CN104462504A - 基于搜索中提供推理过程数据的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于搜索中提供推理过程数据的方法和装置，该方法包括：接收用户输入的包含推理关系的搜索词；获取基于所述包含推理关系的搜索词得到的结果数据以及相关推理过程数据；将所述推理过程数据以及结果数据作为搜索结果提供给所述用户。本发明能够将基于包含推理关系的搜索词得到的结果数据以及推理过程数据直观、精确地提供给用户，无需用户花费较多时间手动从相关网页中筛选出这部分信息，从而提高搜索效率，提升用户搜索体验。并且使得用户能够了解推理过程，提高结果数据的可信度。

Description

基于搜索中提供推理过程数据的方法和装置

技术领域

本发明涉及信息搜索领域，特别是一种基于搜索中提供推理过程数据的方法和装置。

背景技术

随着信息技术的飞速发展，当今社会进入了信息爆炸时代，人们越来越多地借助网络来寻找自己需要的信息，因此，检索成为人们工作、生活不可或缺的一部分。人们通常使用搜索引擎来进行检索，搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将与用户检索相关的信息展示给用户的系统。

目前搜索引擎在互联网上搜集信息时主要是通过网页之间的链接关系来收集数据，当用户输入搜索词进行查找时，搜索引擎返回的搜索结果是关于该搜索词相关的网页，此时用户还需要进行信息的人工筛选获取需求的信息，效率较低。因而，亟待解决上述问题。

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基于搜索中提供推理过程数据的方法和装置。

依据本发明的一个方面，提供了一种基于搜索中提供推理过程数据的方法，包括：接收用户输入的包含推理关系的搜索词；获取基于所述包含推理关系的搜索词得到的结果数据以及相关推理过程数据；将所述推理过程数据以及结果数据作为搜索结果提供给所述用户。

可选地，所述搜索词中包含人物名称及关系查询属性数据，所述推理过程数据的架构包括人物名称、关系查询属性数据以及关系属性赋值。

可选地，若所述搜索词中包含多重关系查询属性数据，获取基于所述包含推理关系的搜索词得到的相关推理过程数据，包括：获取与所述人物名称及第一重关系查询属性数据匹配的相关推理过程数据；从所述推理过程数据中提取关系属性赋值作为新的人物名称，进而获取与所述新的人物名称及第二重关系查询属性数据匹配的推理过程数据，直至获取最后一重关系查询属性数据匹配的推理过程数据。

可选地，获取基于所述包含推理关系的搜索词得到的结果数据，包括：从获取的最后一重关系查询属性数据匹配的推理过程数据中提取关系属性赋值作为结果数据。

可选地，获取基于所述包含推理关系的搜索词得到的相关推理过程数据，包括：在知识图谱的人物关系数据对中获取与所述人物名称及关系查询属性数据匹配的相关推理过程数据，其中，所述知识图谱的人物关系数据对的架构包括人物名称、关系查询属性数据以及关系属性赋值。

依据本发明的另一个方面，还提供了一种基于搜索中提供推理过程数据的装置，包括：

用户输入接口，适于接收用户输入的包含推理关系的搜索词；

获取器，适于获取基于所述包含推理关系的搜索词得到的结果数据以及相关推理过程数据；

用户输出接口，适于将所述推理过程数据以及结果数据作为搜索结果提供给所述用户。

可选地，所述搜索词中包含人物名称及关系查询属性数据，所述推理过程数据的架构包括人物名称、关系查询属性数据以及关系属性赋值。

可选地，若所述搜索词中包含多重关系查询属性数据，所述获取器还适于：获取与所述人物名称及第一重关系查询属性数据匹配的相关推理过程数据；从所述推理过程数据中提取关系属性赋值作为新的人物名称，进而获取与所述新的人物名称及第二重关系查询属性数据匹配的推理过程数据，直至获取最后一重关系查询属性数据匹配的推理过程数据。

可选地，所述获取器还适于：从获取的最后一重关系查询属性数据匹配的推理过程数据中提取关系属性赋值作为结果数据。

可选地，所述装置还包括：

知识图谱数据库，适于存储知识图谱的人物关系数据对；

所述获取器，还适于在所述知识图谱的人物关系数据对中获取与所述人物名称及关系查询属性数据匹配的相关推理过程数据，其中，所述知识图谱的人物关系数据对的架构包括人物名称、关系查询属性数据以及关系属性赋值。

在本发明提供的技术方案中，接收用户输入的包含推理关系的搜索词，获取基于包含推理关系的搜索词得到的结果数据以及相关推理过程数据，之后将推理过程数据以及结果数据作为搜索结果提供给用户。由此，本发明能够将基于包含推理关系的搜索词得到的结果数据(如基于搜索词“张三的妻子的兄弟”得到的结果数据“李四”)直观、精确地提供给用户，无需用户花费较多时间手动从相关网页中筛选出这部分信息，从而提高搜索效率，提升用户搜索体验。并且，本发明还能够将基于包含推理关系的搜索词得到的相关推理过程数据(如基于搜索词“张三的妻子的兄弟”得到的推理过程数据“张三的妻子是李月”以及“李月的兄弟是李四”)提供给用户，使得用户能够了解推理过程，提高结果数据的可信度。进一步地，本发明基于推理过程数据能够给用户提供更多的知识信息，实现给用户提供额外帮助。

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。

根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。

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示出了根据本发明一个实施例的基于搜索中提供推理过程数据的方法的流程图；

图2示出了根据本发明一个实施例的搜索词为“张三的妻子的兄弟”的一种搜索结果示意图；

图3示出了根据本发明一个实施例的搜索词为“张三的妻子的兄弟”的另一种搜索结果示意图；

图4示出了根据本发明一个实施例的搜索词为“张三的工作单位的地址”的搜索结果示意图；

图5示出了根据本发明一个实施例的搜索词为“指环王中的主演还演过什么电影”的搜索结果示意图；

图6示出了根据本发明一个实施例的搜索词为“专利凶猛的作者的职业”的搜索结果示意图；

图7示出了根据本发明一个实施例的基于搜索中提供推理过程数据的装置的结构示意图；以及

图8示出了根据本发明另一个实施例的基于搜索中提供推理过程数据的装置的结构示意图。

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。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于搜索中提供推理过程数据的方法。图1示出了根据本发明一个实施例的基于搜索中提供推理过程数据的方法的流程图。如图1所示，该方法至少包括以下步骤S102至步骤S106。

步骤S102、接收用户输入的包含推理关系的搜索词。

步骤S104、获取基于包含推理关系的搜索词得到的结果数据以及相关推理过程数据。

步骤S106、将推理过程数据以及结果数据作为搜索结果提供给用户。

在本发明提供的技术方案中，接收用户输入的包含推理关系的搜索词，获取基于包含推理关系的搜索词得到的结果数据以及相关推理过程数据，之后将推理过程数据以及结果数据作为搜索结果提供给用户。由此，本发明能够将基于包含推理关系的搜索词得到的结果数据(如基于搜索词“张三的妻子的兄弟”得到的结果数据“李四”)直观、精确地提供给用户，无需用户花费较多时间手动从相关网页中筛选出这部分信息，从而提高搜索效率，提升用户搜索体验。并且，本发明还能够将基于包含推理关系的搜索词得到的相关推理过程数据(如基于搜索词“张三的妻子的兄弟”得到的推理过程数据“张三的妻子是李月”以及“李月的兄弟是李四”)提供给用户，使得用户能够了解推理过程，提高结果数据的可信度。进一步地，本发明基于推理过程数据能够给用户提供更多的知识信息，实现给用户提供额外帮助。

本发明实施例中提及的“推理”，可以定义为由一个或几个已知的判断(前提)，推导出一个未知的结论的过程。上文步骤S102中包含推理关系的搜索词，例如张三的妻子的兄弟，指环王中的主演还演过什么电影，专利凶猛的作者的职业，来自星星的你的主题曲的歌手是谁，等等。

若包含推理关系的搜索词为人物关系推理的搜索词，此时可以从人物关系推理的搜索词中解析出人物名称及关系查询属性数据，如从人物关系推理的搜索词“张三的妻子的兄弟”中解析出人物名称为“张三”以及关系查询属性数据为“妻子”、“兄弟”。这里，从人物关系推理的搜索词中解析出人物名称及关系查询属性数据可以通过多种方式来实现。例如，在预先配置的、包含人物名称和关系查询属性数据的索引词中匹配搜索词，进而根据匹配的结果，得到该搜索词对应的人物名称和关系查询属性数据，如预先在索引词中配置“张三的妻子”，若用户搜索“张三的妻子”时，即命中索引词。又例如，在预先配置的、包含人物的关系查询属性数据的正则规则中匹配搜索词，进而根据匹配的结果，得到该搜索词对应的人物名称和关系查询属性数据，如预先配置正则规则“^(.+？)的妻子”，若用户搜索“李四的妻子”时，就匹配上了这条正则规则，即正则命中。再例如，对搜索词作分词处理，并在预置的、包含人物名称及人物的关系查询属性数据的词类别组合中匹配搜索词对应的分词，进而根据匹配的结果，得到搜索词对应的人物名称和关系查询属性数据。举例来说，预先配置“张三”为关键词、“妻子”为属性词，“的”为停用词，然后再配置词类别的组合规则，比如配置一条组合规则，关键词属性词，若用户搜索“张三的妻子”，则先对搜索词“张三的妻子”作分词处理，结果为张三/的/妻子，抛掉停用词“的”，剩下“张三妻子”，匹配上了“关键词属性词”这条组合规则。

基于人物关系推理的搜索词，本发明实施例提供了一种优选地实施步骤S104的方案，即可以在知识图谱的人物关系数据对中获取与人物名称及关系查询属性数据匹配的相关推理过程数据，其中，知识图谱的人物关系数据对的架构包括人物名称、关系查询属性数据以及关系属性赋值。这里，先简要介绍知识图谱这个概念，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体(如人物、汉字、小说、视频、音乐等)或概念，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID(Identity，身份标识号)来标识。每个属性-值对用来刻画实体的内在特性，而关系用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的网状图，网状图中的节点表示实体或概念，而网状图中的边则由属性或关系构成。知识图谱主要就是构建和维护上述的实体和关系，为搜索中的推荐系统、语义理解、问题回答等提供支持。此外，知识图谱并不是一张静态的网状图，它会根据外界的变化而进行自我调整与更新。本发明实施例中，知识图谱中的人物关系数据对的架构包括人物名称、关系查询属性数据以及关系属性赋值，即三元人物关系数据对，例如，“张三-妻子-李月”、“李月-兄弟-李四”、“李四-妻子-谷李”等等，这里的三元人物关系数据对也可以写成“人物1-属性(或关系)-人物2”。

进一步地，若搜索词中包含两重关系查询属性数据，则获取与人物名称及第一重关系查询属性数据匹配的相关推理过程数据，并从推理过程数据中提取关系属性赋值作为新的人物名称，进而获取与新的人物名称及第二重关系查询属性数据匹配的推理过程数据。举例来说，接收用户输入的包含人物关系推理的搜索词为“张三的妻子的兄弟”，解析出该搜索词中人物名称为“张三”以及关系查询属性数据为“妻子”、“兄弟”。随后在知识图谱的人物关系数据对中获取与人物名称“张三”及第一重关系查询属性数据“妻子”匹配的相关推理过程数据为“张三的妻子是李月”，并从该推理过程数据“张三的妻子是李月”中提取关系属性赋值“李月”作为新的人物名称，进而获取与新的人物名称“李月”及第二重关系查询属性数据“兄弟”匹配的推理过程数据为“李月的兄弟是李四”。最后，如图2所示，将推理过程数据“张三的妻子是李月”、“李月的兄弟是李四”以及结果数据“李四”作为搜索结果提供给用户。当然，上述列举仅是示意性的，并不用于限制本发明，在一些情况下，李月的兄弟也可能存在多条人物关系数据对，如“李月-兄弟-李四”、“李月-兄弟-李五”、“李月-兄弟-李六”等等，此时可以针对每条人物关系数据对进行查找对应的关系属性赋值，可参照前文李月的兄弟为“李月-兄弟-李四”的情况进行匹配和查找，此处不再赘述，其展示给用户人物知识图谱信息的效果如图3所示。需要说明的是，图2和图3是以图框的形式展示人物知识图谱信息，在实际应用中，图框本身可以是其他形状或颜色，也可以隐藏。

另外，若搜索词中包含多重关系查询属性数据，则获取与人物名称及第一重关系查询属性数据匹配的相关推理过程数据，并从推理过程数据中提取关系属性赋值作为新的人物名称，进而获取与新的人物名称及第二重关系查询属性数据匹配的推理过程数据，直至获取最后一重关系查询属性数据匹配的推理过程数据。此时，从获取的最后一重关系查询属性数据匹配的推理过程数据中提取关系属性赋值作为结果数据。举例来说，接收用户输入的包含人物关系推理的搜索词为“张三的妻子的兄弟的女儿”，解析出该搜索词中人物名称为“张三”以及关系查询属性数据为“妻子”、“兄弟”、“女儿”，这里包含三重关系查询属性数据。参照前文推理过程，“张三的妻子的兄弟”的推理过程数据“张三的妻子是李月”、“李月的兄弟是李四”，进而获取与新的人物名称“李四”及第三重关系查询属性数据“女儿”匹配的推理过程数据为“李四的女儿是李婧”。最后，将第三重关系查询属性数据匹配的推理过程数据“李四的女儿是李婧”中提取关系属性赋值“李婧”作为结果数据提供给用户。

以上详细介绍了包含推理关系的搜索词为人物关系推理的搜索词的情况，此外，还可以是汉字字典关系、影视歌曲关系等推理关系的搜索词，例如着的各个读音对应的释义是什么，来自星星的你的主题曲的歌手是谁，指环王中的主演还演过什么电影、专利凶猛的作者的职业，等等。上述包含推理关系的搜索词均可以基于知识图谱推理的方式来实现，不妨将知识图谱提供的三元数据结构对定义为“实体名称-属性名称-属性赋值”。举例来说，接收用户输入的包含推理关系的搜索词为“张三的工作单位的地址”，解析出该搜索词中实体名称为“张三”以及属性名称为“工作单位”、“地址”。随后，利用知识图谱结构化数据，获取与实体名称“张三”及第一个属性名称“工作单位”匹配的相关推理过程数据为“张三的工作单位是360公司”，并从该推理过程数据“张三的工作单位是360公司”中提取属性赋值“360公司”作为新的实体名称。接着，获取与新的实体名称“360公司”及第二个实体属性名称“地址”匹配的推理过程数据为“360公司的地址是酒仙桥”。最后，如图4所示，将推理过程数据“张三的工作单位是360公司”、“360公司的地址是酒仙桥”以及结果数据“酒仙桥”作为搜索结果提供给用户。进一步地，还可以触发“酒仙桥”链接至其相关的网页，如“酒仙桥”百科，“酒仙桥”地图，等等。

在本发明的另一个实施例中，接收用户输入的包含推理关系的搜索词为“指环王中的主演还演过什么电影”，解析出该搜索词中实体名称为“指环王”以及属性名称为“主演”、“电影”。随后，利用知识图谱结构化数据，获取与实体名称“指环王”及第一个属性名称“主演”匹配的相关推理过程数据为“指环王的主演是演员A”，并从该推理过程数据“指环王的主演是演员A”中提取属性赋值“演员A”作为新的实体名称。接着，获取与新的实体名称“演员A”及第二个实体属性名称“电影”匹配的推理过程数据为“演员A的电影有影片1、影片2”。最后，如图5所示，将推理过程数据“指环王的主演是演员A”、“演员A的电影有影片1、影片2”以及结果数据“影片1、影片2”作为搜索结果提供给用户。

在本发明的又一个实施例中，接收用户输入的包含推理关系的搜索词为“专利凶猛的作者的职业”，解析出该搜索词中实体名称为“专利凶猛”以及属性名称为“作者”、“职业”。随后，利用知识图谱结构化数据，获取与实体名称“专利凶猛”及第一个属性名称“作者”匹配的相关推理过程数据为“专利凶猛的作者是作者A、作者B”，并从该推理过程数据“专利凶猛的作者是作者A、作者B”中提取属性赋值“作者A”、“作者B”分别作为新的实体名称。接着，获取与新的实体名称“作者A”及第二个实体属性名称“职业”匹配的推理过程数据为“作者A的职业是职业A”，获取与新的实体名称“作者B”及第二个实体属性名称“职业”匹配的推理过程数据为“作者B的职业是职业B”。最后，如图6所示，将推理过程数据“专利凶猛的作者是作者A、作者B”、“作者A的职业是职业A”、“作者B的职业是职业B”以及结果数据“职业A、职业B”作为搜索结果提供给用户。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种基于搜索中提供推理过程数据的装置，以实现上述基于搜索中提供推理过程数据的方法。

图7示出了根据本发明一个实施例的基于搜索中提供推理过程数据的装置的结构示意图。参见图7，该装置至少可以包括：用户输入接口710、获取器720以及用户输出接口730。

现介绍本发明实施例的基于搜索中提供推理过程数据的装置的各组成或器件的功能以及各部分间的连接关系：

用户输入接口710，适于接收用户输入的包含推理关系的搜索词；

获取器720，与用户输入接口710相耦合，适于获取基于包含推理关系的搜索词得到的结果数据以及相关推理过程数据；

用户输出接口730，与获取器720相耦合，适于将推理过程数据以及结果数据作为搜索结果提供给用户。

在一个实施例中，搜索词中包含人物名称及关系查询属性数据，推理过程数据的架构包括人物名称、关系查询属性数据以及关系属性赋值。

在一个实施例中，若搜索词中包含多重关系查询属性数据，上述获取器720还适于：获取与人物名称及第一重关系查询属性数据匹配的相关推理过程数据；从推理过程数据中提取关系属性赋值作为新的人物名称，进而获取与新的人物名称及第二重关系查询属性数据匹配的推理过程数据，直至获取最后一重关系查询属性数据匹配的推理过程数据。

在一个实施例中，上述获取器720还适于：从获取的最后一重关系查询属性数据匹配的推理过程数据中提取关系属性赋值作为结果数据。

在一个实施例中，图8示出了根据本发明另一个实施例的基于搜索中提供推理过程数据的装置的结构示意图，该装置还可以包括：知识图谱数据库810，与获取器720相耦合，适于存储知识图谱的人物关系数据对；

上述获取器720，还适于在知识图谱的人物关系数据对中获取与人物名称及关系查询属性数据匹配的相关推理过程数据，其中，知识图谱的人物关系数据对的架构包括人物名称、关系查询属性数据以及关系属性赋值。

根据上述任意一个优选实施例或多个优选实施例的组合，本发明实施例能够达到如下有益效果：

在本发明提供的技术方案中，接收用户输入的包含推理关系的搜索词，获取基于包含推理关系的搜索词得到的结果数据以及相关推理过程数据，之后将推理过程数据以及结果数据作为搜索结果提供给用户。由此，本发明能够将基于包含推理关系的搜索词得到的结果数据(如基于搜索词“张三的妻子的兄弟”得到的结果数据“李四”)直观、精确地提供给用户，无需用户花费较多时间手动从相关网页中筛选出这部分信息，从而提高搜索效率，提升用户搜索体验。并且，本发明还能够将基于包含推理关系的搜索词得到的相关推理过程数据(如基于搜索词“张三的妻子的兄弟”得到的推理过程数据“张三的妻子是李月”以及“李月的兄弟是李四”)提供给用户，使得用户能够了解推理过程，提高结果数据的可信度。进一步地，本发明基于推理过程数据能够给用户提供更多的知识信息，实现给用户提供额外帮助。

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。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

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基于搜索中提供推理过程数据的装置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。

至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。

Claims (10)

1.一种基于搜索中提供推理过程数据的方法，包括：

接收用户输入的包含推理关系的搜索词；

获取基于所述包含推理关系的搜索词得到的结果数据以及相关推理过程数据；

将所述推理过程数据以及结果数据作为搜索结果提供给所述用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述搜索词中包含人物名称及关系查询属性数据，所述推理过程数据的架构包括人物名称、关系查询属性数据以及关系属性赋值。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，若所述搜索词中包含多重关系查询属性数据，获取基于所述包含推理关系的搜索词得到的相关推理过程数据，包括：

获取与所述人物名称及第一重关系查询属性数据匹配的相关推理过程数据；

从所述推理过程数据中提取关系属性赋值作为新的人物名称，进而获取与所述新的人物名称及第二重关系查询属性数据匹配的推理过程数据，直至获取最后一重关系查询属性数据匹配的推理过程数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，获取基于所述包含推理关系的搜索词得到的结果数据，包括：

从获取的最后一重关系查询属性数据匹配的推理过程数据中提取关系属性赋值作为结果数据。

5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其中，获取基于所述包含推理关系的搜索词得到的相关推理过程数据，包括：

在知识图谱的人物关系数据对中获取与所述人物名称及关系查询属性数据匹配的相关推理过程数据，其中，所述知识图谱的人物关系数据对的架构包括人物名称、关系查询属性数据以及关系属性赋值。

6.一种基于搜索中提供推理过程数据的装置，包括：

用户输入接口，适于接收用户输入的包含推理关系的搜索词；

获取器，适于获取基于所述包含推理关系的搜索词得到的结果数据以及相关推理过程数据；

用户输出接口，适于将所述推理过程数据以及结果数据作为搜索结果提供给所述用户。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述搜索词中包含人物名称及关系查询属性数据，所述推理过程数据的架构包括人物名称、关系查询属性数据以及关系属性赋值。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，若所述搜索词中包含多重关系查询属性数据，所述获取器还适于：

获取与所述人物名称及第一重关系查询属性数据匹配的相关推理过程数据；

从所述推理过程数据中提取关系属性赋值作为新的人物名称，进而获取与所述新的人物名称及第二重关系查询属性数据匹配的推理过程数据，直至获取最后一重关系查询属性数据匹配的推理过程数据。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述获取器还适于：

从获取的最后一重关系查询属性数据匹配的推理过程数据中提取关系属性赋值作为结果数据。

10.根据权利要求6-9任一项所述的装置，其中，还包括：

知识图谱数据库，适于存储知识图谱的人物关系数据对；

所述获取器，还适于在所述知识图谱的人物关系数据对中获取与所述人物名称及关系查询属性数据匹配的相关推理过程数据，其中，所述知识图谱的人物关系数据对的架构包括人物名称、关系查询属性数据以及关系属性赋值。