[发明专利]搜索排序方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种搜索排序方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取搜索语句和对应的各个待排序召回语句。分别将搜索语句和各个待排序召回语句向量化，得到搜索语句向量和各个待排序召回语句向量，计算搜索语句向量分别与各个待排序召回语句向量的相似度，得到各个相似特征。基于搜索语句和各个待排序召回语句进行文本匹配，得到各个文本匹配特征。计算搜索语句和各个待排序召回语句对应的各个自注意力矩阵，基于自注意力矩阵计算得到各个交互特征。基于文本匹配特征、相似特征和交互特征计算搜索语句分别与各个待排序召回语句的相关程度。根据相关程度得到各个待排序召回语句的排序结果。采用本方法能够提高排序结果的精确性。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，特别是涉及一种搜索排序方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着搜索引擎技术的发展，出现了搜索排序技术，在搜索引擎中，通常包括召回和排序两大步，搜索排序技术则是将召回的结果进行排序后返回给用户，以更好地展示搜索结果，方便用户点击。

然而，目前的搜索排序技术通常是使用搜索语句与召回语句的相似度来进行排序，然而这种使用相似度来进行排序的方法存在召回结果排序质量低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高召回结果排序质量的搜索排序方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种搜索排序方法，所述方法包括：

获取搜索语句和对应的各个待排序召回语句；

分别将搜索语句和各个待排序召回语句向量化，得到搜索语句向量和各个待排序召回语句向量，计算搜索语句向量分别与各个待排序召回语句向量的相似度，得到各个相似特征；

基于搜索语句和各个待排序召回语句进行文本匹配，得到各个文本匹配特征；

计算搜索语句和各个待排序召回语句对应的各个自注意力矩阵，基于自注意力矩阵计算得到各个交互特征；

基于文本匹配特征、相似特征和交互特征计算搜索语句分别与各个待排序召回语句的相关程度；

根据搜索语句分别与各个待排序召回语句的相关程度得到各个待排序召回语句的排序结果。

在其中一个实施例中，在根据初始相关程度和节点相关程度计算得到各个特征节点对应的特征贡献度之后，还包括：

获取目标特征和对应的目标特征贡献度，当目标特征贡献度超过预设阈值时，修正目标特征，目标特征是指导致出现错误排序结果的特征。

一种搜索排序装置，所述装置包括：

语句获取模块，用于获取搜索语句和对应的各个待排序召回语句；

相似特征计算模块，用于分别将搜索语句和各个待排序召回语句向量化，得到搜索语句向量和各个待排序召回语句向量，计算搜索语句向量分别与各个待排序召回语句向量的相似度，得到各个相似特征；

文本特征得到模块，用于基于搜索语句和各个待排序召回语句进行文本匹配，得到各个文本匹配特征；

交互特征计算模块，用于计算搜索语句和各个待排序召回语句对应的各个自注意力矩阵，基于自注意力矩阵计算得到各个交互特征；

相关程度计算模块，用于基于文本匹配特征、相似特征和交互特征计算搜索语句分别与各个待排序召回语句的相关程度；

排序模块，用于根据搜索语句分别与各个待排序召回语句的相关程度得到各个待排序召回语句的排序结果。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取搜索语句和对应的各个待排序召回语句；