搜索召回方法、装置、电子设备和介质制造方法及图纸

本公开涉及一种搜索召回方法、装置、电子设备和介质；其中，该方法包括：响应于目标设备发送的目标搜索请求，获取目标搜索信息；确定目标搜索信息的垂域分类标签；基于目标搜索信息的垂域分类标签，确定目标搜索信息的搜索意图标签；根据搜索意图标签和目标设备的设备标签，确定目标搜索信息对应的目标召回信息。本公开实施例能够结合用户的使用场景和使用设备对其意图进行准确理解，提升召回信息与搜索信息的响应匹配度，有效提升用户粘度。有效提升用户粘度。有效提升用户粘度。

【技术实现步骤摘要】
搜索召回方法、装置、电子设备和介质


[0001]本公开涉及数据处理
，尤其涉及一种搜索召回方法、装置、电子设备和介质。

技术介绍

[0002]搜索引擎为自动从因特网搜集信息，经过一定整理以后，提供给用户进行查询的系统，其可根据用户输入的搜索请求召回对应的搜索结果反馈给用户。
[0003]传统的搜索引擎在接收到用户的搜索请求后，通过对搜索请求进行分词、实体词匹配、用户意图识别等请求理解工作，对内容库中相关的信息进行召回排序，以向用户展示。
[0004]然而，传统搜索引擎的信息召回机制遵循相同的召回逻辑，展示给用户的搜索结果也是相同的，用户搜索需求的响应准确性较低。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种搜索召回方法、装置、电子设备和介质。
[0006]第一方面，本公开提供了一种搜索召回方法，包括：
[0007]响应于目标设备发送的目标搜索请求，获取目标搜索信息；
[0008]确定所述目标搜索信息的垂域分类标签；
[0009]基于所述目标搜索信息的垂域分类标签，确定所述目标搜索信息的搜索意图标签；
[0010]根据所述搜索意图标签和所述目标设备的设备标签，确定所述目标搜索信息对应的目标召回信息。
[0011]可选的，所述确定所述目标搜索信息的垂域分类标签，包括：
[0012]将所述目标搜索信息输入预先训练的垂域分类模型中，并根据所述垂域分类模型的输出结果确定所述目标搜索信息的垂域分类标签；
[0013]其中，所述垂域分类模型用于对搜索信息的垂域类型进行概率分类。
[0014]可选的，每个垂域分类标签对应一个意图分类模型；
[0015]所述基于所述目标搜索信息的垂域分类标签，确定所述目标搜索信息的搜索意图标签，包括：
[0016]获取所述垂域分类标签对应的意图分类模型；
[0017]将所述目标搜索信息输入所述意图分类模型中，并根据所述意图分类模型的输出结果确定所述目标搜索信息的搜索意图标签。
[0018]可选的，所述意图分类模型的训练过程，包括：
[0019]获取训练样本，训练样本包括：第一历史搜索信息、所述第一历史搜索信息对应设备的设备标签以及所述第一历史搜索信息对应的触发时段中的至少一种；
[0020]根据所述训练样本对初始分类模型进行训练，得到意图分类模型。
[0021]可选的，所述根据所述搜索意图标签和所述目标设备的设备标签，确定所述目标搜索信息对应的目标召回信息，包括：
[0022]根据所述搜索意图标签和所述目标设备的设备标签，确定所述目标搜索信息对应的至少一个候选召回信息；
[0023]基于所述至少一个候选召回信息的优先等级，将所述至少一个候选召回信息中优先等级大于预设等级阈值的召回信息确定为目标召回信息。
[0024]可选的，所述根据所述搜索意图标签和所述目标设备的设备标签，确定所述目标搜索信息对应的目标召回信息之后，还包括：
[0025]基于目标召回信息的优先等级，展示所述目标召回信息；
[0026]基于所述目标召回信息的触发反馈信息，更新所述意图分类模型。
[0027]可选的，所述获取目标搜索信息之前，还包括：
[0028]对所述目标搜索请求中携带的搜索语句进行分词处理，得到目标搜索信息。
[0029]第二方面，本公开提供了一种搜索召回装置，包括：
[0030]获取模块，用于响应于目标设备发送的目标搜索请求，获取目标搜索信息；
[0031]第一确定模块，用于确定所述目标搜索信息的垂域分类标签；
[0032]第二确定模块，用于基于所述目标搜索信息的垂域分类标签，确定所述目标搜索信息的搜索意图标签；
[0033]第三确定模块，用于根据所述搜索意图标签和所述目标设备的设备标签，确定所述目标搜索信息对应的目标召回信息。
[0034]可选的，第一确定模块，具体用于：
[0035]将所述目标搜索信息输入预先训练的垂域分类模型中，并根据所述垂域分类模型的输出结果确定所述目标搜索信息的垂域分类标签；
[0036]其中，所述垂域分类模型用于对搜索信息的垂域类型进行概率分类。
[0037]可选的，每个垂域分类标签对应一个意图分类模型；
[0038]第二确定模块，具体用于：
[0039]获取所述垂域分类标签对应的意图分类模型；
[0040]将所述目标搜索信息输入所述意图分类模型中，并根据所述意图分类模型的输出结果确定所述目标搜索信息的搜索意图标签。
[0041]可选的，还包括：模型训练模块；
[0042]模型训练模块，用于获取训练样本，训练样本包括：第一历史搜索信息、所述第一历史搜索信息对应设备的设备标签以及所述第一历史搜索信息对应的触发时段中的至少一种；根据所述训练样本对初始分类模型进行训练，得到意图分类模型。
[0043]可选的，第三确定模块，具体用于：
[0044]根据所述搜索意图标签和所述目标设备的设备标签，确定所述目标搜索信息对应的至少一个候选召回信息；
[0045]基于所述至少一个候选召回信息的优先等级，将所述至少一个候选召回信息中优先等级大于预设等级阈值的召回信息确定为目标召回信息。
[0046]可选的，还包括：展示模块和更新模块；
[0047]展示模块，用于基于目标召回信息的优先等级，展示所述目标召回信息；
[0048]更新模块，用于基于所述目标召回信息的触发反馈信息，更新所述意图分类模型。
[0049]可选的，还包括：处理模块；
[0050]处理模块，用于对所述目标搜索请求中携带的搜索语句进行分词处理，得到目标搜索信息。
[0051]第三方面，本公开还提供了一种电子设备，包括：
[0052]一个或多个处理器；
[0053]存储装置，用于存储一个或多个程序，
[0054]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本专利技术实施例中的任一种所述的搜索召回方法。
[0055]第四方面，本公开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本专利技术实施例中的任一种所述的搜索召回方法。
[0056]本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：通过响应目标设备发送的目标搜索请求，获取目标搜索信息，并确定出目标搜索信息对应的垂域分类标签，以在垂域维度对目标搜索信息进行分类，并在目标搜索信息所属的垂域分类标签下，确定出目标搜索信息的搜索意图标签，有效识别出目标搜索信息的实际意图，使得能够基于搜索意图标签结合目标设备的设备标签，准确确定出目标搜索信息对应的目标召回信息，从而，能够结合用户的使用场景和使用设备对其意图进行准确理解，提升召回信息与搜索信息的响应匹配度，有效提升用户粘度。
附图说明本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种搜索召回方法，其特征在于，包括：响应于目标设备发送的目标搜索请求，获取目标搜索信息；确定所述目标搜索信息的垂域分类标签；基于所述目标搜索信息的垂域分类标签，确定所述目标搜索信息的搜索意图标签；根据所述搜索意图标签和所述目标设备的设备标签，确定所述目标搜索信息对应的目标召回信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标搜索信息的垂域分类标签，包括：将所述目标搜索信息输入预先训练的垂域分类模型中，并根据所述垂域分类模型的输出结果确定所述目标搜索信息的垂域分类标签；其中，所述垂域分类模型用于对搜索信息的垂域类型进行概率分类。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个垂域分类标签对应一个意图分类模型；所述基于所述目标搜索信息的垂域分类标签，确定所述目标搜索信息的搜索意图标签，包括：获取所述垂域分类标签对应的意图分类模型；将所述目标搜索信息输入所述意图分类模型中，并根据所述意图分类模型的输出结果确定所述目标搜索信息的搜索意图标签。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述意图分类模型的训练过程，包括：获取训练样本，训练样本包括：第一历史搜索信息、所述第一历史搜索信息对应设备的设备标签以及所述第一历史搜索信息对应的触发时段中的至少一种；根据所述训练样本对初始分类模型进行训练，得到意图分类模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述搜索意图标签和所述目标设备的设备标签，确定所述目标搜索信息对应的目标召回信息，包括：根据所述搜索意图标签和所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑伟，秦海龙，
申请(专利权)人：山东库睿科技有限公司，
类型：发明
国别省市：