[发明专利]基于人工智能的搜索意图识别方法、装置、设备及介质

说明书

本发明涉及人工智能及智慧医疗技术领域，提供了一种基于人工智能的搜索意图识别方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：通过规则集与查询语句进行匹配，若规则集中未匹配到查询语句的意图时对查询语句执行分词，确定分词操作后的查询语句关键词，并提取各关键词的实体类型，将各关键词的实体类型与标签词典树进行匹配，得到各实体类型对应的标签意图，基于各实体类型的标签意图得到查询语句的目标意图，当各关键词的实体类型与标签词典树均未匹配出标签意图时，将查询语句输入意图识别模型得到查询语句的目标意图。本发明更准确地识别医疗领域中查询语句的搜索意图。本发明还涉及区块链技术领域，上述实体类型可以存储于一区块链的节点中。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的搜索意图识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

搜索意图识别是指对用户的搜索词条进行分析，获得用户意图与需求，从而向用户推荐用户最需要的产品或内容。因此提高搜索识别意图能够提高产品或内容推荐的准确率。

目前的搜索意图识别方案大多是采用词向量对搜索词条进行语义表示，词向量基于上下文的含义得到，而在智能医疗领域，用户输入的搜索语句具有不规范且长度不一的情况，获得的词向量表示能力较差，导致搜索意图识别准确率低。

发明内容

鉴于以上内容，本发明提供一种基于人工智能的搜索意图识别方法、装置、设备及存储介质，其目的在于解决现有技术中智能医疗领域搜索意图识别准确率低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于人工智能的搜索意图识别方法，该方法包括：

将用户输入的查询语句与预设的规则集进行匹配，判断在所述规则集中是否匹配到所述查询语句的目标意图；

当判断在所述规则集中未匹配到所述查询语句的目标意图时，对所述查询语句执行分词操作，确定分词操作后的查询语句的至少一个关键词，并提取各关键词的实体类型；

将各关键词的实体类型与预先建立的标签词典树进行匹配，判断在所述标签词典树中是否匹配到实体类型的标签意图，当判断在所述标签词典树中匹配到实体类型的标签意图时，获取匹配成功的实体类型的标签意图，基于匹配成功的实体类型的标签意图得到所述查询语句的目标意图；

当判断在所述标签词典树中未匹配到实体类型的标签意图时，将所述查询语句输入预先建立的意图识别模型，得到所述查询语句的目标意图。

优选的，所述确定分词操作后的查询语句的至少一个关键词，包括：

遍历预先构建的关键词词典树各节点对应的关键词，将所述查询语句执行分词操作后得到的各个分词，分别将所述各个分词与所述关键词词典树各节点对应的关键词进行匹配，当所述各个分词与所述关键词词典树任一节点对应的关键词匹配成功时，则将匹配成功的分词作为所述查询语句的关键词。

优选的，所述分别将所述各个分词与所述关键词词典树各节点对应的关键词进行匹配，包括：

当所述各个分词与所述关键词词典树所有节点对应的关键词均匹配失败时，将所述各个分词转换为拼音并与预先构建的拼音字典树进行匹配，当任一分词的拼音与所述拼音词典树任一节点对应的关键词匹配成功时，将匹配成功的节点对应的关键词作为所述查询语句的关键词；

当所述各个分词的拼音与所述拼音词典树所有节点对应的关键词均匹配失败时，基于编辑距离计算所述各个分词与所述拼音词典树所有节点对应的关键词的差异值，选取差异值最小的关键词作为所述查询语句的关键词。

优选的，所述基于匹配成功的实体类型的标签意图得到所述查询语句的目标意图，包括：

当所述用户为第一类型用户时，从各实体类型对应的标签意图中选取数量最大的标签意图作为所述查询语句的目标意图；