将该查询数量与总查询数量的比例确定为该语义模式的覆盖率，以及计算预定时间段内属于同一语义模式的具体关键字段组针对所有查询的关键字段组中的熵，并提取出现频率超过预定门限、覆盖率大于预定门限且熵大于预定值的语义模式；

所述参考信息存储单元存储的语义模式为：出现频率超过预定门限、覆盖率大于预定门限且熵大于预定值的语义模式。