[发明专利]一种人工智能搜索平台及搜索方法在审
申请号: | 201910531625.3 | 申请日: | 2019-06-19 |
公开(公告)号: | CN112115343A | 公开(公告)日: | 2020-12-22 |
发明(设计)人: | 柏栋文 | 申请(专利权)人: | 四川全美网络科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535;G06K9/62 |
代理公司: | 上海宏京知识产权代理事务所(普通合伙) 31297 | 代理人: | 赵朋晓 |
地址: | 610000 四川省成都*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 人工智能 搜索 平台 方法 | ||
本发明公开了一种人工智能搜索平台及搜索方法,涉及人工智能技术领域。本发明包括:搜索单元、预测单元以及推送单元;搜索单元,用于接收并上传用户输入的搜索信息至预测单元;预测单元,根据评分模型预测搜索信息对应的推测信息集中每条候选推送信息被推送的概率;评分模型通过预设搜索信息集中的预设搜索信息对应的推送信息集中的每条推送信息预设的相关性训练得到;推送单元将推送信息序列内的所有候选推送信息发送至用户终端。本发明通过预测单元内的评分模型匹配与搜索信息中关键字相关性较高的候选推送信息,并通过推送模块将推送信息序列中的候选推送信息推送给用户终端,提高用户搜索的集中度和可信度,大幅提高用户搜索效率。
技术领域
本发明属于人工智能技术领域,特别是涉及一种人工智能搜索平台及搜索方法。
背景技术
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
现有的搜索引擎针对某个查询所返回的经排序后的搜索结果通常综合了多方面的信息,但用户往往需要与搜索信息中关键词相关性较强的信息。用户更希望搜索引擎能够提供权威所指向的意图领域。
本发明提供一种人工智能搜索平台及搜索方法,搜索结果所表现出来的针对该领域话题的集中度和可信度高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种人工智能搜索平台及搜索方法,通过预测单元内的评分模型匹配与搜索信息中关键字相关性较高的候选推送信息,并通过推送模块将推送信息序列中的候选推送信息推送给用户终端,提高用户搜索的集中度和可信度,大幅提高用户搜索效率。
为解决上述技术问题,本发明是通过以下技术方案实现的:
本发明为一种人工智能搜索平台,包括:搜索单元、预测单元以及推送单元;
所述搜索单元,用于接收并上传用户输入的搜索信息至预测单元;
所述预测单元,根据评分模型预测所述搜索信息对应的推测信息集中每条候选推送信息被推送的概率;所述评分模型通过预设搜索信息集中的预设搜索信息对应的推送信息集中的每条推送信息预设的相关性训练得到;
所述推送单元,根据候选推送信息被推送的概率产生推送信息序列;所述推送单元将推送信息序列内的所有候选推送信息发送至用户终端。
优选地,所述预设单元包括:提取单元以及评分单元;
所述提取单元,用于提取所述搜索信息中关键词并生成第一关键词向量;所述提取单元,还用于提取所述推测信息集中每条候选推送信息中的关键词并生成对应的第二关键词向量;所述提取单元传递第一关键词向量至评分单元,并依次传递若干第二关键词向量;
所述评分单元通过评分模型确定第一关键词向量与第二关键词向量的相关性;所述评分单元根据第一关键词向量与第二关键词向量的相关性确定推测信息集中对应的每条候选推送信息的概率;
还包括训练单元;
所述训练单元,用于提取所述搜索信息样本集中每条样本搜索信息对应的样本关键词并生成对应的第一样本关键词向量;所述训练单元,还用于提取所述推测信息集中每条候选推送信息中的样本关键词并生成对应的第二样本关键词向量;所述训练单元采用预测的方法预测第一样本关键词向量与第二样本关键词向量的相关性并形成预测模型;所述训练单元通过搜索信息样本集以及推测信息样本集验证并修正预测模型,并最终形成评分模型。
优选地,所述预测模型的错误率低于预设阈值,则预测模型形成评分模型。
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