CN104376115A - 一种基于全局搜索的模糊词确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种基于全局搜索的模糊词确定方法，首先基于搜索日志数据，获取共同点击的统一资源定位器URL所对应的输入语句query集合；获取query集合中每一个query的各个基础词条term的词条权重；将各个term的词条权重与预设的权重阈值进行比较，将词条权重小于权重阈值的term设置为次要词条；在全局搜索范围内，统计各个term作为次要词条出现的频率，将出现频率大于预设的频率阈值的term设置为模糊词。该方法及装置可以准确获取基于共同点击的输入语句query的模糊词，对于输入语句query的核心词提取，以及文档排序均起到了重要作用，提高了搜索效率和结果。

Description

一种基于全局搜索的模糊词确定方法及装置

技术领域

本发明涉及信息推送技术领域，尤其涉及一种基于全局搜索的模糊词确定方法及装置。

背景技术

随着网络和信息技术的迅猛发展，网络的信息量也呈现爆炸式的增长，那么快速并且正确从这些海量的数据里面获取正确的信息成为了现在搜索引擎技术的核心问题，然而用户的输入却呈现很大的差异性，不同的人接受着不同的教育，以及不同的文化，导致在表述同一个问题上面的差异很大，同时针对用户输入的query中某些词条对于搜索结果所起到的作用也很小，例如用户输入一个query是“北京故宫门票是多少”，在这个query的语境下“是多少”这个词条就属于垃圾词条，对搜索结果起到的作用不大。

现有技术方案中所用到的TF-IDF(Term Frequency–Inverse DocumentFrequency)技术，是用于评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度，是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术，而该技术并不能准确的描述全局条件下某一词条的重要程度，从而无法有效做到全局条件下query核心词的提取，从而影响了搜索效率和结果。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于全局搜索的模糊词确定方法及装置。

一种基于全局搜索的模糊词确定方法，包括：

基于搜索日志数据，获取共同点击的统一资源定位器URL所对应的输入语句query集合；

获取所述query集合中每一个query的各个基础词条term的词条权重；

将各个term的词条权重与预设的权重阈值进行比较，将词条权重小于所述权重阈值的term设置为次要词条；

在全局搜索范围内，统计各个term作为次要词条出现的频率，将出现频率大于预设的频率阈值的term设置为模糊词。

本发明实施例还提供了一种基于全局搜索的模糊词确定装置，所述装置包括：

query集合获取单元，用于基于搜索日志数据，获取共同点击的统一资源定位器URL所对应的输入语句query集合；

词条权重获取单元，用于获取所述query集合中每一个query的各个基础词条term的词条权重；

次要词条确定单元，用于将各个term的词条权重与预设的权重阈值进行比较，将词条权重小于所述权重阈值的term设置为次要词条；

模糊词确定单元，用于在全局搜索范围内，统计各个term作为次要词条出现的频率，将出现频率大于预设的频率阈值的term设置为模糊词。

由以上可知，该方法及装置可以准确获取基于共同点击的输入语句query的模糊词，对于输入语句query的核心词提取，以及文档排序均起到了重要作用，进而提高了搜索效率和结果。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为本发明实施例提供的基于全局搜索的模糊词确定方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的枚举过程示意图；

图3为本发明实施例提供的根据用户输入进行相应检索的流程示意图；

图4为本发明实施例提供的基于全局搜索的模糊词确定装置的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的基于全局搜索的模糊词确定装置的另一结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

下面结合说明书附图，对本发明实施例提供的模糊词确定方法进行说明，如图1所示为本发明实施例提供的基于全局搜索的模糊词确定方法流程示意图，所述方法包括：

步骤11：基于搜索日志数据，获取共同点击的统一资源定位器URL所对应的输入语句query集合；

在该步骤中，日志数据可以保存在后台搜索服务器中。

这里，共同点击的URL所对应的输入语句query，其含义就是点击了相同URL的query，这些query，可以认为是有潜在的同义关系，它们的核心部分应该是保持稳定的，只是换了一种表达而已，例如“北京故宫门票多少”、“故宫门票多少钱”，“北京故宫门票”、“故宫门票票价”……等等问的都是故宫门票的问题，再例如下面的几个query:{“360搜索”,“360搜索网站”，“360”，“360搜索引擎”，“360搜索网址”}，用户都点击了URL:www.so.com，这样的一组query也被认为是共同点击。

步骤12：获取所述query集合中每一个query的各个基础词条term的词条权重；

在该步骤中，一种实现方式是首先对所述query集合中每一个query进行分词，得到多个基础词条term；然后再统计各个term在所述query集合中出现的频率，基于出现频率的高低获取各个term的词条权重。

上述过程中，具体的分词的规则和方式可以参照现有分词技术，例如可以对所述query集合中每一个query基于n-gram进行分词处理，即采用多阶枚举的方式生成多个片段gram，得到多个片段gram的基础词条term。

举例来说，例如Q＝{T1，T2，T3，……Tn}，枚举时，可以预先设定n-gram的阶数，然后逐一进行枚举，较佳地，在本发明实施例中，可以采用1-4阶gram的方式，枚举的过程参照图2所示，采用1-4阶枚举的方式时，可以从头(T1)开始枚举1-4gram，可以得到多个片段gram。

例如对Q＝{a,b,c,d}进行4阶枚举时，会生成如下几个片段gram：

一阶gram:a，b，c，d；

二阶gram:ab，bc，cd；

三阶gram:abc,bcd；

四阶gram:abcd。

然后，基于出现频率的高低获取各个term的词条权重的具体过程可以是：选取出现频率最高的term的次数作为分母，根据每一个term的出现次数计算获取各个term的词条权重，也就是将各term在所述query集合中出现的次数作为分子，所获得的比值即为各个term的词条权重。

举例来说，若对每一个query基于n-gram进行分词处理，得到多个片段gram的基础词条term，则针对每个gram，分别统计其包含的term在query集合中出现的次数，假设gram为“360搜索”，轮询query集合，出现一次增加1，直至轮询结束，最终得到的统计结果为：“360”这个term在query集合中出现了5次，“搜索”这个term在Qs集合中出现了4次；然后按照上述方法，可以得到次数之比为“1,0.8”。

上述“360搜索：1,0.8”是针对query集合中的某一个query统计得到的数值，在整个query集合中(包含了数量巨大的各种query)，按照上述方法，可以同样计算出若干个“360搜索”对应的数值(与“1,0.8”类似的数值)，然后针对该gram在整个query集合范围内求均值，就可以得到“360搜索”这个gram中各term对应的词条权重。

步骤13：将各个term的词条权重与预设的权重阈值进行比较，将词条权重小于所述权重阈值的term设置为次要词条；

步骤14：在全局搜索范围内，统计各个term作为次要词条出现的频率，将出现频率大于预设的频率阈值的term设置为模糊词。

这里所述的全局搜索范围指的是服务器搜索记录的全部query集合。下面以具体实例来进行说明，举例来说：

首先，{“360搜索”,“360搜索网站”，“360”，“360搜索引擎”，“360搜索网址”等}这些query都是共同点击了URL:www.so.com的query，也就是query集合。

在该query集合中，“360搜索网址是多少“这个query的分词结果是：{360，搜索，网址，是多少}，上述各term所对应的词条权重为{1,0.8,0.2,0}；若设定权重阈值为0.2，那么“是多少”这个term的词条权重就小于权重阈值，则将该term“是多少”设置为次要词条。

然后，进一步在服务器搜索记录的全部query集合中统计“是多少”这个term作为次要词条出现的频率，这里预先设定频率阈值为10万次，若该次要词条出现的频率大于预设的频率阈值，那么就可以将“是多少”这个term设置为模糊词。

另外，在具体实现中，还可以将各个模糊词组成模糊词典，以方便用户在检索时进行查询。

进一步的，还可以根据用户输入进行相应的检索并输出结果，具体操作如图3所示，检索过程包括：

步骤31：接收用户输入的某一query，对该query进行分词得到多个term；

具体分词的方法见上述实施例所述。

步骤32：忽略作为模糊词的term，利用其余的term作为搜索关键词，输出对应的搜索结果。

举例来说，若用户输入“北京故宫门票是多少”这个query，根据上述的模糊词确定方法，“是多少”这个term就是作为模糊词，故在搜索时，忽略作为模糊词的term“是多少”，利用其余的term“北京故宫门票”来进行检索，并输出对应的搜索结果。通过上述方法就可以有效提取query语句的核心词，从而提高搜索效率和结果。

基于上述方法，本发明实施例还提供了一种基于全局搜索的模糊词确定装置，如图4所示为本发明实施例提供的基于全局搜索的模糊词确定装置的结构示意图，所述装置包括：

query集合获取单元41，用于基于搜索日志数据，获取共同点击的统一资源定位器URL所对应的输入语句query集合；

词条权重获取单元42，用于获取所述query集合中每一个query的各个基础词条term的词条权重；

次要词条确定单元43，用于将各个term的词条权重与预设的权重阈值进行比较，将词条权重小于所述权重阈值的term设置为次要词条；

模糊词确定单元44，用于在全局搜索范围内，统计各个term作为次要词条出现的频率，将出现频率大于预设的频率阈值的term设置为模糊词。

如图5所示为本发明实施例提供的基于全局搜索的模糊词确定装置的另一结构示意图，如图5，在具体实现中，所述词条权重获取单元42包括：

分词模块421，用于对所述query集合获取单元所获取的query集合中每一个query进行分词处理，得到多个基础词条term；

词条权重获取模块422，用于统计所述分词模块所得到的各个term在所述query集合中出现的频率，并基于出现频率的高低获取各个term的词条权重。

另外，上述分词模块421进一步还可包括：

分词处理模块4211，用于对所述query集合中每一个query基于n-gram进行分词处理，得到多个片段gram的基础词条term。

所述词条权重获取模块422进一步还可包括：

权重计算模块4221，用于选取出现频率最高的term的次数作为分母，根据每一个term的出现次数计算获取各个term的词条权重。

另外，所述装置进一步还可包括：

用户输入接收单元45，用于接收用户输入的某一query，并对该query进行分词得到多个term；

搜索结果输出单元46，用于根据所述模糊词确定单元所确定的模糊词，忽略作为模糊词的term，利用其余的term作为搜索关键词，输出对应的搜索结果。

上述装置中各单元和模块具体的实现过程见上述方法实施例所述。

综上所述，本发明实施例所提供的方法及装置可以准确获取基于共同点击的输入语句query的模糊词，对于输入语句query的核心词提取，以及文档排序均起到了重要作用，进而提高了搜索效率和结果。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的搜索系统中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于全局搜索的模糊词确定方法，其特征在于，包括：

基于搜索日志数据，获取共同点击的统一资源定位器URL所对应的输入语句query集合；

获取所述query集合中每一个query的各个基础词条term的词条权重；

将各个term的词条权重与预设的权重阈值进行比较，将词条权重小于所述权重阈值的term设置为次要词条；

在全局搜索范围内，统计各个term作为次要词条出现的频率，将出现频率大于预设的频率阈值的term设置为模糊词。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述query集合中每一个query的各个基础词条term的词条权重，具体包括：

对所述query集合中每一个query进行分词，得到多个基础词条term；

统计各个term在所述query集合中出现的频率，基于出现频率的高低获取各个term的词条权重。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述query集合中每一个query进行分词，得到多个基础词条term，具体包括：

对所述query集合中每一个query基于n-gram进行分词处理，得到多个片段gram的基础词条term。

4.如权利要求1-3所述的方法，其特征在于，所述基于出现频率的高低获取各个term的词条权重，具体包括：

选取出现频率最高的term的次数作为分母，根据每一个term的出现次数计算获取各个term的词条权重。

5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收用户输入的某一query，对该query进行分词得到多个term；

忽略作为模糊词的term，利用其余的term作为搜索关键词，输出对应的搜索结果。

6.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述搜索日志数据保存在后台搜索服务器中。

7.一种基于全局搜索的模糊词确定装置，其特征在于，所述装置包括：

query集合获取单元，用于基于搜索日志数据，获取共同点击的统一资源定位器URL所对应的输入语句query集合；

词条权重获取单元，用于获取所述query集合中每一个query的各个基础词条term的词条权重；

次要词条确定单元，用于将各个term的词条权重与预设的权重阈值进行比较，将词条权重小于所述权重阈值的term设置为次要词条；

模糊词确定单元，用于在全局搜索范围内，统计各个term作为次要词条出现的频率，将出现频率大于预设的频率阈值的term设置为模糊词。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述词条权重获取单元包括：

分词模块，用于对所述query集合获取单元所获取的query集合中每一个query进行分词处理，得到多个基础词条term；

词条权重获取模块，用于统计所述分词模块所得到的各个term在所述query集合中出现的频率，并基于出现频率的高低获取各个term的词条权重。

9.如权利要求7-8任一项所述的装置，其特征在于，所述分词模块进一步包括：

分词处理模块，用于对所述query集合中每一个query基于n-gram进行分词处理，得到多个片段gram的基础词条term。

10.如权利要求7-9任一项所述的装置，其特征在于，所述词条权重获取模块进一步包括：

权重计算模块，用于选取出现频率最高的term的次数作为分母，根据每一个term的出现次数计算获取各个term的词条权重。