[发明专利]搜索文本处理方法、装置、电子设备及介质

说明书

本申请实施例提供了一种搜索文本处理方法、装置、电子设备及介质，旨在提高查询纠错的准确率，所述方法包括：从待处理的搜索文本中确定当前待纠错的纠错文本片段；基于所述纠错文本片段进行文本召回，得到所述纠错文本片段对应的多个待召回文本；分别基于所述多个待召回文本，对目标索引库中的搜索对象进行检索，所述目标索引库存储有分别以描述词为索引的多条索引记录；其中，一条索引记录对应一个或多个搜索对象，所述描述词为搜索对象的名称中的分词；根据所述多个待召回文本各自对应的检索结果，从所述多个待召回文本中确定用于对所述纠错文本片段进行纠错的目标文本。

技术领域

本申请涉及计算机处理技术领域，特别是涉及一种搜索文本处理方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

随着网络技术的普及，各种网络平台应运而生，不同的网络平台为用户提供不同的服务。其中，为了方便用户使用网络平台，网络平台一般会为用户提供查询服务，以便用户高效获取到自己所需求的信息。

相关技术中，为了能准确响应用户的查询意图，在接收到用户发送的搜索文本后，网络平台会对搜索文本进行纠错处理，这一过程称为查询纠错。具体而言，查询纠错是指对用户搜索的搜索文本中的部分文本片段或全部文本进行纠错，进而搜索到更符合用户真实意图的搜索结果。例如，将用户输入的搜索文本“酉游记”纠错为“西游记”，或者，将用户输入的搜索文本“云南大理骊江”中的“骊江”纠错为“丽江”，其中，“骊江”即为需要纠错的文本片段。

相关技术中的查询纠错所采用的方式一般是召回排序的方法，该方法的主要过程是：对需要纠错的文本片段召回一些文本，然后利用语言模型对召回的文本进行打分排序，从而基于排序靠前的文本对需要纠错的文本片段进行纠错。但是，采用此种方式时，主要依靠语言模型对召回的文本进行打分排序，然而，语言模型主要是学习人类表达的规律，但是在一些专注于商户、商品搜索的场景中，商户/商品的取名千奇百怪语言模型很难学习好，因而通过语言模型所确定的用于对搜索文本进行纠错的文本的准确率不高，进而导致查询纠错的准确率不高的问题。

发明内容

为了解决上述问题，本申请提供了一种搜索文本处理方法、装置、电子设备及介质，旨提高查询纠错的准确度。

本公开实施例的第一方面，提供了一种搜索文本处理方法，所述方法包括：

从待处理的搜索文本中确定当前待纠错的纠错文本片段；

基于所述纠错文本片段进行文本召回，得到所述纠错文本片段对应的多个待召回文本；

分别基于所述多个待召回文本，对目标索引库中的搜索对象进行检索，所述目标索引库存储有分别以描述词为索引的多条索引记录；其中，一条索引记录对应一个或多个搜索对象，所述描述词为搜索对象的名称中的分词；

根据所述多个待召回文本各自对应的检索结果，从所述多个待召回文本中确定用于对所述纠错文本片段进行纠错的目标文本。

可选地，分别基于所述多个待召回文本，对目标索引库的搜索对象进行检索，包括：

基于所述多个待召回文本，对目标索引库的搜索对象进行多种不同粒度的检索，其中，所述多种不同粒度至少包括片段文本检索粒度和完整文本检索粒度；

根据所述多个待召回文本各自对应的检索结果，从所述多个待召回文本中确定用于对所述纠错文本片段进行纠错的目标文本，包括：

根据所述多个待召回文本各自对应的不同粒度的检索结果，从所述多个待召回文本中确定用于对所述纠错文本片段进行纠错的目标文本。

可选地，基于所述多个待召回文本，对目标索引库的搜索对象进行多种不同粒度的检索，包括：

分别以所述多个待召回文本为检索文本，对所述目标索引库的搜索对象进行检索，得到检索到搜索对象的至少一个候选召回文本；