基于人工智能的搜索結果聚合方法、裝置以及搜索引擎的制作方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于人工智能的搜索結果聚合方法、裝置以及搜索引擎。其中方法包括：獲取搜索詞；根據搜索詞生成多個搜索結果；根據搜索詞獲取對應的多個需求維度；根據多個搜索結果對多個需求維度進行聚合；獲取每個需求維度對應的答案，根據聚合之后的需求維度對多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果。該方法通過搜索需求和結果多層次分析，將搜索結果重新整合展現，在滿足用戶信息需求的同時，可以精準鏈接到對應的服務，避免了搜索結果的內容冗余，降低了用戶點擊查找的成本，提升了用戶的搜索體驗。
【專利說明】
基于人工智能的搜索結果聚合方法、裝置以及搜索引擎
技術領域
[0001 ]本發明涉及搜索引擎技術領域，尤其涉及一種基于人工智能(ArtificialIntelligence，簡稱:Al)的搜索結果聚合方法、裝置以及搜索引擎。
【背景技術】
[0002]隨著計算機網絡技術的迅猛發展，搜索引擎逐漸成為人們獲取信息的最主要、最快捷、最方便的手段，用戶在搜索弓丨擎中輸入搜索詞(query)后，能夠向用戶返回該query的搜索結果。
[0003]目前，傳統搜索引擎通常是基于用戶輸入的搜索詞(query)，給出與該搜索詞相關的多條搜索結果和摘要，即通過類似信息檢索的方式來滿足用戶需求，當用戶通過點擊搜索結果對應的鏈接時，可以查看該搜索結果的頁面內容，以實現自行尋找和歸納答案。
[0004]但是存在的問題是:(I)上述搜索方式獲得的搜索結果，很容易出現多個搜索結果同質化的現象，憑空增加用戶點擊成本；(2)由于得到的搜索結果比較混雜，導致結果可讀性差，增加了用戶的查找成本；(3)未對用戶的搜索需求進行分析，以導致對于相對復雜的問題，只通過一兩個結果往往不能滿足用戶的搜索需求，導致搜索體驗變差。
【發明內容】
[0005]本發明的目的旨在至少在一定程度上解決上述的技術問題之一。
[0006]為此，本發明的第一個目的在于提出一種基于人工智能的搜索結果聚合方法。該方法通過搜索需求和結果多層次分析，將搜索結果重新整合展現，在滿足用戶信息需求的同時，可以精準鏈接到對應的服務，避免了搜索結果的內容冗余，降低了用戶點擊查找的成本，提升了用戶的搜索體驗。
[0007]本發明的第二個目的在于提出一種基于人工智能的搜索結果聚合裝置。
[0008]本發明的第三個目的在于提出一種搜索引擎。
[0009]為達上述目的，本發明第一方面實施例的基于人工智能的搜索結果聚合方法，包括:獲取搜索詞;根據所述搜索詞生成多個搜索結果;根據所述搜索詞獲取對應的多個需求維度;根據所述多個搜索結果對所述多個需求維度進行聚合;獲取每個需求維度對應的答案，根據聚合之后的需求維度對所述多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果。
[0010]本發明實施例的基于人工智能的搜索結果聚合方法，可先獲取搜索詞，之后，可根據搜索詞生成多個搜索結果，并根據搜索詞獲取對應的多個需求維度，然后，根據多個搜索結果對多個需求維度進行聚合，之后，獲取每個需求維度對應的答案，并根據聚合之后的需求維度對多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果，至少具有以下優點:(I)通過聚合方式對結果做去重、交叉驗證、重排序等，減少用戶的重復點擊行為，同時可提供聚合統計結果作為參考，輔助用戶決策；(2)通過對搜索詞對應的需求維度進行聚合，并對每個需求維度的結果內容進行聚合，即對混雜的結果重新整合，使得搜索結果邏輯清晰，層次分明，便于瀏覽，進而可以更快的幫助用戶找到所需。
[0011]為達上述目的，本發明第二方面實施例的基于人工智能的搜索結果聚合裝置，包括:搜索詞獲取模塊，用于獲取搜索詞;搜索結果獲取模塊，用于根據所述搜索詞生成多個搜索結果;需求維度獲取模塊，用于根據所述搜索詞獲取對應的多個需求維度;第一聚合模塊，用于根據所述多個搜索結果對所述多個需求維度進行聚合;答案獲取模塊，用于獲取每個需求維度對應的答案;第二聚合模塊，用于根據聚合之后的需求維度對所述多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果。
[0012]本發明實施例的基于人工智能的搜索結果聚合裝置，可通過搜索詞獲取模塊獲取搜索詞，搜索結果獲取模塊根據搜索詞生成多個搜索結果，需求維度獲取模塊根據搜索詞獲取對應的多個需求維度，第一聚合模塊根據多個搜索結果對多個需求維度進行聚合，答案獲取模塊獲取每個需求維度對應的答案，第二聚合模塊根據聚合之后的需求維度對多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果，至少具有以下優點:(I)通過聚合方式對結果做去重、交叉驗證、重排序等，減少用戶的重復點擊行為，同時可提供聚合統計結果作為參考，輔助用戶決策；(2)通過對搜索詞對應的需求維度進行聚合，并對每個需求維度的結果內容進行聚合，即對混雜的結果重新整合，使得搜索結果邏輯清晰，層次分明，便于瀏覽，進而可以更快的幫助用戶找到所需。
[0013]為達上述目的，本發明第三方面實施例的搜索引擎，包括本發明第二方面實施例的基于人工智能的搜索結果聚合裝置。
[0014]本發明實施例的搜索引擎，可通過搜索結果聚合裝置中的搜索詞獲取模塊獲取搜索詞，搜索結果獲取模塊根據搜索詞生成多個搜索結果，需求維度獲取模塊根據搜索詞獲取對應的多個需求維度，第一聚合模塊根據多個搜索結果對多個需求維度進行聚合，答案獲取模塊獲取每個需求維度對應的答案，第二聚合模塊根據聚合之后的需求維度對多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果，至少具有以下優點:(I)通過聚合方式對結果做去重、交叉驗證、重排序等，減少用戶的重復點擊行為，同時可提供聚合統計結果作為參考，輔助用戶決策；(2)通過對搜索詞對應的需求維度進行聚合，并對每個需求維度的結果內容進行聚合，即對混雜的結果重新整合，使得搜索結果邏輯清晰，層次分明，便于瀏覽，進而可以更快的幫助用戶找到所需。
[0015]本發明附加的方面和優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發明的時間了解到。
【附圖說明】
[0016]本發明上述的和/或附加的方面和優點從下面結合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中，
[0017]圖1是根據本發明一個實施例的基于人工智能的搜索結果聚合方法的流程圖；
[0018]圖2是根據本發明一個實施例的生成搜索詞需求維度對照表的流程圖；
[0019]圖3是根據本發明另一個實施例的生成搜索詞需求維度對照表的流程圖；
[0020]圖4(a)、(b)和(C)是根據本發明一個實施例的以搜索詞“吳亦凡”為例得到的聚合結果在移動終端中展現的示例圖；
[0021]圖5(a)、(b)和(C)是根據本發明一個實施例的以搜索詞“北京天氣”為例得到的聚合結果在移動終端中展現的示例圖；
[0022]圖6是根據本發明一個具體實施例的基于人工智能的搜索結果聚合方法的流程圖；
[0023]圖7是根據本發明一個實施例的基于人工智能的搜索結果聚合裝置的結構框圖；
[0024]圖8是根據本發明一個具體實施例的基于人工智能的搜索結果聚合裝置的結構框圖；
[0025]圖9是根據本發明一個實施例的第一聚合模塊的結構框圖；
[0026]圖10是根據本發明另一個具體實施例的基于人工智能的搜索結果聚合裝置的結構框圖。
【具體實施方式】
[0027]下面詳細描述本發明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本發明，而不能理解為對本發明的限制。
[0028]目前，傳統搜索引擎通常是基于用戶輸入的搜索詞，給出相關的N條搜索結果(如URL(Uniform Resoure Locator，統一資源定位器)地址)和摘要，即類似信息檢索的方式來滿足用戶需求的。而這種“頭疼醫頭、腳疼醫腳”的方法在現今顯然是跟不上用戶使用需求的腳步，尤其是當今面臨的問題越來越復雜，任何知識除了本身的內涵外，還有很多外延含義;對于需求也是如此，例如，用戶輸入搜索詞“劉德華”，除了知識百科類的需求外，還隱含了圖片、視頻、音頻、新聞等諸多潛在需求，而且需求的優先級還會因人而異。在PC端因為屏幕大，可承載的信息量多，通過展現多樣性結果，能一定程度上解決這個問題。但是，對于移動終端而言，受限于移動終端的屏幕大小和輸入方式等硬件，使得用戶的點擊和輸入成本隨之提升。為此，本發明提出了一種基于人工智能的搜索結果聚合方法、裝置以及搜索引擎。具體地，下面參考附圖描述本發明實施例的基于人工智能的搜索結果聚合方法、裝置以及搜索引擎。
[0029]圖1是根據本發明一個實施例的基于人工智能的搜索結果聚合方法的流程圖。如圖1所示，該基于人工智能的搜索結果聚合方法可以包括:
[0030]SI 10，獲取搜索詞。
[0031]舉例而言，假設本發明實施例的基于人工智能的搜索結果聚合方法應用于搜索引擎，該搜索引擎可為用戶提供搜索詞的輸入接口，以使用戶可以通過該輸入接口輸入搜索詞(Query)。當檢測到用戶通過輸入接口輸入了搜索詞時，可獲取該搜索詞。其中，該搜索詞可包括但不限于中文、字母、日文、韓文、數字、特殊字符(如等)等。此外，該搜索詞可以是用戶輸入的漢字文本，還可以是用戶輸入的語音。
[0032]S120，根據搜索詞生成多個搜索結果。
[0033]具體地，在獲取到搜索詞之后，可根據搜索詞進行搜索，以搜索到與該搜索詞相關的多個搜索結果。
[0034]S130，根據搜索詞獲取對應的多個需求維度。
[0035]可以理解，根據搜索詞獲取對應的多個需求維度的方式可以有很多種，例如，可通過對搜索詞進行在線分析，即在線對該搜索詞進行需求分析，以得到該搜索詞對應的多個需求維度;又如，還可先通過離線分析以收集大量的搜索詞與對應的多個需求維度，即生成搜索詞需求維度對照表，使得在獲得目標用戶的搜索詞時，在預先生成的搜索詞需求維度對照表中查詢該搜索詞對應的多個需求維度。
[0036]作為一種示例，可先獲取搜索詞需求維度對照表，之后，可根據搜索詞從搜索詞需求維度對照表中進行查找以獲取與該搜索詞對應的多個需求維度。
[0037]其中，可以理解，上述搜索詞需求維度對照表的生成方式可以有很多種，例如，可以通過用戶會話信息中用戶主動變化行為來挖掘需求維度;又如，可以基于Title和URL信息來挖掘需求維度:
[0038]作為一種示例，如圖2所示，該搜索詞需求維度對照表可以通過以下步驟預先生成:
[0039]S210，獲取多個用戶的用戶會話信息。
[0040]由于互聯網上存在海量數據，所以可以利用互聯網的這一特性，獲取大量樣本用戶使用搜索引擎時而生成的用戶會話信息。可以理解，該用戶會話信息可包括但不限于樣本用戶輸入的搜索詞等。
[0041]S220，根據用戶會話信息中的用戶主動變化行為信息進行需求挖掘，以生成多個需求維度。
[0042]可以理解，該用戶會話信息可以包含用戶輸入的多個搜索詞，多個搜索詞之間存在相關性，因此，可以根據多個搜索詞之間的相關性將多個用戶輸入的搜索詞進行匯總，然后，可對用戶針對這些具有相關性的搜索詞的主動變化行為進行需求挖掘，以得到多個需求維度。例如，以用戶會話信息={劉德華，劉德華電影，劉德華電影下載}為例，可以看出，該用戶會話信息中可包含搜索詞“劉德華”、“劉德華電影”以及“劉德華電影下載”，且這三個搜索詞之間具有相關性，其中，“電影”是“劉德華”的一個需求維度，“下載”是“劉德華電影”的一個需求維度，因此，通過用戶會話信息中用戶主動變化行為可以實現需求維度的挖掘。
[0043]S230，建立用戶會話信息中的搜索詞與多個需求維度之間的對應關系。
[0044]S240，根據多個需求維度、用戶會話信息中的搜索詞以及對應關系生成搜索詞需求維度對照表。
[0045]也就是說，可根據上述對應關系將多個需求維度與用戶會話信息中的搜索詞進行匯總，以得到該搜索詞需求維度對照表。
[0046]作為另一種示例，如圖3所示，搜索詞需求維度對照表通過以下步驟預先生成:
[0047]S310，獲取多個用戶的用戶會話信息。
[0048]S320，根據用戶會話信息中搜索詞的句法結構，挖掘潛在需求詞集合。
[0049]S330，根據用戶會話信息中搜索詞對應的搜索結果中url對應的站點信息，挖掘并補充潛在需求詞集合。
[0050]S340，根據潛在需求詞集合的統計特性，篩選并確定多個需求維度。
[0051]S350，建立用戶會話信息中的搜索詞與多個需求維度之間的對應關系。
[0052]S360，根據多個需求維度、用戶會話信息中的搜索詞以及對應關系生成搜索詞需求維度對照表。
[0053]S140，根據多個搜索結果對多個需求維度進行聚合。
[0054]具體而言，在本發明的實施例中，根據多個搜索結果對多個需求維度進行聚合的具體實現過程可如下:可先分析多個搜索結果中標題和摘要的句法結構，并分析多個搜索結果中url對應的站點信息和網頁類型，最后，根據分析得到的標題句法結構、摘要句法結構、站點信息和網頁類型，對多個需求維度進行聚合。
[0055]更具體地，多個搜索結果中，每個搜索結果包括標題、摘要和url信息，之后，可根據這些信息分別提取標題的句法分析結果、摘要的句法分析結果、url的站點信息、url對應的網頁類型，然后，根據這些分析結果，對搜索詞對應的多個需求維度進行聚合，以將相同或相似的需求進行聚合，例如，“怎么回事”與“原因”具有相同涵義的需求，“怎么辦”與“如何解決”具有相同涵義的需求，“去哪里修”與“故障維修”具有相同涵義的需求等。
[0056]S150，獲取每個需求維度對應的答案，根據聚合之后的需求維度對多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果。
[0057]具體地，從多個搜索結果中獲取每個需求維度所對應的答案內容，之后，將每個需求維度對應的答案映射到聚合之后的需求維度，并將映射到同一需求維度的答案相互聚合以生成聚合結果。例如，以搜索詞“小米4自動重啟”為例，在“故障原因”需求維度下，搜索結果內容會提到很多類似的觀點，如“軟件不兼容”、“手機硬件問題”，通過內容聚合將該“故障原因”需求維度下的答案內容進行聚合，以得到該需求維度下的結果聚合內容。可以理解，為了避免結果內容的冗余，在根據聚合之后的需求維度對多個需求維度對應的答案進行聚合之后，可對聚合后的結果進行歸一化處理，以避免同樣內容重復出現。
[0058]更具體地，由于多個搜索結果中，每個搜索結果包括標題、摘要和url信息，所以可根據這些信息分別提取標題的句法分析結果、摘要的句法分析結果、url的站點信息、url對應的網頁類型，然后，根據這些分析結果，以大量用戶會話信息為基礎建立機器學習模型，將每一個搜索結果映射到某一個需求維度(如上述的聚合之后的需求維度)，最后，將映射到同一需求維度的結果互相聚合，以得到聚合結果。
[0059]具體而言，根據聚合之后的需求維度對多個需求維度對應的答案進行聚合，是人工智能中典型的機器學習過程。首先，根據搜索結果的標題、摘要和url信息，提取得到包括但不限于語義特征、句法結構特征、需求詞特征、url站點類型特征等特征集合，本領域的普通技術人員可以根據已有用戶會話數據、語義和頁面分類工具的完備程度調整特征集合。之后，對大量帶有需求維度標注的用戶會話信息提取特征集合，訓練多分類器，在特征集合映射和需求維度集合之間學習映射關系。本步驟中使用的多分類器可以是以支持向量機為例的傳統機器學習模型，以隨機森林為例的集成機器學習模型，或以深度神經網絡為例的復雜機器學習模型，本領域的普通技術人員可以根據數據量、特征數量和計算機設備性能，通過嘗試和對比選擇合適的模型。最后，在搜索詞得到多個搜索結果后，對多個搜索結果分別提取特征并經過多分類器映射，可得知每個搜索結果對應的需求維度，并按照需求維度是否相同完成聚合。
[0060]例如，以搜索詞“劉德華”為例，多個搜索結果中分別有標題為“劉德華最新電影在線觀看”和“劉德華經典電影觀看”的兩條結果。通過對標題的句法分析，可以得知這兩條結果的需求詞均為“觀看”，并且url的站點均為在線視頻網站。已訓練得到的機器學習模型可以通過這些特征將這兩個結果同時映射到“視頻”需求維度上。最后，這兩個結果因為被映射到同一需求維度而聚合在一起。可以理解，依照該例子展示的方式，可以對多個搜索結果進行聚合，為搜索詞關聯的各需求維度關聯一個或多個搜索結果。
[0061]由此，通過搜索需求和結果多層次分析，將搜索結果重新整合展現，在滿足用戶信息需求的同時，可以精準鏈接到服務，比如在“維修商戶”維度下，可以直接給出官方維修商戶地址，甚至可以是客服平臺。可以理解，可以根據需求維度的不同，可以為用戶提供該需求維度所對應的服務內容，如問題答案內容、購買信息內容、維修服務內容等。
[0062]為了使得本領域的技術人員能夠更加清楚地了解本發明，下面可舉例說明。
[0063]例如，以搜索詞“吳亦凡”為例，在獲取到搜索詞“吳亦凡”之后，可根據該搜索詞生成對應的多個搜索結果，并根據該搜索詞從搜索詞需求維度對照表中查詢對應的多個需求維度，如“知識百科”需求維度、“明星行程”需求維度、“粉絲關注”視頻維度、“明星微博”維度、“圖片”維度、“新聞”維度等。然后，根據上述得到的多個搜索結果對該多個需求維度進行聚合，即根據搜索結果將多個需求維度進行歸類，即將具有相同涵義的需求維度歸為一類，以完成對多個需求維度的聚合。然后，可從多個搜索結果中獲取每個需求維度(即最先開始獲取到的需求維度)所對應的答案內容，最后，根據聚合之后的需求維度對每個需求維度所對應的答案進行聚合，以得到聚合結果。例如，如圖4(a)、圖4(b)和圖4(c)所示，為搜索詞“吳亦凡”所對應的聚合結果在移動手機中的瀏覽器應用程序上所展現的樣式，該聚合結果中包含了上述需求維度以及每個需求維度下所對應的結果內容。
[0064]又如，以搜索詞“北京天氣”為例，在獲取到搜索詞“北京天氣”之后，可根據該搜索詞生成對應的多個搜索結果，并根據該搜索詞從搜索詞需求維度對照表中查詢對應的多個需求維度，如“實時天氣”需求維度、“生活指數”需求維度，該“生活指數”需求維度下還可包含“美食”需求維度、“穿衣”、“文化休閑”、“景點”需求維度等。然后，根據上述得到的多個搜索結果對該多個需求維度進行聚合，即根據搜索結果將多個需求維度進行歸類，即將具有相同涵義的需求維度歸為一類，以完成對多個需求維度的聚合。然后，可從多個搜索結果中獲取每個需求維度(即最先開始獲取到的需求維度)所對應的答案內容，最后，根據聚合之后的需求維度對每個需求維度所對應的答案進行聚合，以得到聚合結果。例如，如圖5(a)、圖5(b)和圖5(c)所示，為搜索詞“北京天氣”所對應的聚合結果在移動手機中的瀏覽器應用程序上所展現的樣式，該聚合結果中包含了上述需求維度以及每個需求維度下所對應的結果內容。
[0065]綜上，本發明實施例的基于人工智能的搜索結果聚合方法，將用戶的搜索請求先在需求維度上進行聚合，并對單需求問題通過對結果的多維度分析，將搜索結果歸類整理，并提取維度特征，以做到信息類的精準滿足和服務類的精準提供;而對于多需求問題，先對需求做分類聚合，再分層展現，使得用戶不需要重新發起新的搜索就可以找到所需。由此，在對單需求問題滿足的同時，智能推薦相關問題和相關結果，給用戶以沉浸式的體驗。例如，用戶輸入“小米自動重啟”，可以通過需求分析和聚合，得到“故障原因”、“解決方法”、“維修商戶”等多種需求;針對“解決方法”，又可以分為“小米3”和“小米4”等多個維度;對于指定維度，如“小米4解決方法”，通過結果聚合歸納，又可以總結出“電池末端墊紙”、“按壓電池座金手指”、“插上充電器”等多個實際方案，從而多層次多維度解決用戶的實際問題。
[0066]本發明實施例的基于人工智能的搜索結果聚合方法，可先獲取搜索詞，之后，可根據搜索詞生成多個搜索結果，并根據搜索詞獲取對應的多個需求維度，然后，根據多個搜索結果對多個需求維度進行聚合，之后，獲取每個需求維度對應的答案，并根據聚合之后的需求維度對多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果，至少具有以下優點:(I)通過聚合方式對結果做去重、交叉驗證、重排序等，減少用戶的重復點擊行為，同時可提供聚合統計結果作為參考，輔助用戶決策；(2)通過對搜索詞對應的需求維度進行聚合，并對每個需求維度的結果內容進行聚合，即對混雜的結果重新整合，使得搜索結果邏輯清晰，層次分明，便于瀏覽，進而可以更快的幫助用戶找到所需。
[0067]圖6是根據本發明一個具體實施例的基于人工智能的搜索結果聚合方法的流程圖。
[0068]為了提升用戶的搜索體驗，使得用戶在沉浸式瀏覽體驗中找到所需，在本發明的實施例中，還可通過引導、激發等手段，給出其他維度的相關結果。具體地，如圖6所示，該基于人工智能的搜索結果聚合方法可以包括:
[0069]S610，獲取搜索詞。
[0070]S620，根據搜索詞生成多個搜索結果。
[0071]S630，根據搜索詞獲取對應的多個需求維度。
[0072]作為一種示例，可先獲取搜索詞需求維度對照表，之后，可根據搜索詞從搜索詞需求維度對照表中進行查找以獲取與該搜索詞對應的多個需求維度。
[0073]其中，可以理解，上述搜索詞需求維度對照表的生成方式可以有很多種，例如，可以通過用戶會話信息中用戶主動變化行為來挖掘需求維度;又如，可以基于Title和URL信息來挖掘需求維度:
[0074]作為一種示例，如圖2所示，搜索詞需求維度對照表通過以下步驟預先生成:
[0075]S210，獲取多個用戶的用戶會話信息。
[0076]S220，根據用戶會話信息中的用戶主動變化行為信息進行需求挖掘，以生成多個需求維度。
[0077]S230，建立用戶會話信息中的搜索詞與多個需求維度之間的對應關系。
[0078]S240，根據多個需求維度、用戶會話信息中的搜索詞以及對應關系生成搜索詞需求維度對照表。
[0079]作為另一種示例，如圖3所示，搜索詞需求維度對照表通過以下步驟預先生成:
[0080]S310，獲取多個用戶的用戶會話信息。
[0081]S320，根據用戶會話信息中搜索詞的句法結構，挖掘潛在需求詞集合。
[0082]S330，根據用戶會話信息中搜索詞對應的搜索結果中url對應的站點信息，挖掘并補充潛在需求詞集合。
[0083]S340，根據潛在需求詞集合的統計特性，篩選并確定多個需求維度。
[0084]S350，建立用戶會話信息中的搜索詞與多個需求維度之間的對應關系。
[0085]S360，根據多個需求維度、用戶會話信息中的搜索詞以及對應關系生成搜索詞需求維度對照表。
[0086]S640，根據多個搜索結果對多個需求維度進行聚合。
[0087]具體而言，在本發明的實施例中，根據多個搜索結果對多個需求維度進行聚合的具體實現過程可如下:可先分析多個搜索結果中標題和摘要的句法結構，并分析多個搜索結果中url對應的站點信息和網頁類型，最后，根據分析得到的標題句法結構、摘要句法結構、站點信息和網頁類型，對多個需求維度進行聚合。
[0088]S650，獲取每個需求維度對應的答案，根據聚合之后的需求維度對多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果。
[0089]具體而言，在本發明的一個實施例中，可從多個搜索結果中獲取每個需求維度所對應的答案內容，之后，將每個需求維度對應的答案映射到聚合之后的需求維度，并將映射到同一需求維度的答案相互聚合以生成聚合結果。
[0090]S660，確定聚合結果中未涵蓋的需求維度，并將聚合結果中未涵蓋的需求維度通過相關搜索詞的形式展現在搜索結果頁面。
[0091]例如，在得到聚合結果之后，基于上述的搜索詞需求維度對照表，可以將聚合結果中未涵蓋的需求維度通過相關搜索詞的形式展現在搜索結果頁面，以提供給用戶，給用戶以啟發式引導，這樣，當用戶點擊該相關搜索詞時，可觸發一次新的搜索需求，并返回步驟S610，進而達到全方位滿足用戶需求的目的。
[0092]本發明實施例的基于人工智能的搜索結果聚合方法，在得到聚合結果之后，可確定聚合結果中未涵蓋的需求維度，并將聚合結果中未涵蓋的需求維度通過相關搜索詞的形式展現在搜索結果頁面。即將聚合結果中未涵蓋的需求維度通過相關搜索詞的形式展現在搜索結果頁面，以提供給用戶，給用戶以啟發式引導，這樣，通過引導、激發等手段，給出其他維度的相關結果，讓用戶在沉浸式瀏覽體驗中找到所需。
[0093]與上述幾種實施例提供的基于人工智能的搜索結果聚合方法相對應，本發明的一種實施例還提供一種基于人工智能的搜索結果聚合裝置，由于本發明實施例提供的基于人工智能的搜索結果聚合裝置與上述幾種實施例提供的基于人工智能的搜索結果聚合方法相對應，因此在前述基于人工智能的搜索結果聚合方法的實施方式也適用于本實施例提供的基于人工智能的搜索結果聚合裝置，在本實施例中不再詳細描述。圖7是根據本發明一個實施例的基于人工智能的搜索結果聚合裝置的結構框圖。如圖7所示，該基于人工智能的搜索結果聚合裝置可以包括:搜索詞獲取模塊100、搜索結果獲取模塊200、需求維度獲取模塊300、第一聚合模塊400、答案獲取模塊500和第二聚合模塊600。
[0094]具體地，搜索詞獲取模塊100可用于獲取搜索詞。
[0095]搜索結果獲取模塊200可用于根據搜索詞生成多個搜索結果。
[0096]需求維度獲取模塊300可用于根據搜索詞獲取對應的多個需求維度。具體而言，在本發明的一個實施例中，該需求維度獲取模塊300可先獲取預先生成的搜索詞需求維度對照表，之后，可根據搜索詞從搜索詞需求維度對照表中進行查找以獲取與搜索詞對應的多個需求維度。
[0097]進一步地，在本發明的一個實施例中，如圖8所示，該基于人工智能的搜索結果聚合裝置還可包括:預先處理模塊700。預先處理模塊700可用于獲取多個用戶的用戶會話信息，并根據用戶會話信息中的用戶主動變化行為信息進行需求挖掘，以生成多個需求維度，并建立用戶會話信息中的搜索詞與多個需求維度之間的對應關系，以及根據多個需求維度、用戶會話信息中的搜索詞以及對應關系生成搜索詞需求維度對照表。
[0098]在本發明的另一個實施例中，該預先處理模塊700還可用于:獲取多個用戶的用戶會話信息，并根據用戶會話信息中搜索詞的句法結構，挖掘潛在需求詞集合，并根據用戶會話信息中搜索詞對應的搜索結果中url對應的站點信息，挖掘并補充潛在需求詞集合，并根據潛在需求詞集合的統計特性，篩選并確定多個需求維度，并建立用戶會話信息中的搜索詞與多個需求維度之間的對應關系，以及根據多個需求維度、用戶會話信息中的搜索詞以及對應關系生成搜索詞需求維度對照表。
[0099]第一聚合模塊400可用于根據多個搜索結果對多個需求維度進行聚合。具體而言，在本發明的一個實施例中，如圖9所示，該第一聚合模塊400可包括:第一分析單元410、第二分析單元420和聚合單元430。其中，第一分析單元410可用于分析多個搜索結果中標題和摘要的句法結構。第二分析單元420可用于分析多個搜索結果中url對應的站點信息和網頁類型。聚合單元430用于根據分析得到的標題句法結構、摘要句法結構、站點信息和網頁類型，對多個需求維度進行聚合。
[0100]答案獲取模塊500可用于獲取每個需求維度對應的答案。具體而言，在本發明的實施例中，答案獲取模塊500可從多個搜索結果中獲取每個需求維度對應的答案。
[0101]第二聚合模塊600可用于根據聚合之后的需求維度對多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果。具體而言，在本發明的實施例中，第二聚合模塊600可將每個需求維度對應的答案映射到聚合之后的需求維度，并將映射到同一需求維度的答案相互聚合以生成聚合結果。
[0102]進一步地，在本發明的一個實施例中，如圖10所示，該基于人工智能的搜索結果聚合裝置還可包括:確定1?塊800和展現1?塊900。其中，確定1?塊800可用于確定聚合結果中未涵蓋的需求維度。展現模塊900可用于將聚合結果中未涵蓋的需求維度通過相關搜索詞的形式展現在搜索結果頁面。
[0103]本發明實施例的基于人工智能的搜索結果聚合裝置，可通過搜索詞獲取模塊獲取搜索詞，搜索結果獲取模塊根據搜索詞生成多個搜索結果，需求維度獲取模塊根據搜索詞獲取對應的多個需求維度，第一聚合模塊根據多個搜索結果對多個需求維度進行聚合，答案獲取模塊獲取每個需求維度對應的答案，第二聚合模塊根據聚合之后的需求維度對多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果，至少具有以下優點:(I)通過聚合方式對結果做去重、交叉驗證、重排序等，減少用戶的重復點擊行為，同時可提供聚合統計結果作為參考，輔助用戶決策；(2)通過對搜索詞對應的需求維度進行聚合，并對每個需求維度的結果內容進行聚合，即對混雜的結果重新整合，使得搜索結果邏輯清晰，層次分明，便于瀏覽，進而可以更快的幫助用戶找到所需。
[0104]為了實現上述實施例，本發明還提出了一種搜索引擎，該搜索引擎可包括本發明上述任一個實施例所述的基于人工智能的搜索結果聚合裝置。
[0105]本發明實施例的搜索引擎，可通過搜索結果聚合裝置中的搜索詞獲取模塊獲取搜索詞，搜索結果獲取模塊根據搜索詞生成多個搜索結果，需求維度獲取模塊根據搜索詞獲取對應的多個需求維度，第一聚合模塊根據多個搜索結果對多個需求維度進行聚合，答案獲取模塊獲取每個需求維度對應的答案，第二聚合模塊根據聚合之后的需求維度對多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果，至少具有以下優點:(I)通過聚合方式對結果做去重、交叉驗證、重排序等，減少用戶的重復點擊行為，同時可提供聚合統計結果作為參考，輔助用戶決策；(2)通過對搜索詞對應的需求維度進行聚合，并對每個需求維度的結果內容進行聚合，即對混雜的結果重新整合，使得搜索結果邏輯清晰，層次分明，便于瀏覽，進而可以更快的幫助用戶找到所需。
[0106]在本發明的描述中，需要理解的是，術語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術特征的數量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括至少一個該特征。在本發明的描述中，“多個”的含義是至少兩個，例如兩個，三個等，除非另有明確具體的限定。
[0107]在本說明書的描述中，參考術語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特征或者特點包含于本發明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征或者特點可以在任一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領域的技術人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特征進行結合和組合。
[0108]流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個或更多個用于實現特定邏輯功能或過程的步驟的可執行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發明的優選實施方式的范圍包括另外的實現，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執行功能，這應被本發明的實施例所屬技術領域的技術人員所理解。
[0109]在流程圖中表示或在此以其他方式描述的邏輯和/或步驟，例如，可以被認為是用于實現邏輯功能的可執行指令的定序列表，可以具體實現在任何計算機可讀介質中，以供指令執行系統、裝置或設備(如基于計算機的系統、包括處理器的系統或其他可以從指令執行系統、裝置或設備取指令并執行指令的系統)使用，或結合這些指令執行系統、裝置或設備而使用。就本說明書而言，〃計算機可讀介質〃可以是任何可以包含、存儲、通信、傳播或傳輸程序以供指令執行系統、裝置或設備或結合這些指令執行系統、裝置或設備而使用的裝置。計算機可讀介質的更具體的示例(非窮盡性列表)包括以下:具有一個或多個布線的電連接部(電子裝置)，便攜式計算機盤盒(磁裝置)，隨機存取存儲器(RAM)，只讀存儲器(ROM)，可擦除可編輯只讀存儲器(EPR0M或閃速存儲器)，光纖裝置，以及便攜式光盤只讀存儲器(CDR0M)。另外，計算機可讀介質甚至可以是可在其上打印所述程序的紙或其他合適的介質，因為可以例如通過對紙或其他介質進行光學掃描，接著進行編輯、解譯或必要時以其他合適方式進行處理來以電子方式獲得所述程序，然后將其存儲在計算機存儲器中。
[0110]應當理解，本發明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來實現。在上述實施方式中，多個步驟或方法可以用存儲在存儲器中且由合適的指令執行系統執行的軟件或固件來實現。例如，如果用硬件來實現，和在另一實施方式中一樣，可用本領域公知的下列技術中的任一項或他們的組合來實現:具有用于對數據信號實現邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路，可編程門陣列(PGA)，現場可編程門陣列(FPGA)等。
[0111]本技術領域的普通技術人員可以理解實現上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬件完成，所述的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質中，該程序在執行時，包括方法實施例的步驟之一或其組合。
[0112]此外，在本發明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現，也可以采用軟件功能模塊的形式實現。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現并作為獨立的產品銷售或使用時，也可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。
[0113]上述提到的存儲介質可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。盡管上面已經示出和描述了本發明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發明的限制，本領域的普通技術人員在本發明的范圍內可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。
【主權項】
1.一種基于人工智能的搜索結果聚合方法，其特征在于，包括以下步驟: 獲取搜索詞； 根據所述搜索詞生成多個搜索結果； 根據所述搜索詞獲取對應的多個需求維度； 根據所述多個搜索結果對所述多個需求維度進行聚合； 獲取每個需求維度對應的答案，根據聚合之后的需求維度對所述多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果。2.如權利要求1所述的基于人工智能的搜索結果聚合方法，其特征在于，所述根據所述搜索詞獲取對應的多個需求維度，包括: 獲取預先生成的搜索詞需求維度對照表； 根據所述搜索詞從所述搜索詞需求維度對照表中進行查找以獲取與所述搜索詞對應的多個需求維度。3.如權利要求2所述的基于人工智能的搜索結果聚合方法，其特征在于，所述搜索詞需求維度對照表通過以下步驟預先生成: 獲取多個用戶的用戶會話信息； 根據所述用戶會話信息中的用戶主動變化行為信息進行需求挖掘，以生成多個需求維度； 建立所述用戶會話信息中的搜索詞與所述多個需求維度之間的對應關系； 根據所述多個需求維度、所述用戶會話信息中的搜索詞以及所述對應關系生成所述搜索詞需求維度對照表。4.如權利要求2所述的基于人工智能的搜索結果聚合方法，其特征在于，所述搜索詞需求維度對照表通過以下步驟預先生成: 獲取多個用戶的用戶會話信息； 根據所述用戶會話信息中搜索詞的句法結構，挖掘潛在需求詞集合； 根據所述用戶會話信息中搜索詞對應的搜索結果中url對應的站點信息，挖掘并補充所述潛在需求詞集合； 根據所述潛在需求詞集合的統計特性，篩選并確定多個需求維度； 建立所述用戶會話信息中的搜索詞與所述多個需求維度之間的對應關系； 根據所述多個需求維度、所述用戶會話信息中的搜索詞以及所述對應關系生成所述搜索詞需求維度對照表。5.如權利要求1所述的基于人工智能的搜索結果聚合方法，其特征在于，所述根據所述多個搜索結果對所述多個需求維度進行聚合，包括: 分析所述多個搜索結果中標題和摘要的句法結構； 分析所述多個搜索結果中url對應的站點信息和網頁類型； 根據分析得到的標題句法結構、摘要句法結構、站點信息和網頁類型，對所述多個需求維度進行聚合。6.如權利要求1所述的基于人工智能的搜索結果聚合方法，其特征在于，所述獲取每個需求維度對應的答案，根據聚合之后的需求維度對所述多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果，包括: 從所述多個搜索結果中獲取每個需求維度對應的答案； 將每個需求維度對應的答案映射到聚合之后的需求維度，并將映射到同一需求維度的答案相互聚合以生成聚合結果。7.如權利要求1所述的基于人工智能的搜索結果聚合方法，其特征在于，還包括: 確定所述聚合結果中未涵蓋的需求維度，并將所述聚合結果中未涵蓋的需求維度通過相關搜索詞的形式展現在搜索結果頁面。8.一種基于人工智能的搜索結果聚合裝置，其特征在于，包括: 搜索詞獲取模塊，用于獲取搜索詞； 搜索結果獲取模塊，用于根據所述搜索詞生成多個搜索結果； 需求維度獲取模塊，用于根據所述搜索詞獲取對應的多個需求維度； 第一聚合模塊，用于根據所述多個搜索結果對所述多個需求維度進行聚合； 答案獲取模塊，用于獲取每個需求維度對應的答案； 第二聚合模塊，用于根據聚合之后的需求維度對所述多個需求維度對應的答案進行聚合，以生成聚合結果。9.如權利要求8所述的基于人工智能的搜索結果聚合裝置，其特征在于，所述需求維度獲取模塊具體用于: 獲取預先生成的搜索詞需求維度對照表； 根據所述搜索詞從所述搜索詞需求維度對照表中進行查找以獲取與所述搜索詞對應的多個需求維度。10.如權利要求9所述的基于人工智能的搜索結果聚合裝置，其特征在于，還包括: 預先處理模塊，用于獲取多個用戶的用戶會話信息，并根據所述用戶會話信息中的用戶主動變化行為信息進行需求挖掘，以生成多個需求維度，并建立所述用戶會話信息中的搜索詞與所述多個需求維度之間的對應關系，以及根據所述多個需求維度、所述用戶會話信息中的搜索詞以及所述對應關系生成所述搜索詞需求維度對照表。11.如權利要求10所述的基于人工智能的搜索結果聚合裝置，其特征在于，所述預先處理模塊還用于:獲取多個用戶的用戶會話信息，并根據所述用戶會話信息中搜索詞的句法結構，挖掘潛在需求詞集合，并根據所述用戶會話信息中搜索詞對應的搜索結果中url對應的站點信息，挖掘并補充所述潛在需求詞集合，并根據所述潛在需求詞集合的統計特性，篩選并確定多個需求維度，并建立所述用戶會話信息中的搜索詞與所述多個需求維度之間的對應關系，以及根據所述多個需求維度、所述用戶會話信息中的搜索詞以及所述對應關系生成所述搜索詞需求維度對照表。12.如權利要求8所述的基于人工智能的搜索結果聚合裝置，其特征在于，所述第一聚合豐吳塊包括: 第一分析單元，用于分析所述多個搜索結果中標題和摘要的句法結構； 第二分析單元，用于分析所述多個搜索結果中url對應的站點信息和網頁類型； 聚合單元，用于根據分析得到的標題句法結構、摘要句法結構、站點信息和網頁類型，對所述多個需求維度進行聚合。13.如權利要求8所述的基于人工智能的搜索結果聚合裝置，其特征在于， 所述答案獲取模塊具體用于:從所述多個搜索結果中獲取每個需求維度對應的答案； 所述第二聚合模塊具體用于:將每個需求維度對應的答案映射到聚合之后的需求維度，并將映射到同一需求維度的答案相互聚合以生成聚合結果。14.如權利要求8所述的基于人工智能的搜索結果聚合裝置，其特征在于，還包括: 確定模塊，用于確定所述聚合結果中未涵蓋的需求維度； 展現模塊，用于將所述聚合結果中未涵蓋的需求維度通過相關搜索詞的形式展現在搜索結果頁面。15.—種搜索引擎，其特征在于，包括:如權利要求8至14中任一項所述的基于人工智能的搜索結果聚合裝置。
【文檔編號】G06F17/30GK106096037SQ201610482110
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月27日
【發明人】馬艷軍, 劉家辰, 吳華
【申請人】北京百度網訊科技有限公司