[发明专利]基于深度问答的提问型搜索词搜索方法及装置

权利要求书

1.一种基于深度问答的提问型搜索词的搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：

对提问型搜索词进行扩展，得到语义相关的扩展搜索词；

根据所述扩展搜索词进行搜索，得到与所述扩展搜索词匹配的页面；

对所述页面的各段落进行特征分析，得到各段落的分值；

根据所述分值从各段落中选择出作为搜索结果的目标段落。

2.根据权利要求1所述的提问型搜索词的搜索方法，其特征在于，所述对提问型搜索词进行扩展，得到语义相关的扩展搜索词，包括：

查询历史记录，确定同一个用户在采用同一个搜索词进行搜索时，所选择查看的至少两个页面；所述至少两个页面中的目标页面的标题包含所述提问型搜索词；

在所述至少两个页面中，将除所述目标页面以外的页面的标题，确定为所述提问型搜索词的扩展搜索词。

3.根据权利要求1所述的提问型搜索词的搜索方法，其特征在于，所述对提问型搜索词进行扩展，得到语义相关的扩展搜索词，包括：

提取所述提问型搜索词的主题词；

在历史记录中查询包含所述主题词的历史搜索词；

将所查询到的历史搜索词作为所述提问型搜索词的扩展搜索词。

4.根据权利要求1-3任一项所述的提问型搜索词的搜索方法，其特征在于，所述对所述页面的各段落进行特征分析，得到各段落的分值，包括：

对所述页面进行分段处理，得到语义上相互独立的各段落；

根据所提取的各段落的特征，进行特征分析，得到各段落的分值。

5.根据权利要求4所述的提问型搜索词的搜索方法，其特征在于，所述根据所提取的各段落的特征，进行特征分析，得到各段落的分值，包括：

针对每一个段落，对所述段落进行特征提取，得到各特征的特征分值；所述特征包括：数字特征、实体特征、对齐特征、聚合特征和列表特征中的一个或多个组合；

根据各特征的特征分值，利用预先进行特征权重训练的机器学习模型进行打分，得到所述段落的分值。

6.根据权利要求1-3任一项所述的提问型搜索词的搜索方法，其特征在于，所述根据所述分值从各段落中选择出作为搜索结果的目标段落，包括：

从各段落中，选择分值超过预设阈值的目标段落。

7.根据权利要求1-3任一项所述的提问型搜索词的搜索方法，其特征在于，所述根据所述分值从各段落中选择出作为搜索结果的目标段落之后，还包括：

建立包含所述目标段落的所述提问型搜索词的页面库；所述页面库，用于用户利用所述提问型搜索词进行搜索时，从所述页面库中选择在搜索结果页面进行显示的段落。

8.一种基于深度问答的提问型搜索词的搜索装置，其特征在于，包括：

扩展模块，用于对提问型搜索词进行扩展，得到语义相关的扩展搜索词；

搜索模块，用于根据所述扩展搜索词进行搜索，得到与所述扩展搜索词匹配的页面；

分析模块，用于对所述页面的各段落进行特征分析，得到各段落的分值；

选择模块，用于根据所述分值从各段落中选择出作为搜索结果的目标段落。

9.根据权利要求8所述的提问型搜索词的搜索装置，其特征在于，所述扩展模块，包括：

第一查询单元，用于查询历史记录，确定同一个用户在采用同一个搜索词进行搜索时，所选择查看的至少两个页面；所述至少两个页面中的目标页面的标题包含所述提问型搜索词；

第一确定单元，用于在所述至少两个页面中，将除所述目标页面以外的页面的标题，确定为所述提问型搜索词的扩展搜索词。

10.根据权利要求8所述的提问型搜索词的搜索装置，其特征在于，所述扩展模块，包括：

提取单元，用于提取所述提问型搜索词的主题词；

第二查询单元，用于在历史记录中查询包含所述主题词的历史搜索词；

第二确定单元，用于将所查询到的历史搜索词作为所述提问型搜索词的扩展搜索词。

11.根据权利要求8-10任一项所述的提问型搜索词的搜索装置，其特征在于，所述分析模块，包括：

分段单元，用于对所述页面进行分段处理，得到语义上相互独立的各段落；

分析单元，用于根据所提取的各段落的特征，进行特征分析，得到各段落的分值。