[发明专利]一种目标文本显示方法及装置

权利要求书

1.一种目标文本显示方法，其特征在于，预先建立倒排索引，所述倒排索引包括各个分词对应的文档标识以及段落标识，所述方法包括：

获取用户输入的查询词，所述查询词包括第一分词；

根据所述倒排索引，查询所述第一分词对应的文档标识和/或段落标识，根据所述第一分词对应的文档标识和/或段落标识确定所述第一分词对应的文档和/或段落；

对所述第一分词对应的文档和/或段落进行排序，按照排序结果将所述第一分词对应的文档摘要和/或段落摘要发送给终端顺序显示；

在获取到针对任一所述第一分词对应的文档摘要或者段落摘要的显示请求，向所述终端发送该文档摘要或者段落摘要对应的文档页面，以使所述终端加载显示该文档页面。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述查询词对应的相关词，向所述终端发送所述相关词进行显示，所述相关词包括第二分词；

根据所述倒排索引，查询所述第二分词对应的文档标识和/或段落标识，根据所述第二分词对应的文档标识和/或段落标识确定所述第二分词对应的文档和/或段落；

对所述第二分词对应的文档和/或段落进行排序；

获取针对任一所述相关词的查询请求，将该相关词包括的第二分词对应的文档摘要和/或段落摘要按照排序结果发送给终端顺序显示；

在获取到针对任一所述第二分词对应的文档摘要或者段落摘要的显示请求，向所述终端发送该文档摘要或者段落摘要对应的文档页面，以使所述终端加载显示该文档页面。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述查询词对应的相关词，包括：

根据分词特征模型确定所述第一分词的特征向量以及其他各个分词的特征向量；

计算所述第一分词的特征向量与其他各个分词的特征向量之间的相似度；

将与所述第一分词的特征向量的相似度满足预设条件的分词确定为相关词。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据分词特征模型确定所述第一分词的特征向量以及其他各个分词的特征向量，包括：

将任一分词的初始特征向量作为分词特征模型的输出，按照各个文档中的语序，将该分词先后预设范围内分词的初始特征向量作为所述分词特征模型的输入，对所述分词特征模型进行训练，在所述分词特征模型达到收敛条件后，得到所述第一分词的特征向量以及其他各个分词的特征向量，所述分词特征模型为神经网络模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据历史查询词记录，确定所述查询词对应的预测查询词，所述预测查询词包括第三分词；

根据所述倒排索引，查询所述第三分词对应的文档标识和/或段落标识，根据所述第三分词对应的文档标识和/或段落标识确定所述第三分词对应的文档和/或段落；

对所述第三分词对应的文档和/或段落进行排序；

获取针对任一所述预测查询词的查询请求，将该预测查询词包括的第三分词对应的文档摘要和/或段落摘要按照排序结果发送给终端顺序显示；

在获取到针对任一所述第三分词对应的文档摘要或者段落摘要的显示请求，向所述终端发送该文档摘要或者段落摘要对应的文档页面，以使所述终端加载显示该文档页面。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一分词对应的文档和/或段落进行排序，包括：

根据所述第一分词对应的文档的文档类型、所述第一分词在每篇对应的文档中的出现次数、所述第一分词在每篇对应的文档中的出现比例、所述第一分词在每篇对应的文档中的出现位置、各个所述第一分词在每篇对应的文档中的距离中的一项或多项，对所述第一分词对应的文档进行排序；

和/或，

根据所述第一分词在每个对应的段落中的出现次数、所述第一分词在每个对应的段落中的出现比例、所述第一分词在每个对应的段落中的出现位置、各个所述第一分词在每个对应的段落中的距离中的一项或多项，对所述第一分词对应的段落进行排序。