[发明专利]使用深度学习模型的上下文相关的搜索

摘要

在本文中描述了一种用于基于上下文来提供搜索结果的搜索引擎，在该上下文中已经提交了查询，如由上下文信息所表示的。搜索引擎通过基于对查询的考虑并且部分基于上下文概念向量和多个文档概念向量来进行操作，所述上下文概念向量和文档概念向量都是使用深度学习模型(例如，深度神经网络)生成的。上下文概念向量是通过使用深度学习模型将上下文信息投影到语义空间中而形成的。每个文档概念向量都是通过使用深度学习模型将与特定的文档相关联的文档信息投影到语音空间中而形成的。排序是通过提升(promote)与语义空间内的上下文相关的文档的排名，并且降低(disfavor)与语义空间内的上下文不相关的文档的排名来操作的。

主权项

一种方法，其由具有一个或多个计算设备的搜索引擎所实现以用于执行搜索，所述方法包括：经由计算机网络从用户计算设备中接收查询以及相关联的查询信息；识别与所述查询相关联的、关于在其中已提交了所述查询的上下文的上下文信息；使用深度学习模型将所述上下文信息转换成语义空间中的上下文概念向量；接收与文档相关联的文档信息，并且使用所述深度学习模型将所述文档信息转换成所述相同的语义空间中的文档概念向量、或者取回先前所生成的文档概念向量；将所述上下文概念向量与所述文档概念向量进行比较以生成指示所述上下文和所述文档之间的所定义的语义关系的程度的相关性度量；至少基于所述相关性度量而生成针对所述文档的排名分数；以及基于所述排名分数来经由所述计算机网络向所述用户计算设备提供搜索结果，其中，所述深度学习模型是多层神经网络。