[发明专利]查询多意图识别方法和系统

权利要求书

1.一种查询多意图识别方法，包括：

步骤1）、根据G-PLSI模型计算查询意图概率特征向量，其中，G-PLSI模型用于模拟摘要文本的产生过程、相同查询意图下搜索不同查询时的点击链接行为，以及相同查询意图下在同一session中搜索不同查询的行为，查询意图概率特征向量体现摘要文本信息以及不同查询在相同链接上的点击概率和在同一session中的共现概率；

步骤2）、计算不同查询的查询意图概率特征向量之间的相似度并且根据该相似度进行查询聚类。

2.根据权利要求1所述的方法，步骤1）中根据G-PLSI模型计算查询意图概率特征向量包括：

采用EM算法计算G-PLSI模型概似函数的最优解，获得查询意图概率特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，步骤1）中根据G-PLSI模型计算查询意图概率特征向量包括：

采用TEM算法计算G-PLSI模型概似函数的最优解，获得查询意图概率特征向量。

4.根据权利要求2或3所述的方法，采用如下公式表示G-PLSI模型概似函数：

L=Σi=1NΣj=1Mn(qi,wj)logP(qi,wj)+12Σi=1NΣj=1N(λs·s(qi,qj)+λc·c(qi,qj))logP(qi,qj),]]>

其中，n(q_i,w_j)为单词w_j在查询q_i的摘要文本中出现的次数，N为查询的个数，M为单词总个数，P(q_i,w_j)为查询-单词对的概率，s(q_i,q_j)为查询q_i与查询q_j相似且出现在同一session中的次数，c(q_i,q_j)为查询q_i与查询q_j在相同链接的点击次数，λ_c为相同链接上的点击行为在查询意图表征上的权重，λ_s为相同session中不同查询的共现在查询意图表征上的权重，P(q_i,q_j)为不同查询的查询意图相同的概率。