一种基于多维特征向量的知识案例检索方法和计算机程序产品与流程

本发明涉及知识检索，尤其涉及一种基于多维特征向量的知识案例检索方法和计算机程序产品。

背景技术：

1、主流的知识检索方式主要有以下两种：（1）关键词匹配检索，通过全文索引、倒排表等方式对用户查询词与知识文档进行匹配，返回命中结果；（2）向量相似度检索，利用语义向量模型——例如 bert（bidirectional encoder representations fromtransformers，双向语义向量表示模型）、sentence-bert（sentence-bidirectionalencoder representations from transformers，句子双向语义向量表示模型）——将知识与查询表示为向量，通过向量相似度（如余弦相似度）进行排序，返回相似度高的结果。关键词匹配检索依赖字面匹配，无法理解业务语义，而向量相似度检索虽能够理解语义但缺乏业务约束，容易返回“语义相似但业务无关”的结果，检索结果准确率较低。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于多维特征向量的知识案例检索方法以及可实现该方法的计算机程序产品，该方法能够精确返回“语义相似且业务相关”的结果，检索结果准确率较高。

2、为了达到上述目的，本发明提供了一种基于多维特征向量的知识案例检索方法，包括以下步骤：

3、s1.接收用户输入的查询文本，根据预设的业务标签体系，确定该查询文本所对应的业务标签；

4、s2. 按照预设的向量化策略对查询文本进行向量化处理得到多维特征查询向量；

5、s3.根据查询文本的多维特征查询向量和知识库中的每条知识的多维特征向量，计算两者的向量相似度；

6、s4.根据查询文本的业务标签和每条知识的业务标签，计算两者的业务标签相似度；

7、s5.根据每条知识的向量相似度和业务标签相似度，计算该知识与查询文本的综合相似度评分score；

8、s6.按照综合相似度评分score从高至低对各条知识进行排序，向用户展示排序前n的知识。

9、进一步地，步骤s5中，根据每条知识的向量相似度和业务标签相似度进行加权计算得到知识与查询文本的综合相似度评分score。

10、进一步地，步骤s5具体按照如下公式计算综合相似度评分score：

11、

12、其中，w1、w2分别为业务标签相似度权重、向量相似度权重，是业务标签相似度，是向量相似度。

13、进一步地，步骤s6中，还向用户展示排序前n的知识的标签路径、综合相似度评分、知识类型和知识来源。

14、进一步地，步骤s1中，把查询文本与各个业务标签所关联的各个业务关键词进行比对，若查询文本包含有任一个业务标签所关联的任一个业务关键词，则以此业务标签作为该查询文本的业务标签，否则提示用户输入查询文本的业务标签。

15、进一步地，步骤s3中，所述向量相似度采用余弦相似度算法进行计算。

16、进一步地，包括在步骤s1之前执行的如下步骤：

17、p1.获取不同类型的多条知识，根据预设的业务标签体系，为每条知识绑定其所对应的业务标签；

18、p2.对每条知识进行向量化处理，生成多维特征向量。

19、进一步地，步骤p1中，业务标签体系包括六个层级的分类标签，具体为每条知识绑定其所对应的六级业务标签路径。

20、进一步地，步骤s6中，所述n取值为5。

21、本发明还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被执行时实现如上所述的基于多维特征向量的知识案例检索方法。

22、本发明给出的基于多维特征向量的知识案例检索方法，步骤s5根据每条知识的向量相似度和业务标签相似度，计算该知识与查询文本的综合相似度评分score，步骤s6按照综合相似度评分score从高至低对各条知识进行排序，向用户展示排序前n的知识，该综合相似度评分score综合了语义相似度和业务标签相似度，排序靠前的知识与查询文本“语义相似且业务相关”，实现精确返回“语义相似且业务相关”的结果，检索结果准确率较高。

1.一种基于多维特征向量的知识案例检索方法，其特征是，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于多维特征向量的知识案例检索方法，其特征是，步骤s5中，根据每条知识的向量相似度和业务标签相似度进行加权计算得到知识与查询文本的综合相似度评分score。

3.如权利要求2所述的基于多维特征向量的知识案例检索方法，其特征是，步骤s5具体按照如下公式计算综合相似度评分score：

4.如权利要求1所述的基于多维特征向量的知识案例检索方法，其特征是，步骤s6中，还向用户展示排序前n的知识的标签路径、综合相似度评分、知识类型和知识来源。

5.如权利要求1所述的基于多维特征向量的知识案例检索方法，其特征是，步骤s1中，把查询文本与各个业务标签所关联的各个业务关键词进行比对，若查询文本包含有任一个业务标签所关联的任一个业务关键词，则以此业务标签作为该查询文本的业务标签，否则提示用户输入查询文本的业务标签。

6.如权利要求1所述的基于多维特征向量的知识案例检索方法，其特征是，步骤s3中，所述向量相似度采用余弦相似度算法进行计算。

7.如权利要求1所述的基于多维特征向量的知识案例检索方法，其特征是，包括在步骤s1之前执行的如下步骤：

8.如权利要求7所述的基于多维特征向量的知识案例检索方法，其特征是，步骤p1中：

9.如权利要求1所述的基于多维特征向量的知识案例检索方法，其特征是，步骤s6中，所述n取值为5。

10.一种计算机程序产品，其特征是，包括计算机程序，该计算机程序被执行时实现如权利要求1至9任一项所述的基于多维特征向量的知识案例检索方法。