[发明专利]数据检索方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备

权利要求书

1.一种数据检索方法，其特征在于，包括：

将待检索数据输入至句向量编码器中得到多个句子向量，并根据各所述句子向量得到待检索向量矩阵；其中，句向量编码器为有监督的语句嵌入模型，训练所述有监督的语句嵌入模型所需要的句子对，是通过同义词词林、反义词词林、同义词词典、反义词词典构成的；

将所述待检索向量矩阵中的每一行的句子向量分别输入至具有向量索引的数据库中进行检索得到多个候选检索结果；其中，所述具有向量索引的数据库为使用Annoy进行句子向量的索引；所述候选检索结果是通过基于输入的每一行的句子向量，从Annoy构建的二叉树的根节点进行匹配，直至到所有的叶子节点均被匹配完成，再返回该行句子向量的候选检索结果的结合得到的；

计算各所述句子向量对应的候选检索结果与所述句子向量之间的欧式距离，以及各所述句子向量在所述待检索向量矩阵中的权重；

根据各所述候选检索结果、各所述欧式距离以及各所述权重得到多个目标检索结果，并根据各所述目标检索结果与所述待检索数据之间的词移距离对各所述目标检索结果进行显示。

2.根据权利要求1所述的数据检索方法，其特征在于，将待检索数据输入至句向量编码器中得到多个句子向量包括：

对所述待检索数据进行分词处理得到多个词组，并将各所述词组输入至句向量编码器中得到多个句子向量。

3.根据权利要求2所述的数据检索方法，其特征在于，所述数据检索方法还包括：

计算各所述句子向量的长度；

在确定所述句子向量的长度未达到预设长度时，对所述句子向量进行填充。

4.根据权利要求1所述的数据检索方法，其特征在于，计算各所述句子向量在所述待检索向量矩阵中的权重包括：

计算各所述句子向量在所述待检索向量矩阵中出现的次数，以及所述待检索向量矩阵中包括的句子向量总数；

根据所述句子向量在所述待检索向量矩阵中出现的次数以及所述待检索向量矩阵中包括的句子向量总数，计算各所述句子向量在所述待检索向量矩阵中的权重。

5.根据权利要求1所述的数据检索方法，其特征在于，计算各所述句子向量对应的候选检索结果与所述句子向量之间的欧式距离包括：

对各所述句子向量对应的候选检索结果与所述句子向量进行求差预算得到多个差运算结果；

对各所述差运算结果的平方进行求和运算，并对求和运算的运算结果进行开平方，得到各所述句子向量对应的候选检索结果与所述句子向量之间的欧式距离。

6.根据权利要求1所述的数据检索方法，其特征在于，所述数据检索方法还包括：

根据各所述句子向量在所述待检索向量矩阵中的权重，以及各所述句子向量对应的候选检索结果在所述目标检索结果中的权重，得到多个权重向量；

根据各所述句子向量对应的候选检索结果与所述句子向量之间的欧式距离，以及与各所述句子向量对应的权重向量，得到所述目标检索结果与所述待检索数据之间的词移距离。

7.根据权利要求6所述的数据检索方法，其特征在于，根据所述目标检索结果的文档特征以及各所述句子向量对应的候选检索结果与所述句子向量之间的欧式距离，得到所述目标检索结果与所述待检索数据之间的词移距离包括：

对各所述句子向量对应的候选检索结果与所述句子向量之间的欧式距离，以及与各所述句子向量对应的权重向量进行求积运算得到多个积运算结果；

对各所述积运算结果进行求和运算得到多个和运算结果，并对各所述和运算结果进行最小化运算得到各所述目标检索结果与所述待检索数据之间的词移距离。