[发明专利]基于词向量的搜索方法、终端、服务器及存储介质在审
申请号: | 202110277854.4 | 申请日: | 2021-03-15 |
公开(公告)号: | CN112988971A | 公开(公告)日: | 2021-06-18 |
发明(设计)人: | 颜泽龙;王健宗;吴天博;程宁 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F16/33 | 分类号: | G06F16/33;G06F40/284;G06F40/289;G06K9/62 |
代理公司: | 深圳市力道知识产权代理事务所(普通合伙) 44507 | 代理人: | 张传义 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 向量 搜索 方法 终端 服务器 存储 介质 | ||
1.一种基于词向量的搜索方法,其特征在于,应用于终端,所述方法包括:
响应于用户输入的索引内容,确定所述索引内容的关键词;
分别在预先存储的索引表中查找各个所述关键词的词向量;
计算各个所述词向量与所有目标长文本之间的相似度,所述目标长文本为预先存储的与所述索引内容关联的所有长文本,所述预先存储的与所述索引内容关联的所有长文本由服务器基于XLINE模型对所述索引内容进行分析,得到的包含所述索引内容的各个所述关键词的词向量文本;
基于所述相似度显示与所述索引内容相匹配的搜索结果。
2.根据权利要求1所述的基于词向量的搜索方法,其特征在于,所述响应于用户输入的索引内容,确定所述索引内容的关键词,包括:
响应于用户输入的索引内容,对所述索引内容进行分词处理;
生成分词处理之后各个词的有权无向图;
基于所述有权无向图确定所述索引内容的关键词。
3.根据权利要求1所述的基于词向量的搜索方法,其特征在于,所述预先存储的索引表包括正序索引表或者反序索引表;所述正序索引表包括按照预设顺序排列的第一预设数量的索引号组成的词向量,所述索引号为抽取的与所述关键词相关联的文章标识信息;
所述反序索引表由第二预设数量的与所述关键词的关联度从大到小的词组成的词向量。
4.一种基于词向量的搜索方法,其特征在于,应用于服务器,所述方法包括:
获取用户在终端输入的索引内容;
根据预先训练完成的XLIN模型对所述索引内容进行分析,得到包含所述索引内容的各个关键词的词向量文本;
将所述索引内容的各个关键词的词向量文本以所述索引内容的目标长文本发送至所述终端,所述目标长文本用于指示所述终端确定所述索引内容的关键词的词向量,并计算确定的各个所述词向量与所有所述目标长文本之间的相似度,基于所述相似度显示与所述索引内容相匹配的搜索结果。
5.根据权利要求4所述的基于词向量的搜索方法,其特征在于,所述预先训练完成的XLIN模型包括双流自注意力机制和注意力标注attention Mask机制;所述双流自注意力机制包括自回归语言模型和自编码语言模型;所述attention Mask机制用于在所述自回归语言模型和所述自编码语言模型进行输入序列到输出序列转换过程中,对被输入序列选到的单词进行标记并隐藏掉,且使得没有被输入序列选取到的单词在预测结果中不发生作用。
6.根据权利要求5所述的基于词向量的搜索方法,其特征在于,所述根据预先训练完成的XLIN模型对所述索引内容进行分析,得到包含所述索引内容的各个关键词的词向量文本,包括:
将所述索引内容输入所述双流自注意力机制进行分析,在所述双流自注意力机制中得到所述索引内容的各个关键词的所有相关性词;
在所述attention Mask机制中对与所述索引内容的各个关键词不相关的词进行标记并隐藏,基于所述双流自注意力机制和所述attention Mask机制实现对所述索引内容的各个关键词的所有相关性词的整合,得到各个所述关键词的词向量文本。
7.一种终端,其特征在于,所述终端包括:
确定模块,用于响应于用户输入的索引内容,确定所述索引内容的关键词;
查找模块,用于分别在预先存储的索引表中查找各个所述关键词的词向量;
计算模块,用于计算各个所述词向量与所有目标长文本之间的相似度,所述目标长文本为预先存储的与所述索引内容关联的所有长文本,所述预先存储的与所述索引内容关联的所有长文本由服务器基于XLINE模型对所述索引内容进行分析,得到的包含所述索引内容的各个所述关键词的词向量文本;
显示模块,用于基于所述相似度显示与所述索引内容相匹配的搜索结果。
8.一种终端,其特征在于,所述终端包括存储器和处理器;
所述存储器用于存储计算机程序;
所述处理器,用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3中任一项所述的基于词向量的搜索方法。
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