[发明专利]数据检索方法及装置

说明书

本发明公开了一种数据检索方法及装置，涉及人工智能技术领域，该方法包括：根据用户的检索请求，确定多个查询意图；所述查询意图用于表征与用户检索请求的语意对应的检索关键字；将对应该检索请求的多个查询意图作为输入数据，输入到查询意图边界识别机器学习模型，得到查询意图边界；根据查询意图边界，对多个查询意图进行分类排序，确定查询意图边界范围内的多个查询意图；根据用户的查询意图与用户社交网络信息间的关联关系，对查询意图边界范围内的多个查询意图进行筛选和重新排序；根据查询意图边界范围内的多个经筛选和重新排序的查询意图，确定数据检索结果。本发明可提升数据检索的准确率和检索效率，改善用户使用体验。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及数据检索方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

目前各大主流APP应用都有搜索的功能，但大多使用关键字匹配和词向量空间进行相似度计算，展示匹配的或者类似的结果，简单的说，就是文本内容的语义、逻辑和关注点的相似度。

例如，用户检索的相关研究主要方法是用户搜索意图的分类、结果的相关性判定等，是将用户的目标查询意图进行分类，例如信息类、导航类、资源类等等，每个类别的二层还会有更详细的分类，从整体用户的查询目标出发，研究查询意图的分类体系。

上述现有的信息检索模式，主要侧重于从全局检索记录中查找与当前查询相关的上下文信息，利用这些信息进行分类或者相关性评分，对整体结果进行优化和评分，排序后将结果展示给用户。

但是上述检索方式是对全部查询意图的统一检索，并未考虑用户的个性化检索需求，无法适配不同的用户，容易给用户造成检索结果不符合预期的情况，降低了信息检索的准确度；同时，因检索结果不准确，致使用户需要进行重复检索，也降低了信息检索效率，容易给用户造成不良的使用体验。

发明内容

本发明实施例提供一种数据检索方法，用以提升数据检索的准确率和检索效率，改善用户使用体验，该方法包括：

根据用户的检索请求，确定多个查询意图；所述查询意图用于表征与用户检索请求的语意对应的检索关键字；

将对应该检索请求的多个查询意图作为输入数据，输入到查询意图边界识别机器学习模型，得到查询意图边界；所述查询意图边界识别机器学习模型根据历史用户查询意图数据，对机器学习模型训练得到；所述历史用户查询意图数据包括：对应不同用户的：查询意图和查询意图边界的历史数据；

根据查询意图边界，对多个查询意图进行分类排序，确定查询意图边界范围内的多个查询意图；

根据用户的查询意图与用户社交网络信息间的关联关系，对查询意图边界范围内的多个查询意图进行筛选和重新排序；

根据查询意图边界范围内的多个经筛选和重新排序的查询意图，确定数据检索结果。

本发明实施例还提供一种数据检索装置，用以提升数据检索的准确率和检索效率，改善用户使用体验，该装置包括：

查询意图确定模块，用于根据用户的检索请求，确定多个查询意图；所述查询意图用于表征与用户检索请求的语意对应的检索关键字；

查询意图边界确定模块，用于将对应该检索请求的多个查询意图作为输入数据，输入到查询意图边界识别机器学习模型，得到查询意图边界；所述查询意图边界识别机器学习模型根据历史用户查询意图数据，对机器学习模型训练得到；所述历史用户查询意图数据包括：对应不同用户的：查询意图和查询意图边界的历史数据；

查询意图边界范围确定模块，用于根据查询意图边界，对多个查询意图进行分类排序，确定查询意图边界范围内的多个查询意图；