一种基于BERT增强的ES检索知识库方法技术

本发明专利技术属于自然语言处理技术领域，尤其为一种基于BERT增强的ES检索知识库方法，包括如下步骤：S1：用户咨询输入：用户在系统中通过用户咨询模块提交查询请求，系统接收到查询请求后，首先调用权限查询模块，权限查询模块会对用户的身份进行验证，包括用户的角色、权限级别等，根据用户的权限级别，判断用户是否有权访问所查询的内容和访问相应的知识库。本发明专利技术利用BERT的语义理解能力，能够更准确地理解用户查询意图，从而提高检索结果的质量和相关性，BERT能够处理更加复杂和长文本，能够检索和理解更广泛的知识库内容，包括长文档、技术文档、新闻报道等，由于检索结果更加精确和相关，用户能够更快速地找到所需信息，提升了用户的检索体验和满意度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然语言处理，具体为一种基于bert增强的es检索知识库方法。

技术介绍

1、在当前的信息爆炸时代，搜索引擎已成为获取信息的重要工具。传统的搜索引擎通常依赖关键词匹配和倒排索引技术，通过在文档中搜索与用户查询相同或相似的关键词来返回结果。这种方法在处理简单查询时效果较好，但在面对复杂的自然语言查询时，往往无法准确理解用户的意图，从而导致检索结果的相关性和准确性不高，因此我们提出了一种基于bert增强的es检索知识库方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于bert增强的es检索知识库方法，解决了上述
技术介绍
中所提出的问题。

3、(二)技术方案

4、本专利技术为了实现上述目的具体采用以下技术方案：

5、一种基于bert增强的es检索知识库方法，包括如下步骤：

6、s1：用户咨询输入：用户在系统中通过用户咨询模块提交查询请求，系统接收到查询请求后，首先调用权限查询模块，权限本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于BERT增强的ES检索知识库方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于BERT增强的ES检索知识库方法，其特征在于：所述S1中的用户咨询模块是方法的入口，用户通过该模块输入查询请求，首先接收用户的查询，并进行基础的预处理，例如分词、去除停用词和文本标准化，这一步骤确保查询文本能够被后续的BERT模型高效处理；权限查询模块负责验证用户的权限，确保只有授权用户才能访问特定的数据和知识，该模块通过验证用户身份和权限级别，决定用户是否可以进行查询操作，这一步骤提高了系统的安全性和数据保护能力。

3.根据权利要求1所述的一种基于BERT增...

【技术特征摘要】

1.一种基于bert增强的es检索知识库方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于bert增强的es检索知识库方法，其特征在于：所述s1中的用户咨询模块是方法的入口，用户通过该模块输入查询请求，首先接收用户的查询，并进行基础的预处理，例如分词、去除停用词和文本标准化，这一步骤确保查询文本能够被后续的bert模型高效处理；权限查询模块负责验证用户的权限，确保只有授权用户才能访问特定的数据和知识，该模块通过验证用户身份和权限级别，决定用户是否可以进行查询操作，这一步骤提高了系统的安全性和数据保护能力。

3.根据权利要求1所述的一种基于bert增强的es检索知识库方法，其特征在于：所述s2中经过权限验证后，用户的查询将传递到bert语义理解模块，该模块利用预训练的bert模型对用户查询进行语义编码，生成高维度的语义向量表示，具体过程包括加载预训练的bert模型，将预处理后的查询文本输入模型，通过计算得到查询的语义向量，这些向量能够捕捉查询的语义信息，为后续的检索提供支持；首先，系统需要加载一个预训练好的bert模型，选择使用bert-base模型，其次，用户输入的查询首先需要进行预处理，预处理步骤包括分词、去除停用词和文本标准化，bert的分词器将输入的文本分解成子词单元，这些子词单元将作为模型的输入，处理后的文本需要转换为模型可接受的格式，包括将其转换为tokenids和attention masks，接着，预处理后的文本输入到bert模型中进行语义编码，bert模型将文本转换为高维度的向量表示，为了获得整个句子的语义向量，可以使用[cls]标记的输出作为句子的整体表示，然后，bert模型的输出是一个高维度的语义向量，通常是768维(bert-base)，这个向量捕捉了输入文本的语义信息，可以用于相似度计算和检索，最后将生成的语义向量存储在数据库中，以便后续的相似度检索。

4.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈爱武，周如春，赵雨维，
申请(专利权)人：安徽长江数智云计算科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：