基于人工智能的补全检索方法及装置

    公开(公告)号:CN105808688B

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN201610119571.6

    申请日:2016-03-02

    Inventor: 吴文权

    Abstract: 本申请提出一种基于人工智能的补全检索方法及装置,其中,该方法包括:接收用户当前输入的第一查询语句,根据预设的补全检索策略判断所述第一查询语句是否满足补全条件;如果所述第一查询语句满足补全条件,则判断所述用户上一个检索的第二查询语句与所述第一查询语句是否相关;如果所述第二查询语句与所述第一查询语句相关,则根据所述第二查询语句对所述第一查询语句进行补全生成第三查询语句;对所述第三查询语句进行检索,并向所述用户反馈检索结果。由此,实现了通过多轮检索方式提高搜索引擎和用户交互的效率,节省用户输入查询语句的时间。

    基于人工智能的补全检索方法及装置

    公开(公告)号:CN105808688A

    公开(公告)日:2016-07-27

    申请号:CN201610119571.6

    申请日:2016-03-02

    Inventor: 吴文权

    Abstract: 本申请提出一种基于人工智能的补全检索方法及装置,其中,该方法包括:接收用户当前输入的第一查询语句,根据预设的补全检索策略判断所述第一查询语句是否满足补全条件;如果所述第一查询语句满足补全条件,则判断所述用户上一个检索的第二查询语句与所述第一查询语句是否相关;如果所述第二查询语句与所述第一查询语句相关,则根据所述第二查询语句对所述第一查询语句进行补全生成第三查询语句;对所述第三查询语句进行检索,并向所述用户反馈检索结果。由此,实现了通过多轮检索方式提高搜索引擎和用户交互的效率,节省用户输入查询语句的时间。

    获取搜索结果的方法和装置

    公开(公告)号:CN104298658A

    公开(公告)日:2015-01-21

    申请号:CN201410594905.6

    申请日:2014-10-29

    Abstract: 本发明提出一种获取搜索结果的方法和装置,该获取搜索结果的方法包括接收要搜索的问题;对所述问题进行句法语义分析,得到句法语义分析后的问题;获取预先建立的知识库中的知识内容,所述知识内容包括对原始文本数据进行句法语义分析后得到的文本数据;根据所述句法语义分析后的问题和所述知识内容,得到与所述问题对应的答案,并将所述答案确定为搜索结果。该方法能够提高获取的搜索结果的准确度。

    获取搜索结果的方法和装置

    公开(公告)号:CN104298658B

    公开(公告)日:2017-11-17

    申请号:CN201410594905.6

    申请日:2014-10-29

    Abstract: 本发明提出一种获取搜索结果的方法和装置,该获取搜索结果的方法包括接收要搜索的问题;对所述问题进行句法语义分析,得到句法语义分析后的问题;获取预先建立的知识库中的知识内容,所述知识内容包括对原始文本数据进行句法语义分析后得到的文本数据;根据所述句法语义分析后的问题和所述知识内容,得到与所述问题对应的答案,并将所述答案确定为搜索结果。该方法能够提高获取的搜索结果的准确度。

    处理用于句法分析的特征模板的方法及装置

    公开(公告)号:CN104391836B

    公开(公告)日:2017-07-21

    申请号:CN201410643330.2

    申请日:2014-11-07

    Abstract: 本发明提供一种处理用于句法分析的特征模板的方法及装置。所述方法包括:获取第一特征模板的集合,其中,所述第一特征模板的集合包含基本模板和组合模板,每个所述组合模板包含至少两个基本模板;从所述第一特征模板的集合提取至少一个基本模板;分别使用所述至少一个基本模板对训练语料进行解码,并且分别为每个所述基本模板统计从所述训练语料抽取的第一特征值的数量;从所述第一特征模板的集合删除仅抽取出单个第一特征值的所述基本模板以及组合模板中包含的所述基本模板。通过从特征模板的集合中删除不影响测试精度的特征模板,自动地进行特征模板的筛选,获得通用性好的特征模板的集合。

    处理用于句法分析的特征模板的方法及装置

    公开(公告)号:CN104391836A

    公开(公告)日:2015-03-04

    申请号:CN201410643330.2

    申请日:2014-11-07

    Abstract: 本发明提供一种处理用于句法分析的特征模板的方法及装置。所述方法包括:获取第一特征模板的集合,其中,所述第一特征模板的集合包含基本模板和组合模板,每个所述组合模板包含至少两个基本模板;从所述第一特征模板的集合提取至少一个基本模板;分别使用所述至少一个基本模板对训练语料进行解码,并且分别为每个所述基本模板统计从所述训练语料抽取的第一特征值的数量;从所述第一特征模板的集合删除仅抽取出单个第一特征值的所述基本模板以及组合模板中包含的所述基本模板。通过从特征模板的集合中删除不影响测试精度的特征模板,自动地进行特征模板的筛选,获得通用性好的特征模板的集合。

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