[发明专利]基于深度问答的提问型搜索词搜索方法及装置在审

专利信息
申请号: 201611235417.1 申请日: 2016-12-28
公开(公告)号: CN106599297A 公开(公告)日: 2017-04-26
发明(设计)人: 孙兴武 申请(专利权)人: 北京百度网讯科技有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G06F17/27
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201 代理人: 宋合成
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 深度 问答 提问 搜索词 搜索 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及信息搜索技术领域,尤其涉及一种基于深度问答的提问型搜索词搜索方法及装置。

背景技术

深度问答(Deep question and answer),是指理解人类的语言,智能识别问题的含义,并从海量的互联网数据中针对问题提取答案的技术。

在现有技术的信息搜索过程中,用户可以自行设置搜索词,从而搜索引擎根据搜索词进行搜索,将搜索结果返回给用户。在搜索引擎运行的过程中,发明人发现:用户在一些情况下会提出一个问题作为搜索词,也就是说搜索词为提问型搜索词,在这种情况下,如果采用现有技术中的信息搜索技术,搜索引擎将用户所提出的问题作为搜索词,进行分词处理,进而将包含各个分词的页面作为搜索结果。

在一些情况下,页面是搜索词的答案,但并未出现搜索词,从而无法作为搜索结果呈现给用户。例如:当搜索词为“当归的功效与作用”,搜索结果中不含“当归补血,性温,润肠”的页面,因此,现有技术中,针对提问型搜索词进行搜索时,搜索结果覆盖不够全面,搜索效率较差。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此,本发明的第一个目的在于提出一种基于深度问答的提问型搜索词的搜索方法,以解决现有技术中在采用提问型搜索词进行搜索时,搜索效率较差的技术问题。

本发明的第二个目的在于提出一种提问型搜索词的搜索装置。

本发明的第三个目的在于提出另一种提问型搜索词的搜索装置。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达上述目的,本发明第一方面实施例提出了一种提问型搜索词的搜索方法,包括:

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。

本发明实施例的基于深度问答的提问型搜索词的搜索方法,通过对提问型搜索词进行扩展,得到语义相关的扩展搜索词之后,根据扩展搜索词进行搜索,得到与该扩展搜索词匹配的页面,进而通过对页面的各段落进行特征分析,得到各段落的分值之后,根据分值从各段落中选择出作为搜索结果的目标段落。由于对提问型搜索词进行了扩展,从而扩大了搜索到的页面范围,解决了搜索结果覆盖不够全面,搜索效率较差的技术问题。

为达上述目的,本发明第二方面实施例提出了一种基于深度问答的提问型搜索词的搜索装置,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。

本发明实施例的基于深度问答的提问型搜索词的搜索装置,通过对提问型搜索词进行扩展,得到语义相关的扩展搜索词之后,根据扩展搜索词进行搜索,得到与该扩展搜索词匹配的页面,进而通过对页面的各段落进行特征分析,得到各段落的分值之后,根据分值从各段落中选择出作为搜索结果的目标段落。由于对提问型搜索词进行了扩展,从而扩大了搜索到的页面范围,解决了搜索结果覆盖不够全面,搜索效率较差的技术问题。

为达上述目的,本发明第三方面实施例提出了另一种基于深度问答的提问型搜索词的搜索装置,包括:处理器;用于存储所述处理器可执行指令的存储器;其中,所述处理器被配置为:

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。

为了实现上述目的,本发明第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由服务器的处理器被执行时,使得服务器能够执行一种基于深度问答的提问型搜索词的搜索方法,所述方法包括:

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;

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