搜索联想词生成方法及电子设备和计算机可读存储介质技术

本申请公开了一种搜索联想词生成方法、装置及一种电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：将搜索词集合中的多个搜索词输入训练完成的纠错模型中，得到搜索词对应的纠错词和纠错概率；以纠错词为聚类中心，对同一纠错词对应的搜索词进行聚类；生成搜索词对应的向量表示，根据搜索词的向量表示与搜索词所属类别的聚类中心的向量表示之间的相似度计算搜索词对应的相似度分数；将搜索词对应的纠错概率和相似度分数输入训练完成的判别模型中，以判别搜索词是否属于对应的类别，去除不属于对应的类别的搜索词得到最终的聚类结果；获取目标搜索词，根据最终的聚类结果生成目标搜索词对应的搜索联想词。本申请提高了生成搜索联想词的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及音乐，更具体地说，涉及搜索联想词生成方法及电子设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

1、随着数字音乐和移动音乐的快速发展，海量的歌曲创作诞生，导致用户十分容易记错歌曲名，在搜索过程中搜索错误的歌曲名，搜索联想词能够依据用户输入搜索框的部分短语推荐用户想要搜索的词语，起到为用户提示正确规范的词语的作用。但是，由于搜索联想词引入了很多用户搜索的词，包括一些存在错别字的歌曲名称，导致生成搜索联想词的结果十分混乱，给用户也造成了困扰，并不能很好满足用户的需求。

2、因此，如何提高生成搜索联想词的准确性是本领域技术人员需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种搜索联想词生成方法、装置及一种服务器和一种计算机可读存储介质，提高了生成搜索联想词的准确性。

2、为实现上述目的，本申请第一方面提供了一种搜索联想词生成方法，包括：

3、将搜索词集合中的多个搜索词输入训练完成的纠错模型中，得到所述搜索词对应的纠错词和纠错概率；

4、以所述纠错词为聚类中本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种搜索联想词生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述搜索联想词生成方法，其特征在于，所述根据所述最终的聚类结果生成所述目标搜索词对应的搜索联想词，包括：

3.根据权利要求1所述搜索联想词生成方法，其特征在于，所述将搜索词集合中的多个搜索词输入训练完成的纠错模型中之前，还包括：

4.根据权利要求3所述搜索联想词生成方法，其特征在于，所述纠错模型包括神经机器翻译模型或基于Transformer的双向编码器表示模型。

5.根据权利要求1所述搜索联想词生成方法，其特征在于，所述生成所述搜索词对应的向量表示，包括：

6....

【技术特征摘要】

1.一种搜索联想词生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述搜索联想词生成方法，其特征在于，所述根据所述最终的聚类结果生成所述目标搜索词对应的搜索联想词，包括：

3.根据权利要求1所述搜索联想词生成方法，其特征在于，所述将搜索词集合中的多个搜索词输入训练完成的纠错模型中之前，还包括：

4.根据权利要求3所述搜索联想词生成方法，其特征在于，所述纠错模型包括神经机器翻译模型或基于transformer的双向编码器表示模型。

5.根据权利要求1所述搜索联想词生成方法，其特征在于，所述生成所述搜索词对应的向量表示，包括：

6.根据权利要求5所述搜索联想词生成方法，其特征在于，将...

【专利技术属性】
技术研发人员：万鑫瑞，周蓝珺，潘树燊，
申请(专利权)人：腾讯音乐娱乐科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：