基于物性参数语义识别的智能检索方法与流程

本发明涉及搜索引擎领域，特别涉及一种基于物性参数语义识别的智能检索方法。

背景技术：

橡塑行业用户在研造新产品的过程中，存在对原料某种性能有特殊要求的情况。为找到符合某一性能条件的原料，传统搜索引擎无法根据物性参数精准推荐牌号。也就是说，传统搜索引擎在依据物性参数检索相关产品信息时，无法根据专业物性参数来完整准确地得出相应的材料结果。因此，传统搜索引擎不能为橡塑行业用户提供更智能的搜索服务。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种能根据物性参数精准推荐牌号、能为橡塑行业用户提供更智能的搜索服务的基于物性参数语义识别的智能检索方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种基于物性参数语义识别的智能检索方法，包括如下步骤：

a)用户在搜料网平台上输入物性参数信息；

b)对用户输入的所述物性参数信息进行语义分析，得到多个关键词特征向量；

c)所述搜料网平台推荐包含所述关键词特征向量的产品，并根据搜索条件从推荐的所述产品中再次筛选出用户最终需要的搜索结果；

d)将所述搜索结果展现给用户，并对本次物性参数语义识别进行匹配度评分。

在本发明所述的基于物性参数语义识别的智能检索方法中，用户输入的所述物性参数信息为物料物性表型号、型号相关同义词、行业专业词或方言词。

在本发明所述的基于物性参数语义识别的智能检索方法中，用户输入的所述物性参数信息为中英文、字母、符号和数字中的任意一种或任意几种的组合。

在本发明所述的基于物性参数语义识别的智能检索方法中，在所述步骤b)中，所述搜料网平台基于自然语言处理及专业物性词库，对用户输入的所述物性参数信息进行语义分析，通过分词和物性词库将其拆分成多个关键词特征向量。

在本发明所述的基于物性参数语义识别的智能检索方法中，在所述步骤c)中，对于所述关键词特征向量，通过所述搜料网平台的物料库、物性库及智能检索系统筛选推荐包含所述关键词特征向量的产品，并智能识别搜索条件，根据所述搜索条件对推荐的所述产品进行筛选，得到用户最终需要的搜索结果。

在本发明所述的基于物性参数语义识别的智能检索方法中，所述搜索条件为大于或小于某个参数值。

在本发明所述的基于物性参数语义识别的智能检索方法中，在所述步骤d)中，所述搜料网平台将筛选出的所述搜索结果按照产品热度和产品相关程度进行排序展现给用户，并采集所述搜索结果和用户行为，对语义识别系统的本次物性参数语义识别进行匹配度评分。

实施本发明的基于物性参数语义识别的智能检索方法，具有以下有益效果：由于对用户输入的物性参数信息进行语义分析，得到多个关键词特征向量；搜料网平台推荐包含关键词特征向量的产品，并根据搜索条件从推荐的产品中再次筛选出用户最终需要的搜索结果；将搜索结果展现给用户，并对本次物性参数语义识别进行匹配度评分，因此本发明能根据物性参数精准推荐牌号、能为橡塑行业用户提供更智能的搜索服务。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明基于物性参数语义识别的智能检索方法一个实施例中的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明基于物性参数语义识别的智能检索方法实施例中，该基于物性参数语义识别的智能检索方法的流程图如图1所示。图1中，该基于物性参数语义识别的智能检索方法包括如下步骤：

步骤s01用户在搜料网平台上输入物性参数信息：本步骤中，用户注册搜料网平台后，通过账号和密码登录搜料网平台，在搜料网平台上输入物性参数信息(也就是输入请求)。本实施例中，用户输入的物性参数信息为物料物性表型号、型号相关同义词、行业专业词或方言词。用户输入的物性参数信息为中英文、字母、符号和数字中的任意一种或任意几种的组合。其中，搜料网平台是一个搜索引擎系统。

步骤s02对用户输入的物性参数信息进行语义分析，得到多个关键词特征向量：本步骤中，对用户输入的物性参数信息进行语义分析，得到多个关键词特征向量。具体而言，搜料网平台基于自然语言处理以及庞大的专业物性词库，对用户输入的物性参数进行语义分析，构成新的关键词特征向量，进行下一步的检索。例如“防火等级大于v-0”，搜料网通过分词和物性词库，将以上搜索词理解为：“阻燃等级”“大于v-0”这样的关键词特征向量。换句话说，搜料网平台基于自然语言处理及专业物性词库，会对用户输入的物性参数信息进行语义分析，通过分词和物性词库将其拆分成多个关键词特征向量。

步骤s03搜料网平台推荐包含关键词特征向量的产品，并根据搜索条件从推荐的产品中再次筛选出用户最终需要的搜索结果：本步骤中，搜料网平台推荐包含关键词特征向量的产品，并根据搜索条件从推荐的产品中再次筛选出用户最终需要的搜索结果。具体而言，对语义识别的关键词特征向量，通过搜料网平台的物料库、物性库以及智能检索系统，筛选推荐包含此物性的产品，并智能识别“大于”或者“小于”某参数值的搜索条件，根据搜索条件对产品进行筛选，最终获得用户需要的搜索结果。

换句话说，对于上述多个关键词特征向量，通过搜料网平台的物料库、物性库及智能检索系统筛选推荐包含上述关键词特征向量的产品，并智能识别搜索条件，根据识别的搜索条件对推荐的产品进行筛选，然后得到用户最终需要的搜索结果。上述搜索条件为大于或小于某个参数值。

步骤s04将搜索结果展现给用户，并对本次物性参数语义识别进行匹配度评分：本步骤中，将搜索结果展现给用户，并对本次物性参数语义识别进行匹配度评分。具体而言，搜料网平台将筛选出的搜索结果按照产品热度和产品相关程度进行排序展现给用户，并采集搜索结果和用户行为，对语义识别系统的本次物性参数语义识别进行匹配度评分，持续智能优化改进物性参数语义识别系统的体验。

对于匹配度评分，本实施例中，可以将匹配度评分分为多个等级，比如：精准、高度关联、普通关联、弱关联，将将匹配度评分大于80％称为精准，将匹配度评分大于60％称为高度关联，将匹配度评分大于40％称为普通关联，将匹配度评分小于40％称为弱关联。

搜料网平台基于庞大的塑料行业物料物性库，建立了精准的物性与产品推荐库，以及物性参数语义识别的智能检索模型，为橡塑行业用户提供更智能的搜索服务。

总之，本发明的基于物性参数语义识别的智能检索方法可以根据物性参数精准推荐牌号，解决传统技术中存在的问题，可以对物性参数语义识别进行匹配计分，持续智能优化改进物性参数语义识别系统的体验。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。