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龙图腾网获悉广州索明信息科技有限公司申请的专利基于自然语言的搜索方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117194607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310992091.0，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于自然语言的搜索方法和系统是由谭卓伟;邓海超设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自然语言的搜索方法和系统在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及人工智能技术领域，具体公开了基于自然语言的搜索方法及系统，在基于自然语言处理从搜索文本中确定原始搜索对象关键词和原始搜索意图关键词后，扩充得到目标搜索对象关键词和目标搜索意图关键词，从图像库中确定出对象标签与目标搜索对象关键词匹配的图像得到第一候选图像集；从第一候选图像集中确定出对象描述标签与目标搜索意图关键词匹配的图像得到第二候选图像集，采用原始搜索对象关键词、原始搜索意图关键词、对象标签以及对象描述标签计算第二候选图像集中图像的分数，将第二候选图像集中分数最高的N张图像作为搜索结果返回用户，实现了用户的搜索意图分析，根据搜索意图计算图像分数，搜索结果更为符合用户的搜索意图。

本发明授权基于自然语言的搜索方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于自然语言的搜索方法，其特征在于，用于搜索图像，所述方法具体包括以下步骤： 接收用户在图像搜索页面输入的搜索文本； 基于自然语言处理从所述搜索文本中确定原始搜索对象关键词和至少一个原始搜索意图关键词； 对所述原始搜索对象关键词和所述原始搜索意图关键词进行扩充，得到至少一个目标搜索对象关键词和至少一个目标搜索意图关键词； 从图像库中确定出对象标签与所述目标搜索对象关键词匹配的图像，得到第一候选图像集，所述图像库中每张图像设置有对象标签和至少一个对象描述标签，所述对象标签和所述对象描述标签为预先设置的所述图像的标签； 针对所述第一候选图像集中的每张图像，确定出所述对象描述标签与所述目标搜索意图关键词匹配的图像，得到第二候选图像集； 采用所述原始搜索对象关键词、所述原始搜索意图关键词、所述对象标签以及所述对象描述标签计算所述第二候选图像集中图像的分数； 将所述第二候选图像集中分数最高的N张图像作为搜索结果返回给用户； 所述基于自然语言处理从所述搜索文本中确定原始搜索对象关键词和至少一个原始搜索意图关键词，具体包括以下步骤： 基于依存句法分析确定所述搜索文本中每个词的词性，以及确定每个词在所述搜索文本中的位置； 将所述搜索文本、所述词性以及所述位置输入关键词分类模型中，得到原始搜索对象关键词和至少一个原始搜索意图关键词； 其中，所述关键词分类模型通过以下步骤训练： 获取训练语句，所述训练语句为用户搜索图片时输入的语句，所述训练语句中标注有每个词的词性、位置以及标注类别； 将所述训练语句输入关键词分类模型中，得到每个词的预测类别； 采用所述标注类别和预测类别计算损失率； 在所述损失率小于预设阈值时，停止对所述关键词分类模型进行训练，得到关键词分类模型； 在所述损失率大于预设阈值时，根据所述损失率更新所述关键词分类模型的参数，返回将所述训练语句输入关键词分类模型中的步骤； 其中，所述损失率计算公式如下： ； LABELi为第i个词的标注类别，TYPEi为第i个词的预测类别，wi为第i个词的权重，其中，在第i个词的词性为名词且在所述搜索文本中的位置n时，wi=0.5，在第i个词的位置不是n时，wi=0.2； 所述采用所述原始搜索对象关键词、所述原始搜索意图关键词、所述对象标签以及所述对象描述标签计算所述第二候选图像集中图像的分数，具体包括以下步骤： 针对所述第二候选图像集中的每张图像，从所述目标搜索对象关键词中确定出与所述图像的对象标签最相似的目标搜索对象关键词，并根据预设的搜索对象关键词知识图谱确定所述最相似的目标搜索对象关键词与所述原始搜索对象关键词的边线的第一权重； 根据预设的搜索意图知识图谱，统计所述图像的对象描述标签与所述目标搜索意图关键词的相似度大于预设阈值的对象描述标签的数量，以及确定所述目标搜索意图关键词与所述原始搜索意图关键词的边线的第二权重，并确定所述第二权重的平均值，得到第三权重； 计算所述第一权重、第三权重、所述数量的乘积，得到所述图像的分数。

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