[发明专利]基于深度学习的搜索语句挖掘方法及设备有效
| 申请号： | 201910675854.2 | 申请日： | 2019-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN110377706B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 周辉阳 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/332;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 张所明 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的搜索语句挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质，属于网络技术领域。本发明提供的技术方案，通过按照第二目标领域的一些领域条件，对属于第一目标领域的原始搜索语句进行筛选，并基于筛选结果进一步的过滤掉不关注的语句，再进一步采用扩充和再次筛选的方式来从另一个维度提高语句数量和质量，从而再确定需要进行人工提交答案的搜索语句，不仅大大降低了人工成本，而且还能够在扩充了搜索语句本身的同时，大大提高数据质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 搜索 语句 挖掘 方法 设备 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的搜索语句挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：获取属于第一目标领域的多个原始搜索语句；根据多个第二目标领域的实体词，从多个所述原始搜索语句中筛选出多个第一搜索语句，每个所述第一搜索语句至少对应于一个所述第二目标领域的实体词；将所述多个第一搜索语句输入分类器，通过所述分类器，从所述多个第一搜索语句中筛选出多个第二搜索语句，每个所述第二搜索语句符合对应领域的领域条件且不属于所述第一目标领域；对所述多个第二搜索语句进行扩充，得到多个第三搜索语句；从所述多个第三搜索语句筛选出符合对应领域的领域条件的多个第四搜索语句；基于所述多个第四搜索语句，确定目标搜索语句，所述目标搜索语句为需要提交询问答案的搜索语句。
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