[发明专利]基于深度学习的信息处理方法、装置及计算机存储介质

权利要求书

1.一种基于深度学习的信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

根据信息抽取模型得到待搜索信息的关键词实体信息；

根据所述待搜索信息的关键词实体信息与目标搜索词在多维向量空间中的相对位置关系，确定所述待搜索信息与所述目标搜索词的相关度；

根据情感模型确定所述待搜索信息对所述目标搜索词的影响度；

根据所述相关度和所述影响度对所述待搜索信息进行排序，得到与所述目标搜索词对应的相关度和影响度最大的所述待搜索信息。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的信息处理方法，其特征在于，在所述根据所述待搜索信息的关键词实体信息与目标搜索词在多维向量空间中的相对位置关系，确定所述待搜索信息与所述目标搜索词的相关度之前，包括：

根据用户输入的初始搜索词在多维向量空间中的第一位置，得到与所述第一位置的距离满足预设相邻距离条件的扩展搜索词；

将所述初始搜索词和所述扩展搜索词设定为所述目标搜索词。

3.根据权利要求2所述的基于深度学习的信息处理方法，其特征在于，在所述将所述初始搜索词和所述扩展搜索词设定为所述目标搜索词之前，包括：

将与用户输入的所述初始搜索词在预设知识图谱中对应的第一实体满足预设关联关系的第二实体设定为补充扩展搜索词；

根据所述补充扩展搜索词对所述扩展搜索词进行词汇补充和词汇优化，得到经过词汇补充和词汇优化后的所述扩展搜索词。

4.根据权利要求2所述的基于深度学习的信息处理方法，其特征在于，在所述根据用户输入的初始搜索词在多维向量空间中的第一位置，得到与所述第一位置的距离满足预设相邻距离条件的扩展搜索词之前，包括：

根据预设分词模型确定每个搜索词在多维向量空间中的位置。

5.一种基于深度学习的信息处理装置，其特征在于，包括：

关键词抽取模块，用于根据信息抽取模型得到待搜索信息的关键词实体信息；

相关度确定模块，用于根据所述待搜索信息的关键词实体信息与目标搜索词在多维向量空间中的相对位置关系，确定所述待搜索信息与所述目标搜索词的相关度；

影响度确定模块，用于根据情感模型确定所述待搜索信息对所述目标搜索词的影响度；

待搜索信息确定模块，用于根据所述相关度和所述影响度对所述待搜索信息进行排序，得到与所述目标搜索词对应的相关度和影响度最大的所述待搜索信息。

6.根据权利要求5所述的基于深度学习的信息处理装置，其特征在于，还包括：

扩展搜索词确定单元，用于根据用户输入的初始搜索词在多维向量空间中的第一位置，得到与所述第一位置的距离满足预设相邻距离条件的扩展搜索词；

目标搜索词确定单元，用于将所述初始搜索词和所述扩展搜索词设定为所述目标搜索词。

7.根据权利要求6所述的基于深度学习的信息处理装置，其特征在于，还包括：

补充扩展词确定单元，用于将与用户输入的所述初始搜索词在预设知识图谱中对应的第一实体满足预设关联关系的第二实体设定为补充扩展搜索词；

补充优化单元，用于根据所述补充扩展搜索词对所述扩展搜索词进行词汇补充和词汇优化，得到经过词汇补充和词汇优化后的所述扩展搜索词。

8.根据权利要求6所述的基于深度学习的信息处理装置，其特征在于，还包括：

位置映射单元，用于根据预设分词模型确定每个搜索词在多维向量空间中的位置。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至4任一项所述的基于深度学习的信息处理方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述的基于深度学习的信息处理方法的步骤。