济南浪潮数据技术有限公司吕文文获国家专利权
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龙图腾网获悉济南浪潮数据技术有限公司申请的专利一种检索方法、装置、设备、介质和产品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:CN121743488B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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:202610231078.7,技术领域涉及:G06F16/335;该发明授权一种检索方法、装置、设备、介质和产品是由吕文文;王旭东;周鑫勇;郭立民设计研发完成,并于2026-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种检索方法、装置、设备、介质和产品在说明书摘要公布了:本发明涉及数据检索技术领域,特别是涉及一种检索方法、装置、设备、介质和产品,该方法包括:根据用户的查询请求生成查询特征向量;分别基于文本索引结构、实体索引结构和语义索引结构进行检索,得到不同类型语义单元及对应的相关性得分,通过多层次索引结构进行检索,能够得到全面的语义单元;根据查询特征向量确定各语义单元对应的文本索引权重、语义索引权重和实体索引权重;再依据权重和相关性得分确定综合排序得分,最后筛选并输出排序语义单元;综合考虑了文本、实体和语义等多方面因素,并结合查询特征向量,动态预测多维度索引的权重并融合,以便于筛选出最终的语义单元,能够更准确地匹配用户的查询需求,大大提高了检索结果的准确性。
本发明授权一种检索方法、装置、设备、介质和产品在权利要求书中公布了:1.一种检索方法,其特征在于,包括: 根据用户的查询请求生成查询特征向量; 根据查询请求,基于文本索引结构,检索得到第一语义单元及对应的第一相关性得分;根据查询请求,基于实体索引结构,检索得到第二语义单元及对应的第二相关性得分;根据查询特征向量,基于语义索引结构,检索得到第三语义单元及对应的第三相关性得分; 根据上一时段的用户的兴趣向量、交互数据和时间衰减权重,确定当前时段的兴趣向量;根据所述查询特征向量、当前时段的兴趣向量,利用多层感知机,确定语义集中每一语义单元所对应的第一文本索引权重、第一语义索引权重和第一实体索引权重;对所述第一文本索引权重、第一语义索引权重和第一实体索引权重进行归一化处理,得到语义集中每一语义单元所对应的文本索引权重、语义索引权重和实体索引权重,所述语义集包括第一语义单元、第二语义单元、第三语义单元; 根据所述每一语义单元所对应的文本索引权重、语义索引权重和实体索引权重、第一相关性得分、第二相关性得分和第三相关性得分,确定综合排序得分; 根据所述每一语义单元的综合排序得分,从所述语义集中筛选出多个排序语义单元; 输出所述多个排序语义单元; 还包括:根据基于密度的带噪声空间聚类算法对通过对知识库中的文本数据进行分割得到的多个语义单元各自对应的语义向量,进行聚类,得到多个第一簇;确定第一簇的向量均值;根据所述向量均值利用模糊C均值聚类,对多个所述语义单元各自对应的语义向量,进行聚类,得到多个第二簇,其中,所述向量均值为所述模糊C均值聚类的初始簇质心;确定目标第二簇的簇质心和预训练词嵌入的第一相似度,目标第二簇为多个第二簇中的任一第二簇;并将第一相似度大于预设相似度阈值的预训练词嵌入作为目标第二簇的候选主题标签;确定目标第二簇的多个高权重关键词各自的权重和关键词语义向量;针对目标第二簇的每一候选主题标签,确定多个高权重关键词各自的关键词语义向量和候选主题标签的第二相似度,根据第二相似度和多个高权重关键词各自的权重,确定对每一候选主题标签的加权平均相似度;针对目标第二簇的每一候选主题标签,根据候选主题标签对应的第一相似度、第一质心权重、候选主题标签的加权平均相似度和关键词权重,确定每一候选主题标签对应的第一综合得分;根据每一候选主题标签对应的第一综合得分,从目标第二簇的候选主题标签中确定目标第二簇对应的主题标签,以完成语义索引结构的构建; 相应的,根据查询特征向量,基于语义索引结构,检索得到第三语义单元及对应的第三相关性得分,包括:确定查询特征向量和每个第二簇的簇质心的第三相似度;确定查询特征向量和第二簇的主题标签的第二综合得分;根据第三相似度、第二质心权重、第二综合得分和主题权重进行加权计算,得到每个第二簇的综合相关性得分;根据每个第二簇的综合相关性得分,从多个第二簇中确定检索簇;确定检索簇中的语义向量和查询特征向量之间的第四相似度;根据第四相似度和主题标签权重,从检索簇的语义向量中,筛选出第三语义单元;将第三语义单元对应的第四相似度作为所述第三语义单元对应的第三相关性得分。
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