[发明专利]一种在查询信息中识别核心词的方法、装置和设备在审
| 申请号： | 201711252342.2 | 申请日： | 2017-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN110019676A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 崔志刚;王峰;李刚;贺宇凯;易鸣;汤俊杰 | 申请（专利权）人： | 北京搜狗科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 刘佳;王宝筠 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中关*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种在查询信息中识别核心词的方法。该方法包括：接收用户提供的目标查询信息；对目标查询信息进行分词，得到初始关键词；将初始关键词输入到机器学习模型中，并基于机器学习模型的输出结果，从初始关键词中确定出目标核心词；其中，所述机器学习模型已基于历史查询信息分词得到的历史关键词与所述历史查询信息中已知的历史目标词之间的对应关系进行了训练；在所述机器学习模型中包括LSTM网络；所述LSTM网络的输入序列包括第一序列；在所述第一序列中，所述初始关键词对应的词向量按照所述初始关键词在所述目标查询信息中的上下文位置进行排列。此外，本发明还公开了一种在查询信息中识别核心词的装置和设备。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习模型 查询信息 目标查询 核心词 历史查询 分词 上下文位置 基于机器 接收用户 历史目标 目标核心 输出结果 输入序列 词向量 网络 学习 | ||
【主权项】：
1.一种在查询信息中识别核心词的方法，其特征在于，包括：接收用户提供的目标查询信息；对所述目标查询信息进行分词，得到初始关键词；将所述初始关键词输入到机器学习模型中，并基于所述机器学习模型的输出结果，从所述初始关键词中确定出目标核心词；其中，所述机器学习模型已基于历史查询信息分词得到的历史关键词与所述历史查询信息中已知的历史目标词之间的对应关系进行了训练；在所述机器学习模型中包括长时间记忆网络；所述长时间记忆网络的输入序列包括第一序列；在所述第一序列中，所述初始关键词对应的词向量按照所述初始关键词在所述目标查询信息中的上下文位置进行排列。
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