[发明专利]用于生成信息的方法和装置有效

专利信息
申请号: 201711105137.3 申请日: 2017-11-10
公开(公告)号: CN107862058B 公开(公告)日: 2021-10-22
发明(设计)人: 王丽杰;张元哲 申请(专利权)人: 北京百度网讯科技有限公司
主分类号: G06F16/953 分类号: G06F16/953;G06F40/289
代理公司: 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 代理人: 王达佐;马晓亚
地址: 100085 北京市*** 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: 用于 生成 信息 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种用于生成信息的方法,包括:

提取用户所输入的输入信息中的关键词;

将所述关键词和所述输入信息导入预先建立的第一生成模型,得到目标关键词,其中,所述第一生成模型用于表征关键词和输入信息与目标关键词之间的对应关系;

将所述目标关键词和所述输入信息导入预先建立的第二生成模型,得到目标句子信息,其中,所述第二生成模型用于表征目标关键词和输入信息与目标句子信息的对应关系;

根据所述目标句子信息从预先设定的句子证据对应关系表中获取证据信息,其中,所述句子证据对应关系表对应存储有句子信息和证据信息;

根据所述目标句子信息和所获取的证据信息生成待推送信息,并将所述待推送信息进行推送;

其中,所述方法还包括训练所述第一生成模型的步骤,包括:提取样本句子中的关键词,其中,所述样本句子包括第一子句和第二子句,所述第二子句为所述第一子句的评论;将所述第一子句和所述第一子句的关键词作为第一输入样本,将所述第二子句的关键词作为第一输出样本;使用所述第一输入样本和所述第一输出样本训练得到所述第一生成模型。

2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据所述目标句子信息从预先设定的句子证据对应关系表中获取证据信息,包括:

根据所述目标句子信息从所述句子证据对应关系表中得到至少一条句子信息;

对于所述至少一条句子信息中的每一条句子信息,计算所述目标句子信息与该句子信息的相似度;

根据计算结果对所述至少一条句子信息进行排序;

基于排序结果获取与所述目标句子信息相匹配的句子信息,并获取与所匹配句子信息对应存储的证据信息。

3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述提取用户所输入的输入信息中的关键词,包括:

对所述输入信息进行切分处理,得到至少一个分词,对于所述至少一个分词中的每一个分词,执行以下步骤:

将该分词与预先设定的词语词条对应关系表进行匹配,其中,所述词语词条对应关系表对应存储有词语和词语所在页面对应的词条,其中,词语所在页面为包括词条和用于对词条进行解释的页面内容的页面;

根据匹配结果统计该分词在设定领域的页面中出现的第一频次,和在预设页面集合中出现的第二频次;

计算所述第一频次和所述第二频次的比值,并确定所述比值是否超过预先设定的阈值;

响应于确定所述比值超过预先设定的阈值,将该分词作为第一关键词。

4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述提取用户所输入的输入信息中的关键词,还包括:

对所述输入信息进行句法分析;

提取所述输入信息中的、与所述第一关键词有句法结构关系的实词作为第二关键词。

5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一生成模型和所述第二生成模型为基于注意力模型的编码-解码模型。

6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括训练第二生成模型的步骤,包括:

将所述第一子句和所述第二子句的关键词作为第二输入样本,将所述第二子句作为第二输出样本;

使用所述第二输入样本和所述第二输出样本训练得到所述第二生成模型。

7.根据权利要求1所述的方法,其中,在根据所述目标句子信息从预先设定的句子证据对应关系表中获取证据信息之前,所述方法还包括:

提取待挖掘信息中的待用关键词,其中,所述待用关键词包括第一关键词和第二关键词;

对所述待挖掘信息进行分类识别,确定所述待挖掘信息是否属于预设类别;

响应于确定所述待挖掘信息属于预设类别,将所述待用关键词进行合并得到句子主干;

将所述待挖掘信息中的、除所述句子主干之外的部分作为所述句子主干的证据信息,将所述句子主干和所述句子主干的证据信息以键值对的形式对应存储到所述句子证据对应关系表中。

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京百度网讯科技有限公司,未经北京百度网讯科技有限公司许可,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/201711105137.3/1.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