CN110765275A - 搜索方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及知识图谱技术领域,提供了一种搜索方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括:接收终端发送的携带输入信息的搜索请求对输入信息进行分词,根据分词结果进行意图识别,得到搜索意图;遍历预先构建的知识图谱,将搜索意图与知识图谱中的节点进行匹配,根据匹配度确定目标内容标签;从知识图谱中查询目标内容标签对应的目标标识,并从知识图谱中获取目标标识对应的接口参数;将分词结果与目标标识对应的接口参数进行匹配,根据匹配结果确定目标接口参数,将目标接口参数及搜索意图发送至目标数据源服务器;接收目标数据源服务器返回的目标数据,根据目标数据得到搜索结果,将搜索结果返回至终端。采用本方法能够提高搜索数据的全面性。
Description
技术领域
本申请涉及搜索技术领域,特别是涉及一种搜索方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展,出现了基于互联网的搜索技术,通过搜索技术用户可以从海量的医疗信息数据中搜索自己想要的医疗数据。
然而,现有的医疗信息搜索工具,如UpToDate临床顾问、丁香园,健康界等,为医疗领域垂直搜索工具,这些搜索工具由于只专注单个领域,导致搜索的数据不全面。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高搜索数据全面性的搜索方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种搜索方法,所述方法包括:
接收终端发送的搜索请求,所述搜索请求携带输入信息;
对所述输入信息进行分词,根据分词结果进行意图识别,得到搜索意图;
遍历预先构建的知识图谱,将所述搜索意图与所述知识图谱中的节点进行匹配,根据匹配度确定目标内容标签;其中,所述知识图谱是根据数据源标识与内容标签之间的关联关系、以及所述数据源标识与接口参数之间的关联关系构建的;
从所述知识图谱中查询目标内容标签对应的数据源标识,将查询到的数据源标识确定为目标标识,从所述知识图谱中获取所述目标标识对应的接口参数;
将所述分词结果分别与所述目标标识对应的接口参数进行匹配,根据匹配结果确定目标接口参数,将所述目标接口参数及所述搜索意图发送至对应的目标数据源服务器;
接收所述目标数据源服务器返回的与所述目标接口参数及所述搜索意图对应的目标数据,根据所述目标数据得到搜索结果,将所述搜索结果返回至所述终端。
在其中一个实施例中,在所述遍历预先构建的知识图谱之前,还包括:
获取至少一个数据源标识、各数据源标识对应的接口参数及内容标签,得到知识图谱对应的目标实体;
将所述数据源标识与其对应的接口参数之间的关联关系、所述数据源标识与其对应的内容标签之间的关联关系确定为所述目标实体对应的目标关系;
用知识表示所述目标实体及所述目标关系,以构建知识图谱。
在其中一个实施例中,所述根据分词结果进行意图识别,得到搜索意图,包括:
将所述分词结果与预设意图识别规则集中的意图识别规则进行匹配;
当成功匹配上任意一个意图识别规则时,根据所述意图识别规则确定所述输入信息对应的搜索意图;
当匹配不上意图识别规则时,将所述分词结果输入至预先训练好的意图识别模型中,得到所述输入信息对应的搜索意图。
在其中一个实施例中,所述根据所述目标数据得到搜索结果,包括:
获取所述目标数据对应的文件类型标识,根据所述文件类型标识确定所述目标数据的文件类型;
根据所述文件类型对所述目标数据进行分类整合,得到搜索结果。
在其中一个实施例中,在所述根据所述目标数据得到搜索结果之前,还包括:
获取用户的登录信息,根据所述登录信息获取用户的权限,根据所述权限对所述目标数据进行过滤。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
获取用户的日志信息,从所述日志信息中获取用户的历史浏览记录;
获取所述历史浏览记录对应的浏览标签,得到浏览标签集合;
获取所述浏览标签集合中每一个浏览标签对应的浏览次数,根据所述浏览次数对浏览标签进行排序,根据排序结果选取预设数量的浏览标签确定为目标浏览标签;
根据所述目标浏览标签从数据源服务器获取对应的推荐数据,将所述推荐数据推送至所述终端。
一种搜索装置,所述装置包括:
搜索请求接收模块,用于接收终端发送的搜索请求,所述搜索请求携带输入信息;
意图识别模块,用于对所述输入信息进行分词,根据分词结果进行意图识别,得到搜索意图;
匹配模块,用于遍历预先构建的知识图谱,将所述搜索意图与所述知识图谱中的节点进行匹配,根据匹配度确定目标内容标签;其中,所述知识图谱是根据数据源标识与内容标签之间的关联关系、以及所述数据源标识与接口参数之间的关联关系构建的;
查询模块,用于从所述知识图谱中查询目标内容标签对应的数据源标识,将查询到的数据源标识确定为目标标识,从所述知识图谱中获取所述目标标识对应的接口参数;
发送模块,用于将所述分词结果分别与所述目标标识对应的接口参数进行匹配,根据匹配结果确定目标接口参数,将所述目标接口参数及所述搜索意图发送至对应的目标数据源服务器;
目标数据接收模块,用于接收所述目标数据源服务器返回的与所述目标接口参数及所述搜索意图对应的目标数据,根据所述目标数据得到搜索结果,将所述搜索结果返回至所述终端。
在其中一个实施例中,所述装置还包括知识图谱构建模块,用于获取至少一个数据源标识、各数据源标识对应的接口参数及内容标签,得到知识图谱对应的目标实体;将所述数据源标识与其对应的接口参数之间的关联关系、所述数据源标识与其对应的内容标签之间的关联关系确定为所述目标实体对应的目标关系;用知识表示所述目标实体及所述目标关系,以构建知识图谱。
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意实施例所述搜索方法的步骤。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意实施例所述搜索方法的步骤。
上述搜索方法、装置、计算机设备和存储介质,通过对用户的输入信息进行意图识别,得到用户的搜索意图,搜索意图能够真实的反映用户的搜索需求,将用户的搜索意图与知识图谱中的知识节点进行匹配,可以确定出与用户的搜索需求相匹配的目标内容标签,从所述知识图谱中查询目标内容标签对应的数据源标识,将查询到的数据源标识确定为目标标识,由于知识图谱是根据数据源标识与内容标签之间的关联关系、以及所述数据源标识与接口参数之间的关联关系构建的,因此,通过遍历知识图谱可以确定用户的搜索需求可能涉及到的所有的数据源,将用户的输入信息对应的分词结果与这些数据源的接口参数进行匹配,可以进一步确定用户的搜索需求所涉及到具体的数据接口,通过这些数据接口可以从数据源服务器获取目标数据,由于可以从多个不同的数据源获取数据,使得搜索得到的数据更加全面。
附图说明
图1为一个实施例中搜索方法的应用场景图;
图2为一个实施例中搜索方法的流程示意图;
图3为一个实施例中图2之外的步骤流程示意图;
图4为一个实施例中知识图谱的示意图;
图5为一个实施例中搜索装置的结构框图;
图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
本申请提供的搜索方法,可以应用于如图1所示的应用环境中。在该应用环境中,包括终端110、搜索服务器120及数据源服务器130,数据源服务器有多个,例如数据源服务器130A及数据源服务器130B。其中,数据源服务器130、终端110分别通过网络与搜索服务器120进行通信。搜索服务器120在接收到终端110发送的搜索请求后,对搜索请求携带的输入信息进行分词,根据分词结果进行意图识别,得到搜索意图,遍历预先构建的知识图谱,将搜索意图与知识图谱中的节点进行匹配,根据匹配度确定目标内容标签,从知识图谱中查询目标内容标签对应的数据源标识,将查询到的数据源标识确定为目标标识,从知识图谱中获取目标标识对应的接口参数,将分词结果分别与目标标识对应的接口参数进行匹配,根据匹配结果确定目标接口参数,将目标接口参数及搜索意图发送至对应的目标数据源服务器,目标数据源服务器根据目标接口参数及搜索意图查询对应的目标数据并返回至搜索服务器,搜索服务器对目标数据进行分类整合得到搜索结果,将搜索结果返回至终端110。
其中,终端110可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备,搜索服务器120及数据源服务器130可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中,如图2所示,提供了一种搜索方法,以该方法应用于图1中的搜索服务器为例进行说明,包括以下步骤:
步骤202,接收终端发送的搜索请求,搜索请求携带输入信息。
具体地,终端的搜索界面可设置输入框控件,终端通过该输入框控件可接收用户的输入信息,该输入信息可以文字或者语音。在用户完成输入后,终端可根据用户的输入信息及用户对应的当前身份标识生成搜索请求,并将搜索请求发送至搜索服务器。
步骤204,对输入信息进行分词,根据分词结果进行意图识别,得到搜索意图。
具体地,搜索服务器在接收到搜索请求后,对搜索请求进行解析,得到用户的输入信息,对输入信息进行分词,并去掉停用词,得到分词结果,进一步,搜索服务器根据得到的分词结果对用户的搜索意图进行识别,以确定用户的搜索意图。可以理解的是,当输入信息为语音信息时,搜索服务器首先对语音信息进行语音识别,得到对应的文本,对得到的文本进行分词处理,以得到分词结果。
搜索服务器对输入信息进行分词时,可利用字符串匹配的分词方法对输入信息进行分词处理,如正向最大匹配法,将输入信息中的字符串从左至右来分词;或者,反向最大匹配法,将输入信息中的字符串从右至左来分词;或者,最短路径分词法,对输入信息中的字符串切出最少的词数;或者,双向最大匹配法,正反向同时进行分词匹配。还可利用词义分词法对输入信息进行分词处理,词义分词法是一种机器语音判断的分词方法,利用句法信息和语义信息处理歧义现象来分词。
在一个实施例中,搜索服务器根据分词结果进行意图识别时,可先将分词结果与预设意图识别规则集中的意图识别规则进行匹配,当成功匹配上任意一个意图识别规则时,根据匹配上的意图识别规则确定输入信息对应的搜索意图;当匹配不上任何规则模板时,将分词结果输入预先训练好的意图识别模型中,得到输入信息对应的搜索意图。
步骤206,遍历预先构建的知识图谱,将搜索意图与知识图谱中的节点进行匹配,根据匹配度确定目标内容标签。
其中,知识图谱是根据数据源标识与内容标签之间的关联关系、以及数据源标识与接口参数之间的关联关系构建的。数据源标识用于唯一标识一个数据源,一个数据源对应至少一个数据源服务器。内容标签是对数据源中存储的数据进行标签化得到的。例如,某个数据源中存储是各个医院有关的数据,则可得到该数据源对应的一个内容标签为医院。数据源服务器上设有至少一个接口,搜索服务器通过调用数据源服务器上的接口对数据源服务器上的数据库进行访问,以获取数据源服务器上存储的相关数据。接口参数指的是对数据源服务器上的接口进行调用时所需要传递的参数。
具体地,搜索服务器在得到了用户的搜索意图后,遍历预先构建的知识图谱,将搜索意图与知识图谱中的节点进行匹配,根据匹配度确定目标节点,将目标节点对应的内容确定为目标内容标签。
在一个实施例中,知识图谱中各个节点分别设置对应的节点类型标识,搜索服务器遍历预先构建的知识图谱时,根据节点类型标识从知识图谱中确定内容标签节点,将搜索意图分别与各个内容标签节点进行匹配并计算匹配度,将匹配度最高的内容标签节点对应的内容标签确定为目标内容标签,从而减少匹配过程所花费的时间,提高搜索效率。
步骤208,从知识图谱中查询目标内容标签对应的数据源标识,将查询到的数据源标识确定为目标标识,从知识图谱中获取目标标识对应的接口参数。
内容标签对应的数据源标识指的是内容标签所指向的内容所属的数据源对应的数据源标识。目标标识对应的接口参数指的是目标标识所标识的数据源对应的数据源服务器的各个接口的接口参数。
具体地,由于知识图谱中各个数据源标识与其对应的内容标签之间、各个数据源标识与其对应的接口参数之间都是有相互关联关系的,因此,服务器在确定了目标内容标签后,可根据目标内容标签查询其对应的数据源标识,即与目标内容标签有关联关系的数据源标识,将查询到的数据源标识确定为目标标识,然后获取目标标识对应的各个接口的接口参数,即与目标标识有关联关系的接口参数。
可以理解的是,若搜索服务器根据查询到的数据源标识确定的目标标识有多个时,分别从知识图谱中查询各个目标标识对应的接口参数。
步骤210,将分词结果分别与目标标识对应的接口参数进行匹配,根据匹配结果确定目标接口参数,将目标接口参数及搜索意图发送至对应的目标数据源服务器。
目标数据源服务器指的是与目标接口参数相关联的数据源标识所标识的数据源对应的服务器。
具体地,搜索服务器将分词结果与接口参数进行匹配,当匹配上任意一个接口参数时,将该接口参数确定为目标接口参数;当无法匹配上任何一个接口参数时,将所有的接口参数确定为目标接口参数。进一步,服务器确定目标接口参数对应的目标数据源服务器,将目标接口参数及搜索意图发送至该目标数据源服务器。
可以理解的是,当有多个目标接口参数时,搜索服务器分别确定每一个接口参数对应的目标数据源服务器,将目标接口参数及搜索意图分别发送至各自对应的数据源服务器。
步骤212,接收目标数据源服务器返回的与目标接口参数及搜索意图对应的目标数据,根据目标数据得到搜索结果,将搜索结果返回至终端。
具体地,目标数据源服务器接收到目标接口参数及搜索意图后,从目标接口参数对应的接口所对应的数据库中搜索与目标接口参数及搜索意图对应的数据,得到目标数据,将目标数据返回至搜索服务器。搜索服务器接收到各个目标数据源服务器返回的目标数据后,对目标数据进行分类整合得到搜索结果,最后将搜索结构发送至终端,终端对搜索结果进行展示。
上述搜索方法中,通过对用户的输入信息进行意图识别,得到用户的搜索意图,搜索意图能够真实的反映用户的搜索需求,将用户的搜索意图与知识图谱中的知识节点进行匹配,可以确定出与用户的搜索需求相匹配的目标内容标签,从知识图谱中查询目标内容标签对应的数据源标识,将查询到的数据源标识确定为目标标识,由于知识图谱是根据数据源标识与内容标签之间的关联关系、以及数据源标识与接口参数之间的关联关系构建的,因此,通过遍历知识图谱可以确定用户的搜索需求可能涉及到的所有的数据源,将用户的输入信息对应的分词结果与这些数据源的接口参数进行匹配,可以进一步确定用户的搜索需求所涉及到具体的数据接口,通过这些数据接口可以从数据源服务器获取目标数据,由于可以从多个不同的数据源获取数据,使得搜索得到的数据更加全面。
在一个实施例中,在遍历预先构建的知识图谱之前,上述方法还包括:获取至少一个数据源标识、各数据源标识对应的接口参数及内容标签,得到知识图谱对应的目标实体;将数据源标识与其对应的接口参数之间的关联关系、数据源标识与其对应的内容标签之间的关联关系确定为目标实体对应的目标关系;用知识表示目标实体及目标关系,以构建知识图谱。
具体地,搜索服务器首先获取与其通过网络连接的至少一个数据源服务器对应的数据源标识、并获取该数据源服务器的至少一个接口的接口参数及与该接口对应的数据库中存储的数据相对应的至少一个内容标签,将获取的数据源标识、接口参数及内容标签确定为目标实体。
进一步,搜索服务器对目标实体之间的关系进行分析,以确定目标实体对应的目标关系。本实施例中,由于数据源标识用于唯一标识数据源服务器的,而接口参数与内容标签都是基于数据源服务器的,也就是说数据源标识与其标识的数据源服务器对应的接口参数以及内容标签之间具有关联关系,搜索服务器可以提取数据源标识与接口参数之间的关联关系、数据源标识与内容标签之间的关联关系,以确定出目标实体对应的目标关系。
在确定了目标实体和目标关系后,搜索服务器可以用知识表示这些目标实体及目标关系,以构建知识图谱。在一个实施例中,搜索服务器可以将目标实体及目标关系映射为三元组RDF形式的知识,并存储在知识图谱中,以构建知识图谱。
上述实施例中,搜索服务器通过将至少一个数据源标识、各数据源标识对应的接口参数及内容标签确定为知识图谱中目标实体,将数据源标识与其对应的接口参数之间的关联关系、数据源标识与其对应的内容标签之间的关联关系确定为目标实体对应的目标关系来构建知识图谱,实现了对数据源标识、接口参数及内容标签之间的关系整合。
在一个实施例中,根据分词结果进行意图识别,得到搜索意图,包括:将分词结果与预设意图识别规则集中的意图识别规则进行匹配;当成功匹配上任意一个意图识别规则时,根据意图识别规则确定输入信息对应的搜索意图;当匹配不上意图识别规则时,将分词结果输入至预先训练好的意图识别模型中,得到输入信息对应的搜索意图。
其中,预设意图识别规则集指的是由至少一个意图识别规则组成的集合。意图识别规则指的是预先设定的对用户的搜索意图进行识别的规则。在一个实施例中,意图识别规则可以是当分词结果中包含某些关键词时,根据这些关键词确定搜索意图,例如,当包含医院这一关键词时,将医院所在的词语确定为分词结果,则当用户输入信息对应的分词结果为“同济医院”时,得到的该用户的意图为“同济医院”。可以理解的是,意图识别规则可通过对大量历史输入信息进行分析归纳得到。
本实施例中,当用户输入信息对应的分词结果匹配上任意一条意图识别规则时,可根据该意图识别规则确定用户的搜索意图,由于规则匹配快速方便,可以提高意图识别的效率。
进一步,当用户输入信息对应的分词结果无法匹配上任何一条意图识别规则时,可采用wordvec2算法将分词结果映射为词向量,将得到的词向量输入到预先训练好的意图识别模型中,得到输入信息对应的搜索意图。其中,意图识别模型是通过采用机器学习算法基于大量用户的输入信息语料样本进行训练学习得到的。本申请中,训练得到意图识别模型的算法可采用现有技术中任意可实现该训练过程的算法,本申请在此不赘述。
上述实施例中,搜索服务器首先通过意图识别规则集对用户的意图进行识别,当根据意图识别规则集识别不出用户的意图时,采用意图识别模型对用户的意图进行识别,可以准确快速的识别出用户的搜索意图。
在一个实施例中,根据目标数据得到搜索结果,包括:获取目标数据对应的文件类型标识,根据文件类型标识确定目标数据的文件类型;根据文件类型对目标数据进行分类整合,得到搜索结果。
其中,文件类型标识用于对目标数据的文件类型进行唯一标识。目标数据的文件类型可以是文本报告、政策文献、图表、数据报表中的至少一种。
本实施例中,各数据源服务器返回的目标数据都包含了对应的文件类型标识,搜索服务器可根据文件类型标识可以确定目标数据对应的文件类型,然后根据文件类型对目标数据进行分类整合,以得到搜索结果。
可以理解的是,当目标数据为非结构化数据时,首先需要把非结构化数据转换为结构化数据。
上述实施例中,由于对目标数据进行了分类整合得到搜索结果,使得终端展示的数据不再凌乱,方便用户查看。
在一个实施例中,在根据目标数据得到搜索结果之前,还包括:获取用户的登录信息,根据登录信息获取用户的权限,根据权限对目标数据进行过滤。
本实施例中,用户在进行搜索之前需要先进行登录,登录的时候用户通过终端向搜索服务器发送登录信息,登录信息中包括了用户账号及用户密码,搜索服务器可以根据用户账号确定用户类型。在一个实施例中,用户类型包括决策者、医保经办人员、普通用户等等。
搜索服务器进一步根据用户类型查询用户的权限,该权限用于限制用户搜索数据的范围,因此,搜索服务器在接收到各数据源服务器返回的目标数据后,需要根据用户的权限对目标数据进行过滤,以去掉目标数据中与用户权限不相符的目标数据。
在一个实施例中,如图3所示,上述方法还包括:
步骤302,获取用户的日志信息,从日志信息中获取用户的历史浏览记录。
具体地,日志信息指的是用户在终端界面上进行操作所产生的日志记录,包括历史浏览记录、历史搜索记录、历史收藏记录等等。搜索服务器获取到当用户的日志信息后,可以从日志信息中获取历史浏览记录,历史浏览记录中包括了浏览时间、内容标题、浏览次数等。
步骤304,获取历史浏览记录对应的浏览标签,得到浏览标签集合。
具体地,搜索服务器可以从每一条历史浏览记录的内容标题中提取关键字得到对应的浏览标签,将所有历史浏览记录对应的浏览标签组成浏览标签集合。
步骤306,获取浏览标签集合中每一个浏览标签对应的浏览次数,根据浏览次数对浏览标签进行排序,根据排序结果选取预设数量的浏览标签确定为目标浏览标签。
具体地,搜索服务器将每一个浏览标签对应的所有历史浏览记录的浏览次数累加得到每一个浏览标签对应的浏览次数,例如,浏览标签A分别为历史浏览记录1、历史浏览记录2、历史浏览记录3对应的浏览标签,这三条历史浏览记录的浏览次数分别为2、3、3,则该浏览标签A的浏览次数为2+3+3=8。
在一个实施例中,搜索服务器在获取了每一个浏览标签的浏览次数后,可根据浏览次数对浏览标签进行降序排列,选择排列靠前的预设数量的浏览标签确定为该用户的目标浏览标签。
步骤308,根据目标浏览标签从数据源服务器获取对应的推荐数据,将推荐数据推送至终端。
具体地,搜索服务器将目标浏览标签与知识图谱中的内容标签节点进行匹配,当匹配上任意一个内容标签时,将该内容标签确定为目标内容标签,接着从知识图谱中查询目标内容标签对应的数据源标识,将查询到的数据源标识确定为目标标识,从知识图谱中获取目标标识对应的接口参数,将接口参数发送至数据源服务器以从数据源服务器获取候选数据,并进一步从候选数据中确定推荐数据,将推荐数据推送至用户终端。
在一个实施例中,搜索服务器在获取到候选数据后,根据各候选数据对应的浏览次数对候选数据进行降序排列,选取排列靠前的预设数量的候选数据作为推荐数据。
上述实施例中,通过获取用户日志信息中的历史浏览记录对应的浏览标签,根据浏览标签对应的浏览次数对浏览标签进行排序以选取目标浏览标签,根据目标浏览标签从数据源服务器获取推荐数据并推送至用户终端,由于目标浏览标签是根据用户浏览次数确定的,可以从一定程度上反映用户的浏览喜好,因此,根据目标浏览标签获取的推荐数据能够更好的符合用户的需要,实现精准推荐。
如图4所示,为一个具体的实施例中,构建的知识图谱的示意图,在该实施例中,数据源包括精算、人脸识别、监控分析等等,监控分析数据源对应的内容标签包括疾病,监控分析数据源对应的接口参数包括医疗费用,人脸识别数据源对应的内容标签包括医院,人脸识别数据源对应的接口参数包括门诊就医及挂床,精算数据源对应的内容标签包括医保。以下结合上述知识图谱示意图对本申请的搜索方法进行举例说明:例如用户的输入信息为“同仁医院的挂床情况”,对该输入信息进行分词处理得到的分词结果为“同仁医院挂床情况”,对分词结果进行意图识别得到的搜索意图为同仁医院,遍历上述知识图谱时,得到的目标节点为医院,医院对应的数据源节点标识为人脸识别和监控分析,其中,人脸识别对应的接口参数包括挂床、门诊就医情况,监控分析对应的接口参数包括医疗费用情况,将分词结果与接口参数进行匹配时得到的目标接口参数为挂床,则将“同仁医院”和“挂床”发送至人脸识别对应的目标数据源服务器,该目标数据源服务器查询同仁医院的挂床数据,并返回至搜索服务器。
应该理解的是,虽然图2-3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图2-3中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,如图5所示,提供了一种搜索装置500,包括:
搜索请求接收模块502,用于接收终端发送的搜索请求,搜索请求携带输入信息;
意图识别模块504,用于对输入信息进行分词,根据分词结果进行意图识别,得到搜索意图;
匹配模块506,用于遍历预先构建的知识图谱,将搜索意图与知识图谱中的节点进行匹配,根据匹配度确定目标内容标签;其中,知识图谱是根据数据源标识与内容标签之间的关联关系、以及数据源标识与接口参数之间的关联关系构建的;
查询模块508,用于从知识图谱中查询目标内容标签对应的数据源标识,将查询到的数据源标识确定为目标标识,从知识图谱中获取目标标识对应的接口参数;
发送模块510,用于将分词结果分别与目标标识对应的接口参数进行匹配,根据匹配结果确定目标接口参数,将目标接口参数及搜索意图发送至对应的目标数据源服务器;
目标数据接收模块512,用于接收目标数据源服务器返回的与目标接口参数及搜索意图对应的目标数据,根据目标数据得到搜索结果,将搜索结果返回至终端。
关于搜索装置的具体限定可以参见上文中对于搜索方法的限定,在此不再赘述。上述搜索装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,装置还包括知识图谱构建模块,用于获取至少一个数据源标识、各数据源标识对应的接口参数及内容标签,得到知识图谱对应的目标实体;将数据源标识与其对应的接口参数之间的关联关系、数据源标识与其对应的内容标签之间的关联关系确定为目标实体对应的目标关系;用知识表示目标实体及目标关系,以构建知识图谱。
在一个实施例中,意图识别模块还用于将分词结果与预设意图识别规则集中的意图识别规则进行匹配;当成功匹配上任意一个意图识别规则时,根据意图识别规则确定输入信息对应的搜索意图;当匹配不上意图识别规则时,将分词结果输入至预先训练好的意图识别模型中,得到输入信息对应的搜索意图。
在一个实施例中,目标数据接收模块还用于获取目标数据对应的文件类型标识,根据文件类型标识确定目标数据的文件类型;根据文件类型对目标数据进行分类整合,得到搜索结果。
在一个实施例中,目标数据接收模块还用于获取用户的登录信息,根据登录信息获取用户的权限,根据权限对目标数据进行过滤。
在一个实施例中,上述装置还包括推荐模块,用于获取用户的日志信息,从日志信息中获取用户的历史浏览记录;获取历史浏览记录对应的浏览标签,得到浏览标签集合;获取浏览标签集合中每一个浏览标签对应的浏览次数,根据浏览次数对浏览标签进行排序,根据排序结果选取预设数量的浏览标签确定为目标浏览标签;根据目标浏览标签从数据源服务器获取对应的推荐数据,将推荐数据推送至终端。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是搜索服务器,其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储知识图谱数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种搜索方法。
本领域技术人员可以理解,图6中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,该存储器存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现上述任意实施例的搜索方法的步骤。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述任意实施例的搜索方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种搜索方法,所述方法包括:
接收终端发送的搜索请求,所述搜索请求携带输入信息;
对所述输入信息进行分词,根据分词结果进行意图识别,得到搜索意图;
遍历预先构建的知识图谱,将所述搜索意图与所述知识图谱中的节点进行匹配,根据匹配度确定目标内容标签;其中,所述知识图谱是根据数据源标识与内容标签之间的关联关系、以及所述数据源标识与接口参数之间的关联关系构建的;
从所述知识图谱中查询目标内容标签对应的数据源标识,将查询到的数据源标识确定为目标标识,从所述知识图谱中获取所述目标标识对应的接口参数;
将所述分词结果分别与所述目标标识对应的接口参数进行匹配,根据匹配结果确定目标接口参数,将所述目标接口参数及所述搜索意图发送至对应的目标数据源服务器;
接收所述目标数据源服务器返回的与所述目标接口参数及所述搜索意图对应的目标数据,根据所述目标数据得到搜索结果,将所述搜索结果返回至所述终端。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述遍历预先构建的知识图谱之前,还包括:
获取至少一个数据源标识、各数据源标识对应的接口参数及内容标签,得到知识图谱对应的目标实体;
将所述数据源标识与其对应的接口参数之间的关联关系、所述数据源标识与其对应的内容标签之间的关联关系确定为所述目标实体对应的目标关系;
用知识表示所述目标实体及所述目标关系,以构建知识图谱。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据分词结果进行意图识别,得到搜索意图,包括:
将所述分词结果与预设意图识别规则集中的意图识别规则进行匹配;
当成功匹配上任意一个意图识别规则时,根据所述意图识别规则确定所述输入信息对应的搜索意图;
当匹配不上意图识别规则时,将所述分词结果输入至预先训练好的意图识别模型中,得到所述输入信息对应的搜索意图。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标数据得到搜索结果,包括:
获取所述目标数据对应的文件类型标识,根据所述文件类型标识确定所述目标数据的文件类型;
根据所述文件类型对所述目标数据进行分类整合,得到搜索结果。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据所述目标数据得到搜索结果之前,还包括:
获取用户的登录信息,根据所述登录信息获取用户的权限,根据所述权限对所述目标数据进行过滤。
6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取用户的日志信息,从所述日志信息中获取用户的历史浏览记录;
获取所述历史浏览记录对应的浏览标签,得到浏览标签集合;
获取所述浏览标签集合中每一个浏览标签对应的浏览次数,根据所述浏览次数对浏览标签进行排序,根据排序结果选取预设数量的浏览标签确定为目标浏览标签;
根据所述目标浏览标签从数据源服务器获取对应的推荐数据,将所述推荐数据推送至所述终端。
7.一种搜索装置,其特征在于,所述装置包括:
搜索请求接收模块,用于接收终端发送的搜索请求,所述搜索请求携带输入信息;
意图识别模块,用于对所述输入信息进行分词,根据分词结果进行意图识别,得到搜索意图;
匹配模块,用于遍历预先构建的知识图谱,将所述搜索意图与所述知识图谱中的节点进行匹配,根据匹配度确定目标内容标签;其中,所述知识图谱是根据数据源标识与内容标签之间的关联关系、以及所述数据源标识与接口参数之间的关联关系构建的;
查询模块,用于从所述知识图谱中查询目标内容标签对应的数据源标识,将查询到的数据源标识确定为目标标识,从所述知识图谱中获取所述目标标识对应的接口参数;
发送模块,用于将所述分词结果分别与所述目标标识对应的接口参数进行匹配,根据匹配结果确定目标接口参数,将所述目标接口参数及所述搜索意图发送至对应的目标数据源服务器;
目标数据接收模块,用于接收所述目标数据源服务器返回的与所述目标接口参数及所述搜索意图对应的目标数据,根据所述目标数据得到搜索结果,将所述搜索结果返回至所述终端。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括知识图谱构建模块,用于获取至少一个数据源标识、各数据源标识对应的接口参数及内容标签,得到知识图谱对应的目标实体;将所述数据源标识与其对应的接口参数之间的关联关系、所述数据源标识与其对应的内容标签之间的关联关系确定为所述目标实体对应的目标关系;用知识表示所述目标实体及所述目标关系,以构建知识图谱。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
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,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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---|---|
CN (1) | CN110765275B (zh) |
Cited By (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111475722A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-31 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于发送信息的方法和装置 |
CN111475624A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-07-31 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 一种监控数据检索方法、装置及设备 |
CN111552768A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-08-18 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 基于自然语言理解的信息搜索方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN111582497A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-08-25 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 训练文件生成及评价方法、装置、计算机系统及存储介质 |
CN111597433A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-08-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 资源搜索方法、装置以及电子设备 |
CN111680207A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-09-18 | 华中科技大学鄂州工业技术研究院 | 一种用于确定用户搜索意图的方法及装置 |
CN111708943A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-09-25 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种搜索结果展示方法、装置和用于搜索结果展示的装置 |
CN111782898A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-16 | 华青融天(北京)软件股份有限公司 | 数据源搜索方法、装置和电子设备 |
CN111797211A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-10-20 | 深圳奇迹智慧网络有限公司 | 业务信息搜索方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111800493A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-10-20 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 信息内容推送方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN111913963A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-11-10 | 北京数立得科技有限公司 | 一种接口数据按需存储的方法和系统 |
CN112052332A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-12-08 | 中国建设银行股份有限公司 | 检索方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN112364246A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-12 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 数据搜索方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN112395292A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-02-23 | 电信科学技术第十研究所有限公司 | 一种数据特征提取、匹配方法及装置 |
CN112579657A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-03-30 | 北京志翔能源技术有限公司 | 基于机器学习的数据标签识别与标记方法及系统 |
CN112749313A (zh) * | 2020-08-04 | 2021-05-04 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 标签标注方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN112765447A (zh) * | 2021-01-27 | 2021-05-07 | 维沃移动通信有限公司 | 数据搜索方法、装置和电子设备 |
CN112884362A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-06-01 | 杭州太火鸟科技有限公司 | 供应商智能匹配方法、装置、设备及存储介质 |
CN113254756A (zh) * | 2020-02-12 | 2021-08-13 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 广告召回方法、装置、设备和存储介质 |
CN113313427A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-08-27 | 中国农业银行股份有限公司 | 数据需求的分析方法、系统及存储介质 |
CN113468388A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-01 | 深圳集智数字科技有限公司 | 控制方法、装置、服务器及存储介质 |
CN113569110A (zh) * | 2021-07-23 | 2021-10-29 | 用友汽车信息科技(上海)股份有限公司 | 数据处理方法、数据处理系统、计算机设备和存储介质 |
CN113568542A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-10-29 | 荣耀终端有限公司 | 界面显示方法和电子设备 |
CN113590805A (zh) * | 2021-07-26 | 2021-11-02 | 上海致景信息科技有限公司 | 基于知识图谱的纺织类商品名称的搜索方法及装置 |
CN113609174A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-05 | 江苏汇农天下信息科技有限公司 | 行业用户数据搜索方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113641796A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-11-12 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 数据搜索方法、系统及存储介质 |
CN114088847A (zh) * | 2022-01-19 | 2022-02-25 | 华谱科仪(北京)科技有限公司 | 基于色谱分析的样品确定方法、装置、存储介质及服务器 |
CN114154026A (zh) * | 2021-11-12 | 2022-03-08 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114154072A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-03-08 | 北京度友信息技术有限公司 | 检索方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN114610842A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-06-10 | 企知道网络技术有限公司 | 一种基于意图识别的关联搜索方法及系统 |
CN114780824A (zh) * | 2022-04-13 | 2022-07-22 | 潍柴动力股份有限公司 | 资源共享搜索方法、电子设备和存储介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103246726A (zh) * | 2013-05-09 | 2013-08-14 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种网络信息的搜索方法、装置和系统 |
CN104778266A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-07-15 | 无锡天脉聚源传媒科技有限公司 | 一种多数据源搜索的方法及装置 |
CN106446261A (zh) * | 2016-10-17 | 2017-02-22 | 广东小天才科技有限公司 | 一种基于多平台接口的内容搜索方法和装置 |
CN107193987A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-09-22 | 广东神马搜索科技有限公司 | 获取与页面相关的搜索词的方法、装置和系统 |
CN108363821A (zh) * | 2018-05-09 | 2018-08-03 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 一种信息推送方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN109145025A (zh) * | 2018-09-14 | 2019-01-04 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种多数据源集成的数据查询方法、装置及业务服务器 |
CN110147437A (zh) * | 2019-05-23 | 2019-08-20 | 北京金山数字娱乐科技有限公司 | 一种基于知识图谱的搜索方法及装置 |
CN110188249A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-08-30 | 努比亚技术有限公司 | 一种全局搜索方法、设备及计算机可读存储介质 |
-
2019
- 2019-10-14 CN CN201910971610.9A patent/CN110765275B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103246726A (zh) * | 2013-05-09 | 2013-08-14 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种网络信息的搜索方法、装置和系统 |
CN104778266A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-07-15 | 无锡天脉聚源传媒科技有限公司 | 一种多数据源搜索的方法及装置 |
CN106446261A (zh) * | 2016-10-17 | 2017-02-22 | 广东小天才科技有限公司 | 一种基于多平台接口的内容搜索方法和装置 |
CN107193987A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-09-22 | 广东神马搜索科技有限公司 | 获取与页面相关的搜索词的方法、装置和系统 |
CN108363821A (zh) * | 2018-05-09 | 2018-08-03 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 一种信息推送方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN109145025A (zh) * | 2018-09-14 | 2019-01-04 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种多数据源集成的数据查询方法、装置及业务服务器 |
CN110147437A (zh) * | 2019-05-23 | 2019-08-20 | 北京金山数字娱乐科技有限公司 | 一种基于知识图谱的搜索方法及装置 |
CN110188249A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-08-30 | 努比亚技术有限公司 | 一种全局搜索方法、设备及计算机可读存储介质 |
Cited By (50)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113254756A (zh) * | 2020-02-12 | 2021-08-13 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 广告召回方法、装置、设备和存储介质 |
CN113254756B (zh) * | 2020-02-12 | 2024-03-26 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 广告召回方法、装置、设备和存储介质 |
CN111680207B (zh) * | 2020-03-11 | 2023-08-04 | 华中科技大学鄂州工业技术研究院 | 一种用于确定用户搜索意图的方法及装置 |
CN111680207A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-09-18 | 华中科技大学鄂州工业技术研究院 | 一种用于确定用户搜索意图的方法及装置 |
CN111552768B (zh) * | 2020-03-26 | 2022-07-19 | 深圳平安医疗健康科技服务有限公司 | 基于自然语言理解的信息搜索方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN111552768A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-08-18 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 基于自然语言理解的信息搜索方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN111475722A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-31 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于发送信息的方法和装置 |
CN111597433A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-08-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 资源搜索方法、装置以及电子设备 |
CN111597433B (zh) * | 2020-04-10 | 2023-08-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 资源搜索方法、装置以及电子设备 |
CN111475624B (zh) * | 2020-04-13 | 2023-08-04 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 一种监控数据检索方法、装置及设备 |
CN111475624A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-07-31 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 一种监控数据检索方法、装置及设备 |
CN111582497A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-08-25 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 训练文件生成及评价方法、装置、计算机系统及存储介质 |
CN111797211A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-10-20 | 深圳奇迹智慧网络有限公司 | 业务信息搜索方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111797211B (zh) * | 2020-05-18 | 2023-09-08 | 深圳奇迹智慧网络有限公司 | 业务信息搜索方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111708943B (zh) * | 2020-06-12 | 2024-03-01 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种搜索结果展示方法、装置和用于搜索结果展示的装置 |
CN111708943A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-09-25 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种搜索结果展示方法、装置和用于搜索结果展示的装置 |
CN111800493B (zh) * | 2020-06-29 | 2023-07-28 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 信息内容推送方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN111800493A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-10-20 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 信息内容推送方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN111782898B (zh) * | 2020-07-07 | 2024-05-24 | 华青融天(北京)软件股份有限公司 | 数据源搜索方法、装置和电子设备 |
CN111782898A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-16 | 华青融天(北京)软件股份有限公司 | 数据源搜索方法、装置和电子设备 |
CN112052332A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-12-08 | 中国建设银行股份有限公司 | 检索方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN111913963B (zh) * | 2020-07-30 | 2023-12-26 | 北京数立得科技有限公司 | 一种接口数据按需存储的方法和系统 |
CN111913963A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-11-10 | 北京数立得科技有限公司 | 一种接口数据按需存储的方法和系统 |
CN112749313A (zh) * | 2020-08-04 | 2021-05-04 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 标签标注方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN112364246A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-12 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 数据搜索方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN112364246B (zh) * | 2020-11-19 | 2024-02-06 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 数据搜索方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN112395292A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-02-23 | 电信科学技术第十研究所有限公司 | 一种数据特征提取、匹配方法及装置 |
CN112395292B (zh) * | 2020-11-25 | 2024-03-29 | 电信科学技术第十研究所有限公司 | 一种数据特征提取、匹配方法及装置 |
CN112579657B (zh) * | 2020-12-24 | 2024-04-19 | 北京志翔信息技术有限公司 | 基于机器学习的数据标签识别与标记方法及系统 |
CN112579657A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-03-30 | 北京志翔能源技术有限公司 | 基于机器学习的数据标签识别与标记方法及系统 |
CN112765447B (zh) * | 2021-01-27 | 2024-06-18 | 维沃移动通信有限公司 | 数据搜索方法、装置和电子设备 |
CN112765447A (zh) * | 2021-01-27 | 2021-05-07 | 维沃移动通信有限公司 | 数据搜索方法、装置和电子设备 |
CN112884362A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-06-01 | 杭州太火鸟科技有限公司 | 供应商智能匹配方法、装置、设备及存储介质 |
CN113568542A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-10-29 | 荣耀终端有限公司 | 界面显示方法和电子设备 |
CN113313427A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-08-27 | 中国农业银行股份有限公司 | 数据需求的分析方法、系统及存储介质 |
CN113313427B (zh) * | 2021-06-29 | 2023-11-24 | 中国农业银行股份有限公司 | 数据需求的分析方法、系统及存储介质 |
CN113468388A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-01 | 深圳集智数字科技有限公司 | 控制方法、装置、服务器及存储介质 |
CN113468388B (zh) * | 2021-06-30 | 2024-05-03 | 深圳集智数字科技有限公司 | 控制方法、装置、服务器及存储介质 |
CN113569110B (zh) * | 2021-07-23 | 2022-09-27 | 用友汽车信息科技(上海)股份有限公司 | 数据处理方法、数据处理系统、计算机设备和存储介质 |
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