[发明专利]用于线上到线下服务的系统和方法

说明书

本申请涉及为用户查询确定至少一个推荐检索策略的系统和方法。所述方法可以包括从终端设备接收包括至少一个第一分词的用户查询；获取与用户查询匹配的至少两个检索策略，每个检索策略包括至少一个第二分词；获取包含注意力机制的文本相似度确定模型；对于每个检索策略，基于文本相似度确定模型确定表示用户查询的第一向量和表示检索策略的第二向量之间的相似度分数，第一向量或第二向量中的至少一个向量与其相对应的每个分词的注意力权重相关；并且基于相似度分数在至少两个检索策略中确定至少一个推荐检索策略。本申请利用包含注意力机制的文本相似度确定模型来有效和准确地为用户确定推荐检索策略，提升了用户的服务体验。

技术领域

本申请一般涉及线上到线下(O2O)服务平台，尤其涉及用于响应于从终端设备接收的用户查询确定推荐检索策略的系统和方法。

背景技术

随着互联网技术的发展，在线叫车服务和送货服务等O2O服务在人们的日常生活中发挥着越来越重要的作用。当用户通过用户终端向O2O平台请求O2O服务时，他/她可能需要手动输入查询，例如，目的地的名称或地址。在接收到查询之后，O2O平台可以确定一个或以上推荐检索策略，例如，基于一个或以上预定规则(例如，基于查询和推荐POI之间的文本相似性)确定匹配查询的一个或以上的兴趣点(POI)，并通过列表将推荐的POI发送到用户终端。然而，在一些情况下，基于预定规则来确定推荐POI可能是低效的，预定规则通常在错误关联或单词关联(例如，同义词)确定方面具有差的性能。因此，希望提供有效的系统和方法，用于有效地响应于从用户终端接收的用户查询确定推荐检索策略以改善用户体验。

发明内容

针对基于预定规则推荐POI低效或不准确，本发明提供了一种在在O2O服务平台中响应于从用户终端接收的用户查询确定推荐检索策略的系统和方法，可以更有效地响应于从用户终端接收的用户查询确定推荐检索策略，以改善用户体验。

为达到上述发明目的，本发明提供的技术方案如下：

本申请实施例之一提供一种用于响应于从终端设备接收确定用户查询的至少一个推荐检索策略的方法。所述方法包括通过数据交换端口从所述终端设备接收所述用户查询。所述用户查询可以包括至少一个第一分词。所述方法还可以包括获取响应于所述用户查询与所述用户查询相匹配的至少两个检索策略，并获取文本相似度确定模型。所述至少两个检索策略中每一个检索策略可以包括至少一个第二分词。所述文本相似度确定模型可以包含注意力机制。所述方法还可以包括对于每个检索策略，确定表示所述用户查询的第一向量和表示所述检索策略的第二向量之间的相似度分数。可以通过将所述用户查询和所述检索策略输入到文本相似度确定模型来确定所述相似度分数。所述第一向量或所述第二向量中的至少一个向量可以与其对应的每个分词的注意力权重有关，并且所述注意力权重可以基于注意力机制来确定。所述方法还包括基于相似度分数在所述至少两个检索策略中确定至少一个推荐检索策略，并将所述至少一个推荐检索策略发送到终端设备以供显示。

在一些实施例中，所述文本相似度确定模型可以包括用于基于所述用户查询来生成所述第一向量的第一模块、用于基于所述检索策略来生成所述第二向量的第二模块以及用于确定所述第一向量和所述第二向量之间的相似度分数的相似度确定层。

在一些实施例中，所述第一模块可以包括用于确定所述用户查询的第一特征向量的上下文表示组件和用于基于所述用户查询的第一特征向量来生成所述第一向量的注意力提取组件。所述第一向量可以与所述第一向量中的每个第一分词的第一注意力权重相关。

在一些实施例中，所述上下文表示组件可以包括用于将所述用户查询分割为所述至少一个第一分词的分词层、用于生成所述用户查询的词向量的嵌入层以及用于从所述用户查询的词向量中获取所述用户查询的所述第一特征向量的卷积层。