[发明专利]一种智能检索方法及检索系统

权利要求书

1.一种智能检索方法，其特征在于，包括：

在获取用户输入的查询语句之后，通过预训练语言模型生成查询句向量；

将所述查询句向量与每一案例文摘的语义矩阵进行计算，以得到余弦相似度平均值；

由高到低输出所述余弦相似度平均值对应案例的原始文本链接。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在获取用户输入的查询语句之后，通过预训练语言模型生成查询句向量之前，所述方法还包括：

利用抽取式文摘生成算法，将创伤案例库中的每一案例的原始文本生成所述案例文摘；

将每一所述案例文摘的句子逐一输入至所述预训练语言模型中以生成案例句向量；

将所述案例句向量按行组合，以形成所述语义矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述查询句向量与每一案例文摘的语义矩阵进行计算，以得到余弦相似度平均值，包括：

将所述查询句向量与每一所述语义矩阵进行逐行计算，以得到每一所述语义矩阵对应的余弦行相似度值；

将每一所述余弦行相似度值进行相加之后除以对应的每一所述语义矩阵的总行数，以得到所述余弦相似度平均值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述预训练语言模型至少包括为BERT系列预训练语言模型。

5.一种检索系统，其特征在于，所述检索系统包括：

第一生成单元，用于在获取用户输入的查询语句之后，通过预训练语言模型生成查询句向量；

计算单元，用于将所述查询句向量与每一案例文摘的语义矩阵进行计算，以得到余弦相似度平均值；

输出单元，用于由高到低输出所述余弦相似度平均值对应案例的原始文本链接。

6.根据权利要求5所述的检索系统，其特征在于，所述检索系统还包括：

第二生成单元，用于在所述第一生成单元在获取用户输入的查询语句之后，通过预训练语言模型生成查询句向量之前，利用抽取式文摘生成算法，将创伤案例库中的每一案例的原始文本生成所述案例文摘；

输入单元，用于将每一所述案例文摘的句子逐一输入至所述预训练语言模型中以生成案例句向量；

组合单元，用于将所述案例句向量按行组合，以形成所述语义矩阵。

7.根据权利要求6所述的检索系统，其特征在于，所述计算单元包括：

第一计算子单元，用于将所述查询句向量与每一所述语义矩阵进行逐行计算，以得到每一所述语义矩阵对应的余弦行相似度值；

第二计算子单元，用于将每一所述余弦行相似度值进行相加之后除以对应的每一所述语义矩阵的总行数，以得到所述余弦相似度平均值。

8.一种检索系统，其特征在于，所述检索系统包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行权利要求1-4任一项所述的智能检索方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1-4任一项所述的智能检索方法。