[发明专利]一种信息检索的方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种信息检索的方法，其特征在于，包括：

获取训练语料，并在预设的语料库中获取所述训练语料的近似语料和非近似语料；

将所述训练语料、所述近似语料和所述非近似语料导入预设的初始多任务检索模型，其中，所述初始多任务检索模型包括编码层、分类任务层和排序任务层；

通过所述编码层对所述训练语料进行特征编码得到第一特征向量，通过所述编码层对所述近似语料进行特征编码得到得到第二特征向量，以及通过所述编码层对所述非近似语料进行特征编码，得到第三特征向量；

将所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量导入所述分类任务层，得到语料分类结果；

将所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量导入所述排序任务层，得到语料排序结果；

基于所述语料分类结果和所述语料排序结果对所述初始检索模型进行迭代更新，得到训练完成的检索模型；

接收语料检索指令，获取待检索语料，并将所述待检索语料导入所述检索模型，生成所述待检索语料的检索结果。

2.如权利要求1所述的信息检索的方法，其特征在于，所述获取训练语料，并在预设的语料库中获取所述训练语料的近似语料和非近似语料的步骤，具体包括：

获取训练语料，并计算所述训练语料与所述语料库中样本语料的余弦相似度，得到语料相似度；

基于所述语料相似度和预设的第一相似度阈值，筛选与所述训练语料相近的语料，得到所述近似语料；

基于所述语料相似度和预设的第二相似度阈值，筛选与所述训练语料不相近的语料，得到所述非近似语料。

3.如权利要求1所述的信息检索的方法，其特征在于，在所述将所述训练语料、所述近似语料和所述非近似语料导入预设的初始多任务检索模型的步骤之前，还包括：

分别对所述训练语料、所述近似语料和所述非近似语料进行分词处理，得到第一文本分词、第二文本分词和第三文本分词；

去除所述第一文本分词、所述第二文本分词和所述第三文本分词中的停用词。

4.如权利要求1所述的信息检索的方法，其特征在于，所述将所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量导入所述分类任务层，得到语料分类结果的步骤，具体包括：

分别对所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量进行特征提取，得到第一特征、第二特征和第三特征；

将所述第一特征、所述第二特征和所述第三特征输入到所述分类器中，生成所述语料分类结果。

5.如权利要求1所述的信息检索的方法，其特征在于，所述将所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量导入所述排序任务层，得到语料排序结果的步骤，具体包括：

计算所述第一特征向量和所述第二特征向量之间的欧式距离，得到第一欧式距离；

计算所述第二特征向量和所述第三特征向量之间的欧式距离，得到第二欧式距离；

将所述第一欧式距离和所述第二欧式距离输入到所述排序模型中，生成所述语料排序结果。

6.如权利要求1至5任意一项所述的信息检索的方法，其特征在于，所述基于所述语料分类结果和所述语料排序结果对所述初始检索模型进行迭代更新，得到训练完成的检索模型的步骤，具体包括：

计算所述语料分类结果和预设的标准分类结果之间的误差，得到分类误差；

将分类误差与预设分类误差阈值进行比较，若所述分类误差大于分类误差阈值，则对所述初始检索模型的初始参数进行迭代更新，直至所述分类误差小于或等于分类误差阈值为止，得到所述初始检索模型的中间参数；

计算所述语料排序结果和预设的标准排序结果之间的误差，得到排序误差；

将排序误差与预设排序误差阈值进行比较，若所述排序误差大于排序误差阈值，则对所述初始检索模型的中间参数进行迭代更新，直至所述排序误差小于或等于排序误差阈值为止，得到训练完成的检索模型。