[发明专利]信息检索方法、装置、设备及计算机可读介质有效
申请号: | 201810635964.1 | 申请日: | 2018-06-20 |
公开(公告)号: | CN110633407B | 公开(公告)日: | 2022-05-24 |
发明(设计)人: | 范淼;余金星;窦泽皓;孙明明;李平;王海峰 | 申请(专利权)人: | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535 |
代理公司: | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人: | 张臻贤;王珺 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 信息 检索 方法 装置 设备 计算机 可读 介质 | ||
1.一种信息检索方法,其特征在于,包括:
通过搜索引擎检索与查询请求相关的网页;
从检索到的网页中提取与所述查询请求相关的文本并拼接得到拼接文本;
从所述拼接文本中截取与所述查询请求相关的文本片段;
将所截取的文本片段发送至搜索引擎,以使得搜索引擎在信息检索结果中显示所截取的文本片段;
其中,所述从检索到的网页中提取与所述查询请求相关的文本并拼接得到拼接文本的步骤中,包括:
计算检索到的各文章的每个段落与所述查询请求的相似度;所述检索到的网页包括所述检索到的各文章;
从每篇文章中选取相似度最高的段落;
将所选取的多个段落拼接得到所述拼接文本;
所述从所述拼接文本中截取与所述查询请求相关的文本片段,包括:
构建机器阅读理解模型;其中,所述机器阅读理解模型是利用深度人工神经网络算法构建的用于模拟人阅读段落的模型,训练所述机器阅读理解模型包括:从训练数据中查询对应于训练数据的问题,得到的答案为所述训练数据中最简洁的连续文本片段;所述训练数据包括中文语料和英文语料;
通过所述机器阅读理解模型从所述拼接文本中截取与所述查询请求相关的连续文本片段。
2.根据权利要求1所述的信息检索方法,其特征在于,所述通过搜索引擎检索与查询请求相关的网页的步骤,包括:
根据所检索到的网页中文章与所述查询请求的相关度,对各文章进行降序排序;
从排序结果中选取与查询请求相关度最高的N篇文章,N为预设的整数。
3.根据权利要求1所述的信息检索方法,其特征在于,所述计算检索到的各文章的每个段落与所述查询请求的相似度的步骤中,包括:
构建查询请求与段落的相似度计算模型;
通过所述相似度计算模型计算检索到的文章的每个段落与所述查询请求的相似度。
4.一种信息检索装置,其特征在于,包括:
检索模块,用于通过搜索引擎检索与查询请求相关的网页;
提取模块,用于从检索到的网页中提取与所述查询请求相关的文本并拼接得到拼接文本;
读取模块,用于从所述拼接文本中截取与所述查询请求相关的文本片段;
反馈模块,用于将所截取的文本片段发送至搜索引擎,以使得搜索引擎在信息检索结果中显示所截取的文本片段;
其中,所述提取模块包括:
相似度计算子模块,用于计算检索到的各文章的每个段落与所述查询请求的相似度;所述检索到的网页包括所述检索到的各文章;
第二选取子模块,用于从每篇文章中选取相似度最高的段落;
凭借子模块,用于将所选取的多个段落拼接得到所述拼接文本;
所述读取模块包括:
模型构建子模块,用于构建机器阅读理解模型;其中,所述机器阅读理解模型是利用深度人工神经网络算法构建的用于模拟人阅读段落的模型,训练所述机器阅读理解模型包括:从训练数据中查询对应于训练数据的问题,得到的答案为所述训练数据中最简洁的连续文本片段;所述训练数据包括中文语料和英文语料;
截取子模块通过所述机器阅读理解模型从所述拼接文本中截取与所述查询请求相关的连续文本片段。
5.根据权利要求4所述的信息检索装置,其特征在于,所述检索模块包括:
排序子模块,用于根据所检索到的网页中文章与所述查询请求的相关度,对各文章进行降序排序;
第一选取子模块,用于从排序结果中选取与查询请求相关度最高的N篇文章,N为预设的整数。
6.根据权利要求4所述的信息检索装置,其特征在于,所述相似度计算子模块包括:
相似度模型构建单元,用于构建查询请求与段落的相似度计算模型;
计算单元,用于通过所述相似度计算模型计算检索到的文章的每个段落与所述查询请求的相似度。
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