搜索处理方法和装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115129963A(43)申请公布日2022.09.30(21)申请号202110325233.9(22)申请日2021.03.26(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室(72)发明人郑凯夫陈旭松吕静刘鹄赵夕炜(74)专利代理机构中原信达知识产权代理有限责任公司11219专利代理师宗磊杨倩(51)Int.Cl.G06F16/9532(2019.01)G06F16/9538(2019.01)G06F40/216(2020.01)G06F40/284(2020.01)权利要求书3页说明书15页附图6页(54)发明名称搜索处理方法和装置(57)摘要本发明公开了一种搜索处理方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：基于搜索指令，确定关键词特征、用户特征及多个候选对象特征；根据所述关键词特征、所述用户特征及所述多个候选对象特征，确定所述多个候选对象的预测概率，所述预测概率用于表征所述候选对象被排在返回结果头部的概率，所述返回结果是基于所述多个候选对象生成的；根据所述多个候选对象特征及所述多个候选对象的预测概率，确定所述候选对象的上下文信息；根据所述关键词特征、所述用户特征、所述多个候选对象特征及所述候选对象的上下文信息，以确定多个候选对象在返回结果中的排序顺序。该实施方式能够提高返回结果中多个候选对象排序的精准程度。CN115129963ACN115129963A权利要求书1/3页1.一种搜索处理方法，其特征在于，包括：接收用户发出的搜索指令，所述搜索指令包括至少一个关键词；确定所述关键词的关键词特征及所述用户的用户特征；根据所述搜索指令，确定包含多个候选对象的返回结果，并确定所述多个候选对象的候选对象特征；根据所述关键词特征、所述用户特征及多个所述候选对象特征，确定所述多个候选对象的预测概率，所述预测概率用于表征所述候选对象被排在返回结果头部的概率；根据所述多个候选对象特征及所述多个候选对象的预测概率，确定所述候选对象的上下文信息；根据所述关键词特征、所述用户特征、所述多个候选对象特征及所述候选对象的上下文信息，确定所述多个候选对象的排序评分，以确定所述多个候选对象在所述返回结果中的排列顺序。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个候选对象特征及所述多个候选对象的预测概率，确定所述候选对象的上下文信息，包括：组合所述多个候选对象特征，生成所述候选对象的组合矩阵；根据所述多个候选对象的预测概率，生成所述候选对象的权重矩阵；将所述候选对象的组合矩阵及权重矩阵，输入到第一注意力模型中，得到所述候选对象的自注意力矩阵；将所述关键词特征、所述用户特征及所述候选对象的自注意力矩阵，输入到第二注意力模型中，得到所述候选对象的上下文信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键词特征、所述用户特征、所述多个候选对象特征及所述候选对象的上下文信息，确定所述多个候选对象的排序评分，包括：将所述关键词特征、所述用户特征、所述多个候选对象特征及所述候选对象的上下文信息输入到第一评分模型中，得到所述多个候选对象的第一匹配评分；对所述多个候选对象的第一匹配评分进行归一化处理，得到所述多个候选对象的排序评分。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：获取第一训练样本，所述第一训练样本包括：第一关键词特征、第一用户特征及多个第一候选对象特征；从所述多个第一候选对象中，确定至少一个头部对象，所述至少一个头部对象被排在第一返回结果的头部，所述第一返回结果基于所述多个第一候选对象生成；利用所述第一注意力模型、所述第二注意力模型及所述第一评分模型，确定所述至少一个头部对象的第一排序评分；根据所述第一关键词特征、所述第一用户特征及所述至少一个头部对象特征，确定所述至少一个头部对象的第二排序评分；利用所述第一排序评分及所述第二排序评分，构建第一损失函数；根据所述第一损失函数，优化所述第一注意力模型、所述第二注意力模型及所述第一评分模型。2CN115129963A权利要求书2/3页5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一关键词特征、所述第一用户特征及所述至少一个头部对象特征，确定所述至少一个头部对象的第二排序评分，包括：组合所述至少一个头部对象特征，生成所述头部对象的组合矩阵；将所述头部对象的组合矩阵输入到第三注意力模型中，得到所述头部对象的自注意力矩阵；将所述第一关键词特征、所述第一用户特征及所述头部对象的自注意力矩阵，输入到第四注意力模型中，得到所述头部对象的上下文信息；将所述第一关键词特征、所述第一用户特征、所述至少一个头部对象特征及所述头部对象的上