[发明专利]一种检索意图转移识别方法及装置在审

专利信息
申请号: 201911368809.9 申请日: 2019-12-26
公开(公告)号: CN111859100A 公开(公告)日: 2020-10-30
发明(设计)人: 陶言祺;陈欢 申请(专利权)人: 北京嘀嘀无限科技发展有限公司
主分类号: G06F16/9535 分类号: G06F16/9535;G06F40/289;G06F40/30;G06N20/00
代理公司: 北京超成律师事务所 11646 代理人: 吴迪
地址: 100193 北京*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 检索 意图 转移 识别 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种检索意图转移识别方法,其特征在于,包括:

获取多组样本数据;每组所述样本数据包括:样本关键词、样本检索信息,以及所述样本关键词相对于所述样本检索信息的检索意图转移真实结果;

确定所述多组样本数据中每组所述样本数据分别在多个检索意图转移影响特征下的特征值;

将所述每组所述样本数据分别在多个所述检索意图转移影响特征下的样本特征值输入至预先确定的基础识别模型中,获取每组所述样本数据分别对应的检索意图转移识别结果;

基于各组所述样本数据分别对应的所述检索意图转移识别结果以及所述检索意图转移真实结果,对所述基础识别模型进行训练,得到检索意图转移识别模型,以便基于所述检索意图转移识别模型识别待识别关键词相对于目标检索信息是否发生了检索意图转移。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述意图转移影响特征包括下述一种或者多种:

编辑距离特征、N元模型特征、词汇特征、以及语义特征。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,针对所述意图转移影响特征包括所述编辑距离特征的情况,采用下述方式获取所述样本数据在所述编辑距离特征下的特征值:

确定所述样本关键词与所述样本检索信息之间的编辑距离;

将所述编辑距离确定为所述样本数据在所述编辑距离特征下的特征值。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述确定所述样本关键词与所述样本检索信息之间的编辑距离,包括:

确定所述样本关键词与所述样本检索信息在不同语言表述方式下的编辑距离。

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述样本检索信息包括:检索关键词、以及选定兴趣点POI信息;

所述确定所述样本关键词与所述样本检索信息之间的编辑距离,包括:

确定所述样本关键词与所述检索关键词之间的第一编辑距离,以及确定所述样本关键词与所述选定兴趣点POI信息之间的第二编辑距离;

将所述第一编辑距离和所述第二编辑距离之间的较小者确定为所述样本关键词与所述样本检索信息之间的编辑距离。

6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,针对所述意图转移影响特征包括N元模型特征的情况,所述N元模型特征至少有一个;每个所述N元模型特征对应一个切分尺寸;

采用下述方式获取所述样本数据在所述N元模型特征下的特征值:

使用至少一个切分尺寸对应的切分窗口,以一个字符为移动步长,对所述样本关键词进行切分处理,获取与所述样本关键词对应的至少一个第一字符串组;

使用所述至少一个切分尺寸对应的切分窗口,以一个字符为移动步长,对所述样本检索信息进行切分处理,获取与所述样本检索信息对应的至少一个第二字符串组;

针对每个切分尺寸,根据该切分尺寸对应的第一字符串组,以及第二字符串组,确定该切分尺寸对应的第一字符串组与第二字符串组中相同的字符串的数量;

将各个切分尺寸对应的数量确定为所述样本数据在所述N元模型特征下的特征值。

7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,针对所述意图转移影响特征包括词汇特征的情况,采用下述方式获取所述样本数据在所述词汇特征下的特征值:

将所述样本关键词进行分词处理,得到第一词汇组;以及

将所述样本检索信息进行分词处理,得到第二词汇组;

基于所述第一词汇组以及所述第二词汇组,确定所述样本关键词与所述样本检索信息之间的重合度;

将所述重合度确定为所述词汇特征下的特征值。

8.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,针对所述意图转移影响特征包括词汇特征的情况,采用下述方式获取所述样本数据在所述词汇特征下的特征值:

确定与所述样本检索信息对应的输入关键词序列中,输入关键词的数量;其中,所述样本关键词为所述输入关键词序列中任一输入关键词;

将所述输入关键词的数量确定为所述样本数据在所述词汇特征下的特征值。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京嘀嘀无限科技发展有限公司,未经北京嘀嘀无限科技发展有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911368809.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top