[发明专利]检索项的生成方法及相关装置有效
| 申请号： | 201710642152.5 | 申请日： | 2017-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110019658B | 公开（公告）日： | 2023-01-20 |
| 发明（设计）人： | 谢润泉;连凤宗;黄泽谦 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/332;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了本申请提供了一种检索项的生成方法，该方法使用机器学习模型来确定检索词语中各个词的去留情况，机器学习模型是由具有目标词特征的检索词语样本训练而成的，相比现有的检索项的生成方法而言，目标词特征能反映词对查询结果重要程度，使用该种目标词特征训练而成的机器学习模型，对检索词语中词选择结果更加精确，从而生成更加准确的检索项，进而避免召回不相关的查询结果。另外，本申请还提供了用于生成检索项的相关装置，用以保证上述方法在实际中的实现及应用。 | ||
| 搜索关键词： | 检索 生成 方法 相关 装置 | ||
【主权项】：
1.一种检索项的生成方法，其特征在于，包括：获得预先由检索词语样本训练得到的机器学习模型，其中所述检索词语样本包含词，所述词具有目标词特征，所述目标词特征用于表示所述词对查询结果的重要程度；获得目标检索词语，并确定所述目标检索词语中的词在所述目标词特征上的特征值；将所述目标检索词语及所述特征值输入至所述机器学习模型中，得到所述目标检索词语对应的检索项。
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