[发明专利]信息搜索方法、装置,存储介质及电子设备有效

专利信息
申请号: 201910335136.0 申请日: 2019-04-24
公开(公告)号: CN110147494B 公开(公告)日: 2020-05-08
发明(设计)人: 路遥;王仲远;谢睿;汤彪;于志安;王燕华 申请(专利权)人: 北京三快在线科技有限公司
主分类号: G06F16/9535 分类号: G06F16/9535;G06F40/295
代理公司: 北京英创嘉友知识产权代理事务所(普通合伙) 11447 代理人: 魏嘉熹
地址: 100190 北京市海*** 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: 信息 搜索 方法 装置 存储 介质 电子设备
【说明书】:

本公开涉及一种信息搜索方法、装置,存储介质及电子设备,该方法包括:确定搜索字符串包含的词组序列;将所述词组序列中的每一词组作为目标词组,并针对每一所述目标词组执行以下操作:将所述目标词组作为关键词,确定对应所述关键词的搜索实体;根据历史搜索数据确定所述目标词组与所述搜索实体的历史相关度;确定所述词组序列中除所述目标词组以外的其他词组与所述搜索实体之间的上下文信息相关度;根据所述历史相关度以及所述上下文信息相关度对每一所述搜索实体进行排序,并根据排序结果显示所述搜索字符串的信息搜索结果。用于采用解决相关技术中的实体链接技术进行对搜索词进行实体匹配时,出现匹配到的实体的准确率低的技术问题。

技术领域

本公开涉及信息处理技术领域,具体地,涉及一种信息搜索方法、装置,存储介质及电子设备。

背景技术

相关技术中,为了在通过关键词(query)搜索目标实体(entity)时匹配合适的实体,采用一种实体链接(entity linking)技术,该技术通过识别关键词的提及(mention),利用离线已挖掘的实体-提及(mention-entity)数据得到候选实体集合,再结合语言模型(language model)或语义模型(semantic model)对候选结果进行排序,得到最终的实体链接结果。

但是,该实体链接技术较依赖于NER(Named Entity Recognition)识别模型,而NER识别模型的识别准确率依赖于标注训练数据,且NER识别模型主要用于识别人名、地名和机构名,对于复杂或新出现的实体名称的识别准确率较低,进而导致出现对相关的搜索词匹配到的实体的准确率低的情况。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案,并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本公开的目的是提供一种信息搜索方法、装置,存储介质及电子设备,用于采用解决相关技术中的实体链接技术进行对搜索词进行实体匹配时,出现匹配到的实体的准确率低的技术问题。

为了解决上述技术问题,本公开实施例的第一方面,提供一种信息搜索方法,所述方法包括:

确定搜索字符串包含的词组序列;

将所述词组序列中的每一词组作为目标词组,并针对每一所述目标词组执行以下操作:

将所述目标词组作为关键词,确定对应所述关键词的搜索实体;

根据历史搜索数据确定所述目标词组与所述搜索实体的历史相关度;

确定所述词组序列中除所述目标词组以外的其他词组与所述搜索实体之间的上下文信息相关度;

根据所述历史相关度以及所述上下文信息相关度对每一所述搜索实体进行排序,并根据排序结果显示所述搜索字符串的信息搜索结果。

可选地,所述确定搜索字符串包含的词组序列,包括:

对所述搜索字符串进行分词,得到多个词组;

将所述多个词组进行组合,得到词组组合,所述词组序列包括所述多个词组以及所述词组组合。

可选地,所述方法还包括:

根据所述历史搜索数据中的搜索点击日志,实体类型信息以及实体提及信息确定历史搜索的关键词与搜索实体之间的相关度;

保存历史搜索的关键词与搜索实体之间的所述相关度;

所述根据历史搜索数据确定所述目标词组与所述搜索实体的历史相关度,包括:

查找所述历史搜索数据中与所述目标词组对应的历史搜索的目标关键词;

将所述历史搜索的目标关键词与搜索实体之间的所述相关度作为所述历史相关度。

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京三快在线科技有限公司,未经北京三快在线科技有限公司许可,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/201910335136.0/2.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