[go: up one dir, main page]

CN109325108B - 查询处理方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

查询处理方法、装置、服务器及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN109325108B
CN109325108B CN201810915123.6A CN201810915123A CN109325108B CN 109325108 B CN109325108 B CN 109325108B CN 201810915123 A CN201810915123 A CN 201810915123A CN 109325108 B CN109325108 B CN 109325108B
Authority
CN
China
Prior art keywords
similarity
paragraph
query sequence
vector representation
entity
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810915123.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109325108A (zh
Inventor
冯欣伟
宋勋超
余淼
周环宇
康绍舜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd filed Critical Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority to CN201810915123.6A priority Critical patent/CN109325108B/zh
Publication of CN109325108A publication Critical patent/CN109325108A/zh
Priority to US16/538,589 priority patent/US11216618B2/en
Application granted granted Critical
Publication of CN109325108B publication Critical patent/CN109325108B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/30—Semantic analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/3331—Query processing
    • G06F16/334—Query execution
    • G06F16/3347—Query execution using vector based model
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G06F40/289—Phrasal analysis, e.g. finite state techniques or chunking
    • G06F40/295—Named entity recognition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明实施例公开了一种查询处理方法、装置、服务器及存储介质，其中，所述方法包括：依据查询序列中包括的各词语和各实体分别确定查询序列的词向量表示和实体向量表示；依据段落中包括的各词语和各实体分别确定段落的词向量表示和实体向量表示；依据查询序列的词向量表示和实体向量表示，以及段落的词向量表示和实体向量表示，确定查询序列与段落之间的相似度。本发明实施例通过在确定查询序列与段落之间相似度过程中引入了基于知识图谱确定的查询序列中实体向量表示，以及段落中实体向量表示，进而引入了客观世界的知识，具有更好的泛化能力和通用性。

Description

查询处理方法、装置、服务器及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种查询处理方法、装置、服务器及存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展，用户越来越倾向于通过搜索引擎或各种问答系统获取所需要的相关信息。而搜索引擎、问答系统的核心技术是排序，通过将排序靠前的相关信息优先展示给用户，以满足用户检索需求。
传统的排序是基于字面、后来引入了同义词、点击共现等技术，但是这些方法并没有真正理解语义，也没有很好的泛化能力。目前，随着机器学习、深度学习的发展，一些基于特征或表示的模型取得了不错的成绩，如LTR(Learning to Rank，线性模型)、DSSM(DeepStructured Semantic Models，深度结构化语言模型)。但诸如此类的模型本质上还是基于统计，需要庞大的训练数据，计算机并没有真正理解语义，并且通过此类模型进行检索排序的泛化能力和通用性有限。
发明内容
本发明实施例提供了一种查询处理方法、装置、服务器及存储介质，通过在确定查询序列与段落之间相似度时引入基于知识图谱确定的查询序列中实体向量表示，以及段落中实体向量表示，以达到提升查询处理技术的泛化能力和通用性的目的。
第一方面，本发明实施例提供了一种查询处理方法，包括：
依据查询序列中包括的各词语和各实体分别确定查询序列的词向量表示和实体向量表示；
依据段落中包括的各词语和各实体分别确定段落的词向量表示和实体向量表示；
依据查询序列的词向量表示和实体向量表示，以及段落的词向量表示和实体向量表示，确定查询序列与段落之间的相似度。
可选的，确定查询序列与段落之间的相似度之后，还包括：
依据查询序列与各段落之间的相似度，对各段落进行排序。
第二方面，本发明实施例还提供了一种查询处理装置，包括：
第一向量表示模块，用于依据查询序列中包括的各词语和各实体分别确定查询序列的词向量表示和实体向量表示；
第二向量表示模块，用于依据段落中包括的各词语和各实体分别确定段落的词向量表示和实体向量表示；
相似度计算模块，用于依据查询序列的词向量表示和实体向量表示，以及段落的词向量表示和实体向量表示，确定查询序列与段落之间的相似度。
第三方面，本发明实施例还提供了一种服务器，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任一实施例所述的查询处理方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任一实施例所述的查询处理方法。
本发明实施例提供的一种查询处理方法、装置、服务器及存储介质，依据查询序列和段落各自的词语和实体确定查询序列和段落各自对应的词向量表示和实体向量表示，通过计算查询序列的词向量表示和实体向量表示分别与段落的词向量表示和实体向量表示的相似度，进而确定查询序列和段落的相似度，以便后续根据该相似度对段落进行排序。由此，在计算查询序列和段落相似度时引入实体向量表示，进而引入了客观世界的知识，使本查询处理方法具有更好的泛化能力和通用性。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种查询处理方法的流程示意图；
图2是本发明实施例二提供的一种查询处理方法的流程示意图；
图3是本发明实施例三提供的一种查询处理装置的结构示意图；
图4是本发明实施例四提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种查询处理方法的流程图，本实施例可适用于用户通过搜索引擎或问答系统检索的情况，该方法可以由相应的查询处理装置执行，该查询处理装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可配置于服务器上。
如图1所示，本发明实施例中提供的查询处理方法可以包括：
S110、依据查询序列中包括的各词语和各实体分别确定查询序列的词向量表示和实体向量表示。
在本实施例中，所述查询序列可以是单个或多个关键词，也可以是包括多个关键词的语句，在此不做具体限定。对于查询序列，可移通过分词技术对其进行分词，以获得查询序列中包括的词语，例如可移通过分词词库、停用词词库或者深度学习技术对查询序列进行分词。对于查询序列，可基于知识图谱确定查询序列中包括的各实体，其中，知识图谱是是一种知识库，用于描述现实世界中实体之间的关系，其中，实体可以是人名、地名、机构名、概念等。
在本实施例中，为了后续快速准确的计算查询序列和段落的相似度，将查询序列中的词语和实体分别表示为低维实值向量。示例性的，可基于知识图谱数据预先训练一份词向量和实体向量，并将其保持在一个向量空间，纬度一致。对于获得的查询序列中的词语和实体，基于预训练的词向量和实体向量对查询序列中的词语和实体做embeding运算，得到查询序列的词向量表示和实体向量表示，其中，词向量表示和实体向量表示是一种分布式表示。
S120、依据段落中包括的各词语和各实体分别确定段落的词向量表示和实体向量表示。
在本实施例中，可采用与S110相同的方法，利用各种分词技术对段落进行分词，得到段落中包括的词语；基于知识图谱确定段落中包括的各个实体。
为了后续快速准确的计算查询序列和段落的相似度，同样将段落的词语和实体分别表示为低维实值向量。示例性的，对于段落包括的词语和实体，基于预先训练的词向量和实体向量对其做embeding运算，得到段落的词向量表示和实体向量表示，其中，词向量表示和实体向量表示是一种分布式表示。
S130、依据查询序列的词向量表示和实体向量表示，以及段落的词向量表示和实体向量表示，确定查询序列与段落之间的相似度。
通常，在进行信息检索时，通过计算查询序列与段落之间的相似度，确定该段落是否为用户所需要的数据信息。具体的，如果相似度越大，表明段落是用户需要的可能性就越大，即检索的准确行越高。而对于计算查询序列与段落之间的相似度，示例性的，可通过计算查询序列的词向量表示和实体向量表示分别与段落的词向量表示和实体向量表示之间的相似度来确定。
在本实施例中，依据查询序列和段落各自的词语和实体确定查询序列和段落各自对应的词向量表示和实体向量表示，并根据查询序列和段落各自的词向量表示和实体向量表示，计算查询序列和段落的相似度，以便后续根据该相似度对段落进行排序。由此，在计算查询序列和段落相似度时引入实体向量表示，进而引入了客观世界的知识，使本查询处理方法具有更好的泛化能力和通用性。
进一步的，确定查询序列与段落之间的相似度之后，还可以包括：依据查询序列与各段落之间的相似度，对各段落进行排序。
示例性的，根据查询序列与各段落之间的相似度，由高到低对各段落进行排序，并将相似度排在前N的段落反馈给用户，以便用户从中筛选其所需要的内容。由此，通过排序可将相似度高的段落反馈给用户，提升用户检索的准确性和用户体验。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种查询处理方法的流程示意图。本实施例以上述实施例为基础进行优化，如图2所示，本发明实施例中提供的查询处理方法可以包括：
S210、依据查询序列中包括的各词语和各实体分别确定查询序列的词向量表示和实体向量表示。
S220、依据段落中包括的各词语和各实体分别确定段落的词向量表示和实体向量表示。
S230、依据查询序列的词向量表示和段落的词向量表示确定查询序列与段落之间的第一相似度。
在本实施例中，可通过欧式距离或余弦距离等方式确定查询序列的词向量表示和段落的词向量表示确定查询序列与段落之间的第一相似度。示例性的，通过欧式距离计算相似度时，将查询序列的词向量表示和段落的词向量表示看成坐标系中两个点，通过计算两点之间的距离确定相似度。例如，欧式距离d，相似度s，s＝1/(1+d)，距离越近，相似度越大；通过余弦距离计算相似度时，将查询序列的词向量表示和段落的词向量表示看成坐标系中两个向量，通过计算两向量之间的夹角，确定相似度大小，夹角越小，相似度越大。
S240、依据查询序列的实体向量表示和段落的实体向量表示确定查询序列与段落之间的第二相似度。
示例性的，可采用S230所用的欧式距离或余弦距离方式进行计算查询序列的实体向量表示和段落的实体向量表示的相似度，以此确定查询序列与段落之间的第二相似度时。
S250、依据查询序列的词向量表示和段落的实体向量表示确定查询序列与段落之间的第三相似度。
示例性的，可采用S230所用的欧式距离或余弦距离方式计算查询序列的词向量表示和段落的实体向量表示的相似度，以此确定查询序列与段落之间的第三相似度。
S260、依据查询序列的实体向量表示和段落的词向量表示确定查询序列与段落之间的第四相似度。
示例性的，可采用S230所用的欧式距离或余弦距离方式计算查询序列的实体向量表示和段落的词向量表示的相似度，以此确定查询序列与段落之间的第四相似度。
S270、依据查询序列与段落的第一相似度，第二相似度，第三相似度以及第四相似度，确定查询序列与段落之间的相似度。
对所述查询序列与段落的第一相似度，第二相似度，第三相似度以及第四相似度进行加权处理，例如求平均值，并依据加权结果确定查询序列与段落之间的相似度。
需要说明的是，本实施例中也可以依据查询序列与段落的第一相似度和第二相似度，确定查询序列与段落之间的相似度。由于查询序列与段落之间的相似度之中引入了新的考量因素，也就是引入了实体向量表示之间的相似度，提高了查询序列与段落之间相似度的准确性。
在本实施例中，通过查询序列的词向量表示和段落的词向量表示计算查询序列与段落之间的第一相似度，查询序列的实体向量表示和段落的实体向量表示计算查询序列与段落之间的第二相似度，并根据所述第一和第二相似度确定查询序列与段落之间的相似度。由此，在计算查询序列和段落相似度时引入实体向量表示，进而引入了客观世界的知识，使本查询处理方法具有更好的泛化能力和通用性。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种查询处理装置的结构示意图。如图3所示，该客户端包括：
第一向量表示模块310，用于依据查询序列中包括的各词语和各实体分别确定查询序列的词向量表示和实体向量表示；
第二向量表示模块320，用于依据段落中包括的各词语和各实体分别确定段落的词向量表示和实体向量表示；
相似度计算模块330，用于依据查询序列的词向量表示和实体向量表示，以及段落的词向量表示和实体向量表示，确定查询序列与段落之间的相似度。
本实施例中，第一向量表示模块和第二向量表示模块分别根据查询序列和段落的词语和实体，确定查询序列和段落的词向量表示和实体向量表示，基于此，相似度计算模块计算查询序列和段落之间的相似度，以便根据相似度为各段落排序。由此可通过引入实体向量表示，提升查询处理方法的泛化能力和通用性。
在上述各实施例的基础上，相似度计算模块还用于：
依据查询序列的词向量表示和段落的词向量表示确定查询序列与段落之间的第一相似度；
依据查询序列的实体向量表示和段落的实体向量表示确定查询序列与段落之间的第二相似度；
依据查询序列与段落之间的第一相似度和第二相似度，确定查询序列与段落之间的相似度。
在上述各实施例的基础上，相似度计算模块还用于：
依据查询序列的词向量表示和段落的实体向量表示确定查询序列与段落之间的第三相似度；
依据查询序列的实体向量表示和段落的词向量表示确定查询序列与段落之间的第四相似度；
依据查询序列与段落的第一相似度，第二相似度，第三相似度以及第四相似度，确定查询序列与段落之间的相似度。
在上述各实施例的基础上，相似度计算模块还用于：
对所述查询序列与段落的第一相似度，第二相似度，第三相似度以及第四相似度进行加权处理，并依据加权结果确定查询序列与段落之间的相似度。
在上述各实施例的基础上，所述装置还包括：
实体识别模块，永固基于知识图谱确定查询序列中包括的各实体，且基于知识图谱确定段落中包括的各实体。
在上述各实施例的基础上，所述装置还包括：
排序模块，用于依据查询序列与各段落之间的相似度，对各段落进行排序。
本发明实施例所提供的查询处理装置可执行本发明任意实施例所提供的查询处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的服务器的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性服务器12的框图。图4显示的服务器12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，服务器12以通用计算设备的形式表现。服务器12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
服务器12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被服务器12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。服务器12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
服务器12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该服务器12交互的设备通信，和/或与使得该服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，服务器12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与服务器12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合服务器12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的查询处理方法，包括：
依据查询序列中包括的各词语和各实体分别确定查询序列的词向量表示和实体向量表示；
依据段落中包括的各词语和各实体分别确定段落的词向量表示和实体向量表示；
依据查询序列的词向量表示和实体向量表示，以及段落的词向量表示和实体向量表示，确定查询序列与段落之间的相似度。
实施例五
本发明实施例中提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行查询处理方法，该方法包括：
依据查询序列中包括的各词语和各实体分别确定查询序列的词向量表示和实体向量表示；
依据段落中包括的各词语和各实体分别确定段落的词向量表示和实体向量表示；
依据查询序列的词向量表示和实体向量表示，以及段落的词向量表示和实体向量表示，确定查询序列与段落之间的相似度。当然，本发明实施例中所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例中所提供的应用于终端的文本播放方法中的相关操作。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种查询处理方法，其特征在于，包括：
依据查询序列中包括的各词语和各实体分别确定查询序列的词向量表示和实体向量表示；
依据段落中包括的各词语和各实体分别确定段落的词向量表示和实体向量表示；
依据查询序列的词向量表示和段落的词向量表示确定查询序列与段落之间的第一相似度；
依据查询序列的实体向量表示和段落的实体向量表示确定查询序列与段落之间的第二相似度；
依据查询序列的词向量表示和段落的实体向量表示确定查询序列与段落之间的第三相似度；
依据查询序列的实体向量表示和段落的词向量表示确定查询序列与段落之间的第四相似度；
依据查询序列与段落的第一相似度，第二相似度，第三相似度以及第四相似度，确定查询序列与段落之间的相似度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据查询序列与段落的第一相似度，第二相似度，第三相似度以及第四相似度，确定查询序列与段落之间的相似度，包括：
对所述查询序列与段落的第一相似度，第二相似度，第三相似度以及第四相似度进行加权处理，并依据加权结果确定查询序列与段落之间的相似度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定查询序列与段落之间的相似度之前，还包括：
基于知识图谱确定查询序列中包括的各实体，且基于知识图谱确定段落中包括的各实体。
4.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，确定查询序列与段落之间的相似度之后，还包括：
依据查询序列与各段落之间的相似度，对各段落进行排序。
5.一种查询处理装置，其特征在于，包括：
第一向量表示模块，用于依据查询序列中包括的各词语和各实体分别确定查询序列的词向量表示和实体向量表示；
第二向量表示模块，用于依据段落中包括的各词语和各实体分别确定段落的词向量表示和实体向量表示；
相似度计算模块，用于依据查询序列的词向量表示和段落的词向量表示确定查询序列与段落之间的第一相似度；
依据查询序列的实体向量表示和段落的实体向量表示确定查询序列与段落之间的第二相似度；
依据查询序列的词向量表示和段落的实体向量表示确定查询序列与段落之间的第三相似度；
依据查询序列的实体向量表示和段落的词向量表示确定查询序列与段落之间的第四相似度；
依据查询序列与段落的第一相似度，第二相似度，第三相似度以及第四相似度，确定查询序列与段落之间的相似度。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，相似度计算模块还用于：
对所述查询序列与段落的第一相似度，第二相似度，第三相似度以及第四相似度进行加权处理，并依据加权结果确定查询序列与段落之间的相似度。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
实体识别模块，用于基于知识图谱确定查询序列中包括的各实体，且基于知识图谱确定段落中包括的各实体。
8.根据权利要求5-7中任一所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
排序模块，用于依据查询序列与各段落之间的相似度，对各段落进行排序。
9.一种服务器，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的查询处理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的查询处理方法。
CN201810915123.6A 2018-08-13 2018-08-13 查询处理方法、装置、服务器及存储介质 Active CN109325108B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810915123.6A CN109325108B (zh) 2018-08-13 2018-08-13 查询处理方法、装置、服务器及存储介质
US16/538,589 US11216618B2 (en) 2018-08-13 2019-08-12 Query processing method, apparatus, server and storage medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810915123.6A CN109325108B (zh) 2018-08-13 2018-08-13 查询处理方法、装置、服务器及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109325108A CN109325108A (zh) 2019-02-12
CN109325108B true CN109325108B (zh) 2022-05-27

Family

ID=65264096

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810915123.6A Active CN109325108B (zh) 2018-08-13 2018-08-13 查询处理方法、装置、服务器及存储介质

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11216618B2 (zh)
CN (1) CN109325108B (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107808007A (zh) * 2017-11-16 2018-03-16 百度在线网络技术（北京）有限公司 信息处理方法和装置
CN110287284B (zh) * 2019-05-23 2021-07-06 北京百度网讯科技有限公司 语义匹配方法、装置及设备
US20210012218A1 (en) * 2019-07-10 2021-01-14 International Business Machines Corporation Expanding knowledge graphs using external data source
CN110990437A (zh) * 2019-12-05 2020-04-10 大众问问(北京)信息科技有限公司 一种数据融合方法、装置及计算机设备
CN111639486A (zh) * 2020-04-30 2020-09-08 深圳壹账通智能科技有限公司 段落搜索方法、装置、电子设备及存储介质
CN112989004B (zh) * 2021-04-09 2022-03-11 苏州爱语认知智能科技有限公司 面向知识图谱问答的查询图排序方法及系统
US11720615B2 (en) 2021-07-30 2023-08-08 DSilo Inc. Self-executing protocol generation from natural language text
CN114417873B (zh) * 2022-01-17 2024-09-27 软通动力信息技术(集团)股份有限公司 一种少样本实体识别方法、装置、介质及设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103034726A (zh) * 2012-12-18 2013-04-10 上海电机学院 文本过滤系统及方法
CN103106287A (zh) * 2013-03-06 2013-05-15 深圳市宜搜科技发展有限公司 一种用户检索语句的处理方法及系统
CN103218432A (zh) * 2013-04-15 2013-07-24 北京邮电大学 一种基于命名实体识别的新闻搜索结果相似度计算方法
CN106021223A (zh) * 2016-05-09 2016-10-12 Tcl集团股份有限公司 一种句子相似度的计算方法及系统
CN107102989A (zh) * 2017-05-24 2017-08-29 南京大学 一种基于词向量、卷积神经网络的实体消歧方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8639682B2 (en) * 2008-12-29 2014-01-28 Accenture Global Services Limited Entity assessment and ranking
US9015160B2 (en) * 2011-12-14 2015-04-21 Brainspace Corporation Multi-concept latent semantic analysis queries
US20150169584A1 (en) * 2012-05-17 2015-06-18 Google Inc. Systems and methods for re-ranking ranked search results
US10289957B2 (en) * 2014-12-30 2019-05-14 Excalibur Ip, Llc Method and system for entity linking
CN106886543B (zh) * 2015-12-16 2020-01-17 清华大学 结合实体描述的知识图谱表示学习方法和系统
CN109964224A (zh) * 2016-09-22 2019-07-02 恩芙润斯公司 用于语义信息可视化和指示生命科学实体之间显著关联的时间信号推断的系统、方法和计算机可读介质
CN106547887B (zh) * 2016-10-27 2020-04-07 北京百度网讯科技有限公司 基于人工智能的搜索推荐方法和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103034726A (zh) * 2012-12-18 2013-04-10 上海电机学院 文本过滤系统及方法
CN103106287A (zh) * 2013-03-06 2013-05-15 深圳市宜搜科技发展有限公司 一种用户检索语句的处理方法及系统
CN103218432A (zh) * 2013-04-15 2013-07-24 北京邮电大学 一种基于命名实体识别的新闻搜索结果相似度计算方法
CN106021223A (zh) * 2016-05-09 2016-10-12 Tcl集团股份有限公司 一种句子相似度的计算方法及系统
CN107102989A (zh) * 2017-05-24 2017-08-29 南京大学 一种基于词向量、卷积神经网络的实体消歧方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
面向知识图谱的知识推理研究进展;官赛萍 等;《软件学报》;20180208;第29卷(第10期);2966-2994 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109325108A (zh) 2019-02-12
US20200050671A1 (en) 2020-02-13
US11216618B2 (en) 2022-01-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109325108B (zh) 查询处理方法、装置、服务器及存储介质
CN110647614B (zh) 智能问答方法、装置、介质及电子设备
US11182445B2 (en) Method, apparatus, server, and storage medium for recalling for search
CN109033140B (zh) 一种确定搜索结果的方法、装置、设备和计算机存储介质
CN108319627B (zh) 关键词提取方法以及关键词提取装置
CN110390054B (zh) 兴趣点召回方法、装置、服务器和存储介质
CN111797214A (zh) 基于faq数据库的问题筛选方法、装置、计算机设备及介质
CN111767738B (zh) 一种标签校验方法、装置、设备和存储介质
US20080086465A1 (en) Establishing document relevance by semantic network density
CN109033385B (zh) 图片检索方法、装置、服务器及存储介质
WO2020232898A1 (zh) 文本分类方法、装置、电子设备及计算机非易失性可读存储介质
CN107402954A (zh) 建立排序模型的方法、基于该模型的应用方法和装置
CN110569335B (zh) 基于人工智能的三元组校验方法、装置及存储介质
CN108932323A (zh) 实体答案的确定方法、装置、服务器及存储介质
CN110750627A (zh) 一种素材的检索方法、装置、电子设备及存储介质
CN116089567A (zh) 一种搜索关键词的推荐方法、装置、设备和存储介质
CN110276009B (zh) 一种联想词的推荐方法、装置、电子设备及存储介质
CN111597800B (zh) 同义句的获取方法及装置、设备及存储介质
CN113988157A (zh) 语义检索网络训练方法、装置、电子设备及存储介质
CN110727769B (zh) 语料库生成方法及装置、人机交互处理方法及装置
CN113515940B (zh) 一种用于文本搜索的方法及设备
CN116628162A (zh) 语义问答方法、装置、设备及存储介质
CN113704462B (zh) 文本处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN115328945A (zh) 数据资产的检索方法、电子设备及计算机可读存储介质
CN117371970A (zh) 基于知识图谱的信息推荐方法、装置及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant