(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210223886.0 (22)申请日 2022.03.09 (71)申请人 湖南兴盛 优选网络科技有限公司 地址 410205 湖南省长 沙市高新 开发区青 山路662号芯城科技园二期1号栋802 房 (72)发明人 高航　胡毅　曹梦华　 (74)专利代理 机构 长沙大珂知识产权代理事务 所(普通合伙) 4323 6 专利代理师 姚弘奕 (51)Int.Cl. G06F 16/31(2019.01) G06F 16/953(2019.01) G06F 40/194(2020.01) G06F 40/216(2020.01)G06F 40/279(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于语义索引的意图识别方法 (57)摘要 本发明公开了基于语义索引的意图识别方 法， 使用搜索语义模型进行训练用户搜索数据； 对搜索引擎产生的日志进行统计， 将日志中历史 Query的出现频次超过一定阈值的历史Query建 立查询和意图的统计条目； 将历史Query输入搜 索语义模型， 获取语义向量； 将语义向量加入统 计条目， 得到语义意图索引； 将在线用户Query输 入搜索语义模型， 获取Query语义向量v； 以在线 用户的v检索语义意图索引， 获取语义意图索引 中与在线Query语义最相近的多条记录及相应的 语义相似度； 计算在线Query的意图识别结果。 本 发明利用语义匹配和统计意图的方法实现意图 识别， 具有更好的泛化性和更高的准确率和召回 率。 权利要求书2页 说明书4页 附图3页 CN 114595305 A 2022.06.07 CN 114595305 A 1.基于语义索引的意图识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 使用搜索语义模型进行训练用户搜索数据， 其中训练数据同时包括单个用户的搜索词 序列和单个文档的搜索词序列； 对搜索引擎产生的日志进行统计， 将日志中历史Query的出现频次超过一定阈值的历 史Query建立查询和意图的统计条目； 将历史Query输入搜索语义模型， 获取语义向量； 将语 义向量加入统计条目， 得到语义 意图索引； 将在线用户Query输入搜索语义模型， 获取Query语义向量v； 以在线用户的语义向量v 检索所述语义意图索引， 获取所述语义意图索引中与在线Query语义最相近的多条记录及 相应的语义相似度； 融合检索结果， 计算得到在线Query的意图识别结果。 2.根据权利要求1所述的基于语义索引的意图识别方法， 其特征在于， 所述搜索语义模 型使用Word2vec或FastText的神经网络模型。 3.根据权利 要求1所述的基于语义索引的意图识别方法， 其特征在于， 对Query分词时， 优先使用领域词库， 若没有领域词库， 在通用词库的基础上， 提取词级别的n ‑gram特征。 4.根据权利要求1所述的基于语义索引的意图识别方法， 其特征在于， 所述查询和意图 的统计条目为<qi,intenti>， 其中intenti＝*category1:prob1,category2:prob2,…+， 其中 qi为第i条Query， intenti为第i条意图， category1， category2为第1个和第2个 意图， prob1， prob2为第1个和第2个意图的概 率。 5.根据权利要求4所述的基于语义索引的意图识别方法， 其特征在于， 所述语义意图索 引的每条记录形如： <qi,vi,intenti>。 6.根据权利要求1所述的基于语义索引的意图识别方法， 其特征在于， 使用余弦相似度 的方法， 在线用户的语义向量v检索所述语义 意图索引。 7.根据权利要求1所述的基于语义索引的意图识别方法， 其特征在于， 设定相似度阈值 θ， 依此获取与在线Query语义最相 近的k条记录*reci|i＝1,2, …k+及相应的语义相似度* simi|i＝1,2,…k+。 8.根据权利要求7所述的基于语义索引的意图识别方法， 其特征在于， 根据以下的检索 结果， 计算 最终预测结果： 若检索结果不为空， 结果中相似度最大的记录为r eca， 相似度sima＝1， 将该记录的意图 intenta作为最终预测结果； 若检索结果不为空， 且所有相似度均小于1， 通过加权计算得到最终预测结果： 其中k为与在线Query语义 最相近的k条记录； 若检索结果 为空， 将用户输入识别为泛意图Query， 即 没有明确意图的搜索。 9.根据权利要求8所述的基于语义索引的意图识别方法， 其特征在于， 记录所述泛意图 Query的识别次数a、 点击次数b和搜索点击行为次数c， 计算泛意图Query更新 值Qu： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114595305 A 2其中α， β为预设的权重参数， a1和a2为预设的识别次数阈值， b1为预设的点击次数阈 值， 当泛意图Query更新值Qu超过更新阈值Q1时， 所述泛意图Query随着搜索语义模型和统 计意图的周期更新， 添加到所述语义 意图索引中。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114595305 A 3