一种提供搜索联想词的方法和装置与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种提供搜索联想词的方法和装置。


背景技术：

2.随着互联网的蓬勃发展，越来越多的服务通过互联网提供和消费，在线客服也迅速发展起来。为了提升用户的输入效率，同时也起到一定的引导作用，在线客服窗口一般会提供输入联想机制，该机制可以在用户输入部分关键字时，自动联想出用户可能需要输入的咨询内容，用户点击即可完成完整咨询内容的输入。
3.现有的在线客服在根据用户输入的部分关键字联想咨询内容时，通常基于过去一段时间的用户咨询记录，挖掘出用户咨询的高频问题，使用这些高频问题构建语料库，然后通过语料库匹配用户输入的关键字，将匹配出的高频问题按照频率高低排序，频率越高则认为是最可能被再次咨询的问题，并推送给用户。
4.在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
5.输入联想的粒度较粗，联想结果准确度低，无法满足实际需求。


技术实现要素：

6.有鉴于此，本发明实施例提供一种提供搜索联想词的方法和装置，基于搜索关键词确定候选文本集后，使用多个评价参数对候选文本进行综合评价，进而选取综合评价高的候选文本作为联想词，实现了更细粒度的输入联想，使得联想结果更加准确，更加贴近用户想输入的内容。
7.为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种提供搜索联想词的方法。
8.本发明实施例的一种提供搜索联想词的方法，包括：获取用户输入的搜索关键词，使用所述搜索关键词在设定的语料库中进行检索，得到用于联想所述搜索关键词的候选文本集；其中，所述语料库包括语料文本和为所述语料文本统计出的多个评价参数的参数值；根据所述参数值，为所述候选文本集的候选文本计算所述多个评价参数的基准评价值，将多个所述基准评价值加权求和，得到所述候选文本的综合评价值；将所述候选文本按照所述综合评价值进行排序，根据排序结果选取目标候选文本作为所述搜索关键词的联想词。
9.可选地，所述评价参数为下列任意多个的组合：文本出现频次、文本生成时间、物品品类、供应方标识、搜索入口；所述方法还包括：根据历史搜索记录，计算所述语料文本的文本出现频次；根据所述历史搜索记录，确定所述语料文本的文本生成时间、所述语料文本所对应物品的物品品类和供应方标识、以及搜索入口。
10.可选地，根据所述参数值，为所述候选文本集的候选文本计算所述文本出现频次的基准评价值，包括：根据所述候选文本集中候选文本的文本出现频次，确定最大文本出现频次；根据所述最大文本出现频次，对所述候选文本的文本出现频次进行归一化处理，得到所述候选文本的文本出现频次的基准评价值。
11.可选地，根据所述参数值，为所述候选文本集的候选文本计算所述文本生成时间的基准评价值，包括：根据所述候选文本集中候选文本的文本生成时间，确定最大文本生成时间和最小文本生成时间；根据所述最大文本生成时间和所述最小文本生成时间，对所述候选文本的文本生成时间进行归一化处理，得到所述候选文本的文本生成时间的基准评价值。
12.可选地，所述物品品类包括多级分类；根据所述参数值，为所述候选文本集的候选文本计算所述物品品类的基准评价值，包括：将所述搜索关键词所对应物品的物品品类与所述候选文本集中候选文本对应的物品品类进行比较，得到隶属相同分类的分类级别；将为所述分类级别设定的评分参考值作为所述候选文本的物品品类的基准评价值；其中，所述分类级别越高，所述评分参考值越大。
13.可选地，根据所述参数值，为所述候选文本集的候选文本计算所述供应方标识的基准评价值，包括：将所述搜索关键词所对应物品的供应方标识与所述候选文本集中候选文本对应的供应方标识进行比较；如果供应方标识相同，则所述候选文本的供应方标识的基准评价值为设定的第一数值；如果供应方标识不同，则所述候选文本的供应方标识的基准评价值为设定的第二数值。
14.可选地，根据所述参数值，为所述候选文本集的候选文本计算所述搜索入口的基准评价值，包括：将用户输入所述搜索关键词的搜索入口与所述候选文本集中候选文本对应的搜索入口进行比较；如果搜索入口相同，则所述候选文本的搜索入口的基准评价值为设定的第一数值；如果搜索入口不同，则所述候选文本的搜索入口的基准评价值为设定的第二数值。
15.为实现上述目的，根据本发明实施例的另一方面，提供了一种提供搜索联想词的装置。
16.本发明实施例的一种提供搜索联想词的装置，包括：获取检索模块，用于获取用户输入的搜索关键词，使用所述搜索关键词在设定的语料库中进行检索，得到用于联想所述搜索关键词的候选文本集；其中，所述语料库包括语料文本和为所述语料文本统计出的多个评价参数的参数值；计算求和模块，用于根据所述参数值，为所述候选文本集的候选文本计算所述多个评价参数的基准评价值，将多个所述基准评价值加权求和，得到所述候选文本的综合评价值；排序选取模块，用于将所述候选文本按照所述综合评价值进行排序，根据排序结果选取目标候选文本作为所述搜索关键词的联想词。
17.可选地，所述评价参数为下列任意多个的组合：文本出现频次、文本生成时间、物品品类、供应方标识、搜索入口；所述装置还包括：语料库构建模块，用于根据历史搜索记录，计算所述语料文本的文本出现频次；以及根据所述历史搜索记录，确定所述语料文本的文本生成时间、所述语料文本所对应物品的物品品类和供应方标识、以及搜索入口。
18.可选地，所述计算求和模块，还用于根据所述候选文本集中候选文本的文本出现频次，确定最大文本出现频次；以及根据所述最大文本出现频次，对所述候选文本的文本出现频次进行归一化处理，得到所述候选文本的文本出现频次的基准评价值。
19.可选地，所述计算求和模块，还用于根据所述候选文本集中候选文本的文本生成时间，确定最大文本生成时间和最小文本生成时间；以及根据所述最大文本生成时间和所述最小文本生成时间，对所述候选文本的文本生成时间进行归一化处理，得到所述候选文
本的文本生成时间的基准评价值。
20.可选地，所述物品品类包括多级分类；所述计算求和模块，还用于将所述搜索关键词所对应物品的物品品类与所述候选文本集中候选文本对应的物品品类进行比较，得到隶属相同分类的分类级别；以及将为所述分类级别设定的评分参考值作为所述候选文本的物品品类的基准评价值；其中，所述分类级别越高，所述评分参考值越大。
21.可选地，所述计算求和模块，还用于将所述搜索关键词所对应物品的供应方标识与所述候选文本集中候选文本对应的供应方标识进行比较；如果供应方标识相同，则所述候选文本的供应方标识的基准评价值为设定的第一数值；以及如果供应方标识不同，则所述候选文本的供应方标识的基准评价值为设定的第二数值。
22.可选地，所述计算求和模块，还用于将用户输入所述搜索关键词的搜索入口与所述候选文本集中候选文本对应的搜索入口进行比较；如果搜索入口相同，则所述候选文本的搜索入口的基准评价值为设定的第一数值；以及如果搜索入口不同，则所述候选文本的搜索入口的基准评价值为设定的第二数值。
23.为实现上述目的，根据本发明实施例的再一方面，提供了一种电子设备。
24.本发明实施例的一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的一种提供搜索联想词的方法。
25.为实现上述目的，根据本发明实施例的再一方面，提供了一种计算机可读介质。
26.本发明实施例的一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的一种提供搜索联想词的方法。
27.上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：基于搜索关键词确定候选文本集后，使用多个评价参数对候选文本进行综合评价，进而选取综合评价高的候选文本作为联想词，实现了更细粒度的输入联想，使得联想结果更加准确，更加贴近用户想输入的内容；使用多个评价参数构建语料库，使得后续可以直接根据评价参数的参数值计算基准评价值，提高计算速度，提高联想结果的准确度；使用文本出现频次、文本生成时间、物品品类、供应方标识和搜索入口这五个字段以及各字段的权重给每个候选文本打分，使得可以根据这五个字段来确定联想词，大大提升了联想结果的准确度，提升了输入联想的质量。
28.上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
29.附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
30.图1是根据本发明实施例的提供搜索联想词的方法的主要步骤的示意图；
31.图2是根据本发明实施例的提供搜索联想词的方法的主要流程示意图；
32.图3是本发明实施例的提供搜索联想词的方法中语料库的字段结构示意图；
33.图4是根据本发明实施例的提供搜索联想词的装置的主要模块的示意图；
34.图5是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
35.图6是适用于来实现本发明实施例的电子设备的计算机装置的结构示意图。
具体实施方式
36.以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
37.如背景技术所述，现有的在线客服在输入联想时，根据频率对语料库的语料排序，粒度较粗。比如语料库中包括咨询家电的语料“请问这款安装收费么”，其只适合有安装需求的物品，假设用户在咨询服装问题，如果联想出上述咨询家电的语料，就会导致联想结果不能满足用户需求，联想质量差。为了提高输入联想的准确性，本发明实施例提供了一种提供搜索联想词的方法，具体实现如下。
38.图1是根据本发明实施例的提供搜索联想词的方法的主要步骤的示意图。如图1所示，本发明实施例的提供搜索联想词的方法，主要包括如下步骤：
39.步骤s101：获取用户输入的搜索关键词，使用所述搜索关键词在设定的语料库中进行检索，得到用于联想所述搜索关键词的候选文本集。其中，语料库基于历史搜索记录得到，包括多条语料文本和为语料文本统计出的多个评价参数的参数值。评价参数可以预先设定。
40.当用户在搜索框输入搜索关键词后，获取搜索关键词，根据搜索关键词在语料库中检索出包含全部搜索关键词，或者包含部分搜索关键词的语料文本，将检索出的语料文本作为候选文本添加到候选文本集。其中，候选文本集初始为空。
41.步骤s102：根据所述参数值，为所述候选文本集的候选文本计算所述多个评价参数的基准评价值，将多个所述基准评价值加权求和，得到所述候选文本的综合评价值。根据候选文本集中全部候选文本的评价参数的参数值，对每个候选文本的评价参数的参数值分别进行归一化处理，即可得到每个候选文本的评价参数对应的基准评价值。
42.之后，按照为每个评价参数设置的权重，将每个候选文本的所有评价参数的基准评价值分别加权求和，即可得到每个候选文本的综合评价值。
43.步骤s103：将所述候选文本按照所述综合评价值进行排序，根据排序结果选取目标候选文本作为所述搜索关键词的联想词。按照综合评价值，将候选文本集的全部候选文本进行排序，选取排序靠前的前n 个候选文本作为目标候选文本，该目标候选文本即为搜索关键词的联想词。其中，n为整数。
44.图2是根据本发明实施例的提供搜索联想词的方法的主要流程示意图。如图2所示，本发明实施例的提供搜索联想词的方法，主要包括如下步骤：
45.步骤s201：根据历史搜索记录，构建语料库。语料库包括多条语料文本和为每条语料文本统计出的评价参数的参数值。其中，评价参数为文本出现频次、文本生成时间、物品品类、供应方标识和搜索入口中的任意多个的组合，具体选取上述哪几个参数组合可以根据实际场景确定。
46.文本出现频次是指语料文本在历史搜索记录中的出现次数。文本生成时间是指语料文本的产生时间，即用户编辑好语料文本并发送的时间，代表语料文本本身的新旧程度。如果同样的语料文本被多个用户编辑发送过，则将最近一次发送的时间作为该语料文本的产生时间。
47.物品品类即物品所属类别，比如家电、手机、服饰等，包含至少一级分类。评价参数中包含物品品类，可以使得本实施例的输入联想粒度细化到品类。供应方标识即提供物品的供货方标识，比如店铺id。一般来说，每个供应方面对的搜索文本都是有一定差异的，从同一供应方的语料文本中确定联想词会更契合用户意图。
48.搜索入口即用户点击进来搜索的位置，一般是应用程序(app)上的一个有链接的图标，用户点击该图标，即可进入搜索窗口。此处的搜索窗口可以是客服咨询窗口。用户从一个搜索入口进来咨询，往往代表该搜索入口的咨询特点，比如代表特定用户群体、特定物品等，故同一搜索入口的语料文本与搜索文本具有语料共性。
49.实施例中，语料库的语料文本来源于一段时间的历史搜索记录，比如近1年或者近半年的历史搜索记录。针对每条语料文本计算其文本出现频次，确定其文本生成时间，确定每条语料文本所对应物品的物品品类和供应方标识，确定搜索入口。之后将语料文本和对应的评价参数的参数值保存到存储系统。具体的存储系统可以根据实际场景和数据量确定，比如可以用关系型数据库，也可以用非关系型数据库。
50.图3是本发明实施例的提供搜索联想词的方法中语料库的字段结构示意图。如图3所示，本实施例的语料库包括语料文本、文本出现频次、文本生成时间、物品品类、供应方标识和搜索入口这6个字段。
51.步骤s202：获取用户输入的搜索文本，对搜索文本进行分词，得到搜索关键词。用户在搜索框输入搜索文本，使用分词工具，比如结巴分词，将搜索文本拆分成多个搜索关键词。在分词过程中，会将与检索无关的词滤除，比如一些谓词、语气词(的、啊、嗯等)。
52.可以理解的是，在搜索文本中包含多个词组时，才需要进行分词，如果搜索文本仅为1个字符，或者1个词语，则无需进行分词处理。
53.步骤s203：使用搜索关键词在语料库中进行检索，得到用于联想搜索关键词的候选文本集。步骤s202得到的搜索关键词可能是多个，即使检索出的语料文本只包含部分搜索关键词，也可能与用户本身期望输入的语义接近。故在检索时，检索出的语料文本既可以包含全部的搜索关键词，也可以只包含部分搜索关键词。
54.比如用户输入的搜索文本为“订单退货”，则分词所得的搜索关键词为“订单”和“退货”。在检索时，只要语料文本中包括“订单退货”、“订单”或者“退货”中的任意一个或者多个，则该语料文本与搜索文本相匹配。
55.实施例中，可以使用or关键字在语料库中进行检索，即可得到满足其中任意一个条件的全部语料文本。比如搜索关键词为关键词1、关键词2和关键词3，检索时设置的检索式可以是关键词1or关键词2or 关键词3。将检索出的语料文本作为候选文本，并添加到候选文本集。
56.需要注意的是，使用上述包含部分搜索关键词的检索方式，存储系统可能会返回大量检索结果。故可以设定阈值，比如1000条，如果检索结果小于等于阈值，则返回全部结果；如果检索结果大于阈值，则选择部分检索结果进行返回。而且由于包含全部搜索关键词的语料文本的优先级高于包含部分搜索关键词的语料文本，故在检索结果大于阈值时，优选选择包含全部搜索关键词的语料文本。
57.步骤s204：根据候选文本的多个评价参数的参数值，计算多个评价参数的基准评价值。从语料库中获取候选文本的每个评价参数的参数值，对各参数值进行归一化处理，得
到候选文本的每个评价参数的基准评价值。具体实现如下。
58.(1)文本出现频次
59.根据候选文本集中每个候选文本的文本出现频次，确定最大文本出现频次；之后使用最大文本出现频次，对当前候选文本的文本出现频次进行归一化处理，得到当前候选文本的文本出现频次的基准评价值。计算公式可以如下：
60.f
iscor
e＝f
i
÷
f
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式1
[0061][0062]
式中，f
iscor
e为第i个候选文本的文本出现频次的基准评价值，f
i
为第i个候选文本的文本出现频次，f
max
为最大文本出现频次。
[0063]
经过上述处理将文本出现频次归一化为0～1之间的数值。候选文本的文本出现频次越高，其基准评价值越趋近于1；出现频次越低，其基准评价值越趋近于0。
[0064]
(2)文本生成时间
[0065]
根据候选文本集中每个候选文本的文本生成时间，确定最大文本生成时间和最小文本生成时间；之后使用最大文本生成时间和最小文本生成时间，对当前候选文本的文本生成时间进行归一化处理，得到当前候选文本的文本生成时间的基准评价值。计算公式可以如下：
[0066][0067]
式中，t
iscore
为第i个候选文本的文本生成时间的基准评价值，t
i
为第i个候选文本的文本生成时间，t
max
为最大文本生成时间，t
min
为最小文本生成时间。
[0068]
经过上述处理将文本生成时间归一化为0～1之间的数值。实施例中，文本生成时间可以是unix时间，即从1970年1月1日开始所经过的秒数，不考虑闰秒。
[0069]
(3)物品品类
[0070]
将搜索文本所对应物品的物品品类与候选文本集中当前候选文本对应的物品品类进行比较，得到隶属相同分类的分类级别；之后将为该分类级别设定的评分参考值作为当前候选文本的物品品类的基准评价值。其中，隶属相同分类的分类级别越高，设定的评分参考值越大，且评分参考值为0～1之间的数值。
[0071]
实施例中，物品品类包括一级分类、二级分类和三级分类。预先设定隶属于同一三级分类记为1；隶属于同一二级分类，但不同三级分类记为0.8；隶属于同一一级分类，但不同二级分类、三级分类记为0.5，一级分类不同(即所有分类均不同)则记为0。
[0072]
比如，搜索文本对应物品的物品品类为家电
→
厨房电器
→
微波炉，如果当前候选文本对应的物品品类也为家电
→
厨房电器
→
微波炉，则其基准评价值为1；如果当前候选文本对应的物品品类为家电
→
厨房电器
→
电烤箱，则其基准评价值为0.8；如果当前候选文本对应的物品品类为家电
→
生活电器
→
电风扇，则其基准评价值为0.5。
[0073]
(4)供应方标识
[0074]
将搜索文本所对应物品的供应方标识与候选文本集中当前候选文本对应的供应方标识进行比较；如果两个供应方标识相同，则当前候选文本的供应方标识的基准评价值为设定的第一数值；如果两个供应方标识不同，则当前候选文本的供应方标识的基准评价值为设定的第二数值。实施例中，第一数值为1，第二数值为0。
[0075]
比如，搜索文本对应物品的店铺id为01，如果当前候选文本对应的店铺id也为01，则当前候选文本的供应方标识的基准评价值为1；如果当前候选文本对应的店铺id不是01，则当前候选文本的供应方标识的基准评价值为0。
[0076]
(5)搜索入口
[0077]
将用户输入搜索文本的搜索入口与候选文本集中当前候选文本对应的搜索入口进行比较；如果两个搜索入口相同，则当前候选文本的搜索入口的基准评价值为第一数值；如果两个搜索入口不同，则当前候选文本的搜索入口的基准评价值为第二数值。实施例中，第一数值为1，第二数值为0。
[0078]
比如，搜索文本对应的搜索入口为入口1，如果当前候选文本对应的搜索入口也是入口1，则当前候选文本的搜索入口的基准评价值为1；如果当前候选文本对应的搜索入口不是入口1，则当前候选文本的搜索入口的基准评价值为0。
[0079]
步骤s205：将多个评价参数的基准评价值加权求和，得到候选文本的综合评价值。按照为每个评价参数设定的权重，将全部评价参数的基准评价值加权求和，即可得到每个候选文本的综合评价值。其中，加权求和的计算公式如下：
[0080]
s
i
＝w1×
f
iscore
w2×
t
iscore
w3×
p
iscore
w4×
d
iscore
w5×
r
iscore
ꢀꢀꢀꢀ
公式3
[0081][0082]
式中，s
i
为第i个候选文本的综合评价值，p
iscore
为第i个候选文本的物品品类的基准评价值，d
iscore
为第i个候选文本的供应方标识的基准评价值，r
iscore
为第i个候选文本的搜索入口的基准评价值，w
1-w5均为权重。
[0083]
根据业务需求，可以为能够提升联想质量的参数设置较高的权重。实施例中，可以通过迭代计算得到每个参数的权重。具体地，首先根据经验为每个参数设置预估值，对预估值进行正负加点，分别得到多个权重值组合；之后利用测试集对每个权重值组合进行打分，根据打分结果排序；然后抽样比对，如果不符合预期值则继续调整，最终可以迭代出最佳的一个权重值组合。比如对于在线客服的咨询业务，可设置w1为1.15，w2为1.25，w3为1.10，w4为1.50，w5为1.20。
[0084]
步骤s206：将候选文本集的候选文本按照综合评价值进行排序，选取排序靠前的前n个候选文本作为搜索文本的联想词，将联想词推送给用户。经过步骤s205处理，可以计算出每个候选文本的综合评价值，按照综合评价值的大小对全部候选文本进行排序，选取排序靠前的前n个(比如前3个)候选文本作为搜索文本的联想词，并推送给用户。
[0085]
经过上述处理，使得本技术不仅可以根据文本出现频次、文本生成时间来联想语料，还可以根据物品品类、供应方标识、搜索入口来联想语料，而基于与搜索文本相同品类、相同供应方、相同搜索入口的语料文本来确定联想词，在增加联想粒度的同时，能够更加贴近用户想输入的内容，提高输入联想的准确性。
[0086]
图4是根据本发明实施例的提供搜索联想词的装置的主要模块的示意图。如图4所示，本发明实施例的提供搜索联想词的装置400，主要包括：
[0087]
获取检索模块401，用于获取用户输入的搜索关键词，使用所述搜索关键词在设定的语料库中进行检索，得到用于联想所述搜索关键词的候选文本集。其中，语料库基于历史搜索记录得到，包括多条语料文本和为语料文本统计出的多个评价参数的参数值。评价参数可以预先设定。
[0088]
当用户在搜索框输入搜索关键词后，获取搜索关键词，根据搜索关键词在语料库中检索出包含全部搜索关键词，或者包含部分搜索关键词的语料文本，将检索出的语料文本作为候选文本添加到候选文本集。其中，候选文本集初始为空。
[0089]
计算求和模块402，用于根据所述参数值，为所述候选文本集的候选文本计算所述多个评价参数的基准评价值，将多个所述基准评价值加权求和，得到所述候选文本的综合评价值。根据候选文本集中全部候选文本的评价参数的参数值，对每个候选文本的评价参数的参数值分别进行归一化处理，即可得到每个候选文本的评价参数对应的基准评价值。
[0090]
按照为每个评价参数设置的权重，将每个候选文本的所有评价参数的基准评价值分别加权求和，即可得到每个候选文本的综合评价值。
[0091]
排序选取模块403，用于将所述候选文本按照所述综合评价值进行排序，根据排序结果选取目标候选文本作为所述搜索关键词的联想词。按照综合评价值，将候选文本集的全部候选文本进行排序，选取排序靠前的前n个候选文本作为目标候选文本，该目标候选文本即为搜索关键词的联想词。其中，n为整数。
[0092]
另外，本发明实施例的提供搜索联想词的装置400还可以包括：语料库构建模块(图4中未示出)。其中，该模块用于根据历史搜索记录，计算所述语料文本的文本出现频次；以及根据所述历史搜索记录，确定所述语料文本的文本生成时间、所述语料文本所对应物品的物品品类和供应方标识、以及搜索入口。
[0093]
从以上描述可以看出，基于搜索关键词确定候选文本集后，使用多个评价参数对候选文本进行综合评价，进而选取综合评价高的候选文本作为联想词，实现了更细粒度的输入联想，使得联想结果更加准确，更加贴近用户想输入的内容。
[0094]
图5示出了可以应用本发明实施例的提供搜索联想词的方法或提供搜索联想词的装置的示例性系统架构500。
[0095]
如图5所示，系统架构500可以包括终端设备501、502、503，网络504和服务器505。网络504用以在终端设备501、502、503和服务器505之间提供通信链路的介质。网络504可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
[0096]
用户可以使用终端设备501、502、503通过网络504与服务器505 交互，以接收或发送消息等。终端设备501、502、503上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
[0097]
终端设备501、502、503可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
[0098]
服务器505可以是提供各种服务的服务器，例如用户利用终端设备501、502、503发送的搜索文本进行处理的后台管理服务器。后台管理服务器可以对搜索文本进行分词，在语料库检索候选文本集，计算候选文本的综合评价值，对候选文本排序、选取联想词等处理，并将处理结果(例如选取的联想词)反馈给终端设备。
[0099]
需要说明的是，本技术实施例所提供的提供搜索联想词的方法一般由服务器505执行，相应地，提供搜索联想词的装置一般设置于服务器505中。
[0100]
应该理解，图5中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
[0101]
根据本发明的实施例，本发明还提供了一种电子设备和一种计算机可读介质。
[0102]
本发明的电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的一种提供搜索联想词的方法。
[0103]
本发明的计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的一种提供搜索联想词的方法。
[0104]
下面参考图6，其示出了适用于来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0105]
如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(cpu)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608 加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 603中，还存储有计算机系统600操作所需的各种程序和数据。cpu 601、rom 602以及ram 603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。
[0106]
以下部件连接至i/o接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
[0107]
特别地，根据本发明公开的实施例，上文主要步骤图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行主要步骤图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu) 601执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。
[0108]
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述
的任意合适的组合。
[0109]
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0110]
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取检索模块、计算求和模块和排序选取模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，获取检索模块还可以被描述为“获取用户输入的搜索关键词，使用所述搜索关键词在设定的语料库中进行检索，得到用于联想所述搜索关键词的候选文本集的模块”。
[0111]
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：获取用户输入的搜索关键词，使用所述搜索关键词在设定的语料库中进行检索，得到用于联想所述搜索关键词的候选文本集；其中，所述语料库包括语料文本和为所述语料文本统计出的多个评价参数的参数值；根据所述参数值，为所述候选文本集的候选文本计算所述多个评价参数的基准评价值，将多个所述基准评价值加权求和，得到所述候选文本的综合评价值；将所述候选文本按照所述综合评价值进行排序，根据排序结果选取目标候选文本作为所述搜索关键词的联想词。
[0112]
根据本发明实施例的技术方案，基于搜索关键词确定候选文本集后，使用多个评价参数对候选文本进行综合评价，进而选取综合评价高的候选文本作为联想词，实现了更细粒度的输入联想，使得联想结果更加准确，更加贴近用户想输入的内容。
[0113]
上述产品可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。
[0114]
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。