[发明专利]判断搜索意图识别有效性的评价方法、存储介质和设备

说明书

本发明提供一种判断搜索意图识别有效性的评价方法，包括以下步骤：S1，获取待评价搜索意图识别过程中的分词的总数量以及每个分词的信息；S2，根据所述信息，分别计算所述每个分词所对应的词频之和以及倒排文档频率；S3，利用步骤S2得到的所述每个分词所对应的词频之和以及倒排文档频率计算所述待评价搜索意图识别过程的有效性评分，进而判断所述搜索意图识别过程是否有效。本发明还涉及相关的计算机可读存储介质以及电子设备。

技术领域

本发明涉及大数据搜索领域，具体涉及一种用于判断搜索意图识别有效性的评价方法、相关存储介质和电子设备。

背景技术

在直播平台上，可以根据用户的搜索查询猜测用户的真实意图，通过其真实意图返回更加准确的搜索结果。然而，究竟该结果能够在多大程度上反映用户的真实意图是需要进行度量的，如果相关性很差那么这种识别出来的弱意图产生的实际效用会非常低。因此，我们需要解决的问题是如何对意图匹配的相关性进行衡量，从而判断意图识别的有效性。

不同于直接根据搜索词的文本匹配返回结果的场景，在使用意图识别算法后返回的搜索结果与搜索词之间可能并没有文本上的相关性，因此采用文本编辑距离去衡量相关性就显得十分片面。

因此，有必要提出一种新的用于判断搜索意图识别有效性的评价方法。

发明内容

有鉴于此，为了克服上述问题的至少一个方面，本发明的实施例提供了一种基于TF-IDF判断搜索意图识别有效性的评价方法。

根据本发明的一个方面，提供了一种判断搜索意图识别有效性的评价方法，包括步骤：

S1，获取待评价搜索意图识别过程中的分词的总数量以及每个分词的信息；

S2，根据所述信息，分别计算所述每个分词所对应的词频之和以及倒排文档频率；

S3，利用步骤S2得到的所述每个分词所对应的词频之和以及倒排文档频率计算所述待评价搜索意图识别过程的有效性评分，进而判断所述搜索意图识别过程是否有效。

例如，所述信息包括所述每个分词匹配到的意图域，其中每个意图域均具有预设的权重；所述每个分词在所述意图域中匹配到的次数；用户在预设时间段内的搜索总次数，以及所述搜索总次数中的包含所述每个分词的搜索次数。

例如，根据下式计算每个分词所对应的词频之和：

其中，H是匹配到的意图域集合，由多个不同的意图域组成，f是其中的一个意图域；

是分词t_i在意图域f中可以匹配到的次数；

n_f是意图域f中词语的个数；

w_f是意图域f的权重。

例如，根据下式计算每个分词所对应的倒排文档频率

其中，N为用户在预设时间段内的搜索总次数；N(t_i)为包含每个分词t_i的搜索的次数，log为自然对数。

例如，根据下式计算待评价搜索意图识别过程的有效性评分R：

其中，n为分词的总数量。

进一步地，步骤S3进一步包括：

将有效性评分与预设阈值进行比较，若有效性评分大于预设阈值，则判定所述搜索意图识别过程是有效的；若有效性评分小于预设阈值，则判定所述搜索意图识别过程是无效的。