[发明专利]一种类目预测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种类目预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户输入的目标搜索词；

提取所述目标搜索词的语义特征；

提取所述目标搜索词所包括的目标实体；

在预先确定的类目知识库中查询所述目标实体所属的类目；

根据所述目标实体所属的类目为所述类目知识库中的各个类目设置知识标志位特征；

基于所述语义特征，所述类目知识库中的各个类目对应的知识标志位特征，以及所述类目知识库中的各个类目对应的类目语义特征，确定所述目标搜索词所属的目标类目。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标实体所属的类目为所述类目知识库中的各个类目设置知识标志位特征，包括：

为所述目标实体所属的类目设置第一知识标志位特征；

为所述类目知识库中除所述目标实体所属的类目之外的其他类目设置第二知识标志位特征，所述第二知识标志位特征与所述第一知识标志位特征不同。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述语义特征，所述类目知识库中的各个类目对应的知识标志位特征，以及所述类目知识库中的各个类目对应的类目语义特征，确定所述目标搜索词所属的目标类目，包括：

获取所述类目知识库中的各个类目对应的类目语义特征；

对于所述类目知识库中的任一类目，将所述语义特征，该类目对应的知识标志位特征，以及该类目对应的类目语义特征进行拼接，得到拼接后的特征；

将所述类目知识库中的各个类目对应的拼接后的特征输入预先训练好的分类器中，得到各个类目对应的概率值；

将概率值大于预设概率值的类目确定为所述目标搜索词对应的目标类目。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述类目知识库中的各个类目对应的类目语义特征，包括：

获取所述类目知识库中的各个类目对应的第一维度的第一类目语义特征；

将所述各个类目对应的第一类目语义特征进行降维，得到第二维度的第二类目语义特征；

对于所述类目知识库中的每个类目，将该类目对应的第二类目语义特征确定为该类目对应的类目语义特征。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标搜索词的语义特征，包括：

将所述目标搜索词输入预先训练好的语义特征提取模型，得到所述目标搜索词的语义特征。

6.一种类目预测装置，其特征在于，所述装置包括：

搜索词获取模块，用于获取用户输入的目标搜索词；

语义特征提取模块，用于提取所述目标搜索词的语义特征；

实体提取模块，用于提取所述目标搜索词所包括的目标实体；

类目查询模块，用于在预先确定的类目知识库中查询所述目标实体所属的类目；

知识标志位特征设置模块，用于根据所述目标实体所属的类目为所述类目知识库中的各个类目设置知识标志位特征；

类目确定模块，用于基于所述语义特征，所述类目知识库中的各个类目对应的知识标志位特征，以及所述类目知识库中的各个类目对应的类目语义特征，确定所述目标搜索词所属的目标类目。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述知识标志位特征设置模块，具体用于：

为所述目标实体所属的类目设置第一知识标志位特征；

为所述类目知识库中除所述目标实体所属的类目之外的其他类目设置第二知识标志位特征，所述第二知识标志位特征与所述第一知识标志位特征不同。