[发明专利]一种搜索方法及装置在审

专利信息
申请号: 201711250141.9 申请日: 2017-12-01
公开(公告)号: CN110019888A 公开(公告)日: 2019-07-16
发明(设计)人: 沈炎军;贺宇;周泽南;苏雪峰;佟子健 申请(专利权)人: 北京搜狗科技发展有限公司
主分类号: G06F16/58 分类号: G06F16/58
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 王玲;王宝筠
地址: 100084 北京市海淀区中关*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 语义空间 检索关键词 标签 搜索结果 向量 搜索方法及装置 方法和装置 检索结果 模糊意义 向量计算 语义 搜索词 相似度 排序 搜索 优化
【权利要求书】:

1.一种搜索方法,其特征在于,包括:

确定检索关键词对应的标签语义空间向量,所述标签语义空间向量用于描述所述检索关键词的语义;

根据所述标签语义空间向量计算所述检索关键词的标签语义空间特征,所述标签语义空间特征用于描述所述检索关键词与检索结果的相似度;

根据所述标签语义空间特征,对与所述检索关键词对应的搜索结果进行排序。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定检索关键词对应的标签语义空间向量包括:

根据所述检索关键词的语料库,计算预先建立的标签语义空间包括的各标签词语对应的词频-逆向文件频率TF-IDF值;

根据所述各标签词语以及所述TF-IDF值,生成与所述检索关键词对应的标签语义空间向量。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述标签语义空间向量计算所述检索关键词的标签语义空间特征包括:

计算所述标签语义空间向量对应的各标签与检索结果的相关性得分;

根据所述相关性得分的和值,确定标签语义空间特征。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定检索关键词对应的标签语义空间向量包括:

根据所述检索关键词的语料库,确定与所述检测关键词具有强关联关系、排在前N位的标签词语;其中,N为正整数;

确定所述标签词语的词向量,将所述词向量作为所述检索关键词对应的标签语义空间向量。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述标签语义空间向量计算所述检索关键词的标签语义空间特征包括:

计算标签词语的词向量与搜索结果对应的词向量的相似度;

将所述相似度作为所述检索关键词的标签语义空间特征。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

若所述检索关键词对应多个标签语义空间向量,根据所述检索关键词的上下文信息或者所述检索关键词的热度属性确定至少一个标签语义空间向量;

所述根据所述标签语义空间向量计算所述检索关键词的标签语义空间特征包括:

根据确定的至少一个标签语义空间向量计算所述检索关键词的标签语义空间特征。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据所述检索关键词的热度属性确定至少一个标签语义空间向量包括:

获取与所述检索关键词对应的多个义项表述词,所述义项表述词与标签语义空间向量具有对应关系;

获取所述多个义项表述词的热度属性值,根据所述热度属性值的大小确定至少一个义项表述词,将所述至少一个义项表述词对应的标签语义空间向量作为所述至少一个标签语义空间向量。

8.一种搜索装置,其特征在于,包括:

向量确定单元,用于确定检索关键词对应的标签语义空间向量,所述标签语义空间向量用于描述所述检索关键词的语义;

特征确定单元,用于根据所述标签语义空间向量计算所述检索关键词的标签语义空间特征,所述标签语义空间特征用于描述所述检索关键词与检索结果的相似度;

排序单元,用于根据所述标签语义空间特征,对与所述检索关键词对应的搜索结果进行排序。

9.一种用于搜索的装置,其特征在于,包括有存储器,以及一个或者一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令:

确定检索关键词对应的标签语义空间向量,所述标签语义空间向量用于描述所述检索关键词的语义;

根据所述标签语义空间向量计算所述检索关键词的标签语义空间特征,所述标签语义空间特征用于描述所述检索关键词与检索结果的相似度;

根据所述标签语义空间特征,对与所述检索关键词对应的搜索结果进行排序。

10.一种机器可读介质,其上存储有指令,当由一个或多个处理器执行时,使得装置执行如权利要求1至7中一个或多个所述的搜索方法。

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北京搜狗科技发展有限公司,未经北京搜狗科技发展有限公司许可,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/201711250141.9/1.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