[发明专利]一种全文搜索的方法及系统在审

专利信息
申请号: 201710352515.1 申请日: 2017-05-18
公开(公告)号: CN107423349A 公开(公告)日: 2017-12-01
发明(设计)人: 沈文策 申请(专利权)人: 福建中金在线信息科技有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司11227 代理人: 王宝筠
地址: 350007 福建省福州市仓山区林浦路与潘墩路交*** 国省代码: 福建;35
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 全文 搜索 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种全文搜索的方法,其特征在于,所述方法包括:

接收用户输入的搜索请求,对所述搜索请求进行分词处理,生成至少一个分词;

根据所述分词生成搜索索引;

根据所述搜索索引在预设索引库中进行匹配得出搜索结果;

其中,在所述预设索引库中存储有经过预设信息模型映射后的全部可搜索文档,所述预设信息模型中包括所述全部可搜索文档的分类信息和所述全部可搜索文档的标题以及正文内容。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:

在所述预设索引库中提取所述搜索结果的分类信息;

根据所述分类信息获取所述搜索结果所属的分类大项和分类小项,并根据所述搜索结果所属的分类大项和分类小项将所述搜索结果分类显示。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述接收用户输入的搜索请求之前,所述方法还包括:

根据所述预设信息模型建立分类器,所述分类器中存储有所述分类大项和分类小项和分类信息的对应关系;

提取经过所述预设信息模型映射后的全部可搜索文档中的分类信息;

根据所述分类器和所述分类信息获取所述全部可搜索文档所属的分类大项和分类小项,并保存为文档索引存储在所述预设索引库中。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述分类信息将所述搜索结果分类显示,具体包括:

根据所述搜索结果的分类信息在所述文档索引中获取所述搜索结果所属的分类大项和分类小项,并按照所述搜索结果所属的分类大项和分类小项分类显示所述搜索结果。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述分类信息将所述搜索结果分类显示之后,所述方法还包括:

接收所述用户选择的分类小项,在所述分类小项所包含的可搜索文档中根据所述搜索请求进行过滤搜索,显示过滤搜索后的搜索结果。

6.一种全文搜索的系统,其特征在于,所述系统包括:

接收单元,用于接收用户输入的搜索请求,对所述搜索请求进行分词处理,生成至少一个分词;

生成单元,用于根据所述分词生成搜索索引;

搜索单元,用于根据所述搜索索引在预设索引库中进行匹配得出搜索结果;

其中,在所述预设索引库中存储有经过预设信息模型映射后的全部可搜索文档,所述预设信息模型中包括所述全部可搜索文档的分类信息和所述全部可搜索文档的标题以及正文内容。

7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,还包括:

提取单元,用于在所述预设索引库中提取所述搜索结果的分类信息;

分类显示单元,用于根据所述分类信息获取所述搜索结果所属的分类大项和分类小项,并根据所述搜索结果所属的分类大项和分类小项将所述搜索结果分类显示。

8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述接收单元之前,还包括:

建立单元,用于根据所述预设信息模型建立分类器,所述分类器中存储有所述分类大项和分类小项和分类信息的对应关系;

分类信息提取单元,用于提取经过所述预设信息模型映射后的全部可搜索文档中的分类信息;

存储单元,用于根据所述分类器和所述分类信息获取所述全部可搜索文档所属的分类大项和分类小项,并保存为文档索引存储在所述预设索引库中。

9.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述分类显示单元用于:

根据所述搜索结果的分类信息在所述文档索引中获取所述搜索结果所属的分类大项和分类小项,并按照所述搜索结果所属的分类大项和分类小项分类显示所述搜索结果。

10.根据权利要求9所述的系统,其特征在于,所述系统还包括:

过滤搜索单元,用于在所述分类显示模块根据所述分类信息将所述搜索结果分类显示之后,接收所述用户选择的分类小项,在所述分类小项所包含的可搜索文档中根据所述搜索请求进行过滤搜索,显示过滤搜索后的搜索结果。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于福建中金在线信息科技有限公司,未经福建中金在线信息科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710352515.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top