搜索方法、装置和电子设备与流程

本公开涉及搜索领域，尤其涉及一种搜索方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

自从因特网概念出现之后，互联网便开始连接世界上的各个角落。互联网上的信息便呈爆炸式的增长，并逐渐的成为人们探索和获取未知的一个海量的信息资源存储库。在中国互联网发展的近二十年中，搜索引擎作为连接用户和网络资源的主要途径，对于人们在使用互联网至关重要己经成为人们工作学习和生活不可缺少重要工具。虽然搜索引擎能够整合各类信息，形成巨大的网络资源索引库，方便地为用户提供查询服务，但是对于搜索引擎的使用，存在大量的用户并不能构造出清晰明确的搜索词(query)来准确表达其搜索意图的情况。并且搜索引擎由于存有大量的信息，其索引库中的文档也是随时间而更新增加，文档中的内容也具有一定的时效性，若是用户不能提供意义明确的query则搜索引擎很难召回与用户意图相匹配的结果。

通过用户的query召回搜索结果时，通常是将query拆分成多个词，之后根据拆分出来的每个词进行搜索得到搜索结果展示给用户。但是这样得到的搜索结果与用户的意图不匹配。如用户搜索“爆炸钩”，系统将其拆分为“爆炸”和“钩”，召回了大量的“爆炸”相关的结果，这与用户的意图是不匹配的，因此亟需一种技术来解决上述问题。

技术实现要素：

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开实施例提出如下技术方案。

第一方面，本公开实施例提供一种搜索方法，包括：

接收搜索语句；

获取所述搜索语句与至少一个搜索词的相关度；

根据所述搜索语句进行搜索得到多个搜索结果；

根据所述搜索语句与所述至少一个搜索词的相关度对所述搜索结果进行排序。

第二方面，本公开实施例提供一种搜索装置，包括：

搜索语句接收模块，用于接收搜索语句；

相关度获取模块，用于获取所述搜索语句与至少一个搜索词的相关度；

搜索模块，用于根据所述搜索语句进行搜索得到多个搜索结果；

排序模块，用于根据所述搜索语句与所述至少一个搜索词的相关度对所述搜索结果进行排序。

第三方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有能被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述第一方面中的任一所述的方法。

第四方面，本公开实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行前述第一方面中的任一所述的方法。

本公开实施例公开了一种搜索方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。其中该搜索方法包括：接收搜索语句；获取所述搜索语句与至少一个搜索词的相关度；根据所述搜索语句进行搜索得到多个搜索结果；根据所述搜索语句与所述至少一个搜索词的相关度对所述搜索结果进行排序。上述方法通过获取搜索词与搜索语句之间的相关度，并通过该相关度对搜索结果进行排序，解决了搜索结果不符合用户搜索意图的技术问题。

上述说明仅是本公开技术方案的概述，为了能更清楚了解本公开的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为让本公开的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1为本公开实施例提供的搜索方法的流程示意图；

图2为本公开实施例提供的搜索方法中获取所述搜索语句与至少一个搜索词的相关度的步骤的搜索的一个实施方式示意图；

图3为本公开实施例提供的搜索方法中获取所述搜索语句与至少一个搜索词的相关度的步骤的另一个实施方式示意图；

图4为本公开实施例提供的搜索方法中根据所述搜索语句进行搜索得到多个搜索结果的步骤的一个实施方式示意图

图5为本公开实施例提供的搜索装置的实施例的结构示意图；

图6为根据本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

图1为本公开实施例提供的搜索方法实施例的流程图，本实施例提供的该搜索方法可以由一搜索装置来执行，该搜索装置可以实现为软件，或者实现为软件和硬件的组合，该搜索装置可以集成设置在搜索系统中的某设备中，比如搜索服务器或者搜索终端设备中。如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤s101，接收搜索语句；

在本公开中，所述搜索语句可以是词、短语或者句子等。所述搜索语句为通过人机交互接口接收的用户输入的搜索语句，示例性的，用户通过文字输出工具如键盘、触摸屏等输入搜索语句或者通过语音接口如麦克风等语音输入搜索语句等等。

步骤s102，获取所述搜索语句与至少一个搜索词的相关度；

在本公开中，所述搜索词可以是通过分词从所述搜索语句中提取出来的搜索词，也可以是通过语义转换通过搜索语句生成的搜索词。所述相关度表示所述搜索词与所述搜索语句的相关程度。

可选的，如图2所示，在一个实施例中所述步骤s102包括：

步骤s201，对所述搜索语句进行分词得到所述至少一个搜索词；

步骤s202，获取使用所述至少一个搜索词进行搜索的搜索记录；

步骤s203，获取所述搜索记录中用户点击包括所述搜索语句的搜索结果的概率；

步骤s204，根据所述概率生成所述相关度。

在该实施例中，所述搜索词为对搜索语句进行分词得到的，即所述搜索词为搜索语句的一部分。这样，由于分词的策略和规则需要具有泛化性，因此分词结果并不一定能够反映出搜索语句的实际意图，如搜索语句为“爆炸钩”，分词结果为“爆炸”、“钩”和“爆炸钩”，其中会包含大量的“爆炸”相关的搜索结果，但是这个与“爆炸钩”中的“爆炸”并不是一个含义，因此搜索结果不准确。

为了防止这种情况的发生，在步骤s202中，获取使用所述至少一个搜索词进行搜索的搜索记录，搜索系统中包括搜索日志，搜索日志中保存了用户的搜索词以及用户点击的搜索结果。在步骤s203中，通过所述搜索记录可以计算用户点击了包括所述搜索语句的搜索结果的概率。如搜索词为“abc”，则将其分词为“ab”、“c”和“abc”，则通过搜索日志可以统计用户搜“ab”点击标题中包括“abc”的检索结果的概率，用户搜“c”点击标题中包括“abc”的检索结果的概率，以及用户搜“abc”点击标题中包括“abc”的检索结果的概率。如上例所示，用户搜索了“爆炸”，点击了标题中包括“爆炸钩”的搜索结果的概率极低，如只有0.01％，用户搜索了“钩”点击了标题中包括“爆炸钩”的搜索结果的概率比较高，如50％，用户搜索了“爆炸钩”点击了标题中包括“爆炸钩”的搜索结果的概率极高，如99％，则表示“爆炸”这个检索词对于搜索语句“爆炸钩”来说，并不是一个相关的检搜索词，因此其跟“爆炸钩”的相关度极低。

在步骤s203的基础上，生成所述相关度。示例性的，将所述概率值直接作为相关度，或者根据预设的规则将所述概率值转换成标准相关度，如高于90％的概率的相关度为1,80％-90％的概率的相关度为0.9，以此类推。上述生成相关度的方式仅为举例，本公开不限定从概率生成相关度的具体方式，在此不再赘述。

可选的，如图3所示，在另一个实施例中所述步骤s102包括：

步骤s301，获取使用所述搜索语句进行搜索的搜索记录；

步骤s302，获取所述搜索记录中用户点击包括所述至少一个搜索词的搜索结果的概率；

步骤s303，根据所述概率生成所述相关度。

在该实施例中，在步骤s301中，直接获取使用所述搜索语句进行搜索的搜索记录。这是由于，有些搜索语句可能包含有一些隐含的语义，这种隐含的语义通过直接分词无法拆分出来，因此在该实施例中，先不对所述搜索语句进行分词，而直接获取其搜索日志。在步骤s302，统计搜索记录中用户点击包括某一个搜索词的搜索结果的概率。如用户搜索了“abde”，通过统计搜索日志中的搜索记录得到用户搜索“abde”时，点击标题中包括“abc”的搜索结果的概率很大，因此尽管“abc”并不是“ab+de”的分词结果，但是“abc”与“abde”的相关度很高。如用户搜索了“爆炸+饵料”，搜索记录中用户点击标题中包括“爆炸钩”的文章的概率很高，达到了99％,则表示“爆炸+饵料”有一个隐含的语义为“爆炸钩”，则“爆炸钩”这个搜索词与搜索语句“爆炸+饵料”的相关度很高。

在步骤s302的基础上，生成所述相关度。示例性的，将所述概率值直接作为相关度，或者根据预设的规则将所述概率值转换成标准相关度，如高于90％的概率的相关度为1,80％-90％的概率的相关度为0.9，以此类推。上述生成相关度的方式仅为举例，本公开不限定从概率生成相关度的具体方式，在此不再赘述。

可选的，在另一个实施例中，所述步骤s102包括：

获取与所述搜索语句相关的搜索词；

根据所述搜索词查找相关度关系表得到所述搜索词与所述搜索语句的相关度。

由于相关度比较稳定，不需要频繁更新，因此可以通过一次预先计算，之后在使用的时候直接查找，以减少计算量。在该实施例中，所述相关度为预先计算并存储在相关度关系表中的，在使用的时候直接查表即可。其中所述相关度关系表通过以下步骤生成：

确定通过所述搜索词搜索之后被点击的搜索结果的数量；

确定所述被点击的搜索结果的标题中带有所述搜索语句的目标搜索结果的数量；

根据所述目标搜索结果的数量以及所述被点击的搜索结果的数量计算所述相关度；

将所述搜索词、搜索语句以及所述相关度作为相关度关系表中表项生成所述相关度关系表。

在上述步骤中，通过搜索日志可以得到通过每个搜索词搜索之后被点击的搜索结果，如用户搜索“爆炸”，点击了的文章包括标题中包括“昆山爆炸”、“通古斯大爆炸”、“生活大爆炸”、“宇宙大爆炸”、“爆炸钩”的文章等等，这些文章的总数量为被点击的搜索结果的数量，当前的搜索语句为“爆炸钩”，则统计标题中包括“爆炸钩”的文章的数量，之后通过标题中包括“爆炸钩”的文章的数量除以被点击的文章的总数量得到“爆炸”与“爆炸钩”相关度，相关度具体的计算方式可以参考步骤s204或步骤s203中的步骤，在此不再赘述。在得到所述相关度之后，将所述搜索词、搜索语句以及相关度作为表项，生成相关度关系表，即通过搜索语句可以查表得到与其对应的搜索词以及每个搜索词的相关度。

步骤s103，根据所述搜索语句进行搜索得到多个搜索结果；

可选的，如图4所示，所述步骤s103包括：

步骤s401，根据所述搜索语句生成多个搜索词；

步骤s402，根据每个搜索词进行搜索得到多个搜索结果。

可选的，在一个实施例中，所述步骤s401包括：对所述搜索语句进行分词生成多个搜索词。

可选的，在另一个实施例中，所述步骤s401包括：将所述搜索语句输入搜索词生成模型以生成多个搜索词。其中所述搜索词生成模型为预先训练的模型，其训练数据集合为用户的搜索语句和其点击的搜索结果的标题中的搜索词所形成的文本对，这样模型可以学习到搜索语句与搜索词之间的关系。当训练完成之后，输入新的搜索语句，可以生成与之对应的搜索词。示例性的，所述搜索词生成模型包括编码器和解码器，其中通过将所述搜索语句输入所述编码器生成表示所述搜索语句的第一向量，之后将所述第一向量输入解码生成与所述搜索语句对应的搜索词，并且可以在解码器解码时加入约束，使得解码器可以生成多个不同的搜索词，其中通过所述搜索词生成模型生成的搜索词可以与所述分词的结果相同，也可以不同，如将“爆炸+诱饵”输入模型，模型会输出“爆炸”、“爆炸钩”、“诱饵”等等。示例性的，所述搜索词生成模型可以使用transformer、lstm等模型，在此不再赘述。

可选的，所述步骤s402包括：

根据每个搜索词进行搜索得到每个搜索词的多个搜索结果；

将每个搜索词的多个结果进行排序。

示例性的，在上述步骤中，根据每个搜索词得多个搜索结果，之后根据默认的顺序将所述多个结果进行排序。如按照搜索词的搜索频率，如搜索“爆炸钩”，其中搜索词为“爆炸”、“钩”和“爆炸钩”，则根据统计“爆炸”被搜索的次数最多，则将使用“爆炸”召回的搜索结果排在前边展示。这样，默认的排序实际上可能并不符合用户的搜索意图，因此在下一步中对搜索结果进行调整。

步骤s104，根据所述搜索语句与所述至少一个搜索词的相关度对所述搜索结果进行排序。

可选的，所述步骤s104包括：

基于所述至少一个搜索词的排序系数和所述相关度确定新的排序系数；

根据新的排序系数对所述搜索结果进行排序。

示例性的，以搜索词出现的次数为排序系数，例如“爆炸”出现的次数为100，“钩”出现的次数为50，“爆炸钩”出现的次数为10，则可以确定“爆炸”的排序系数为100，“钩”为50，“爆炸钩”为30，但是这样排序不符合用户的搜索意图，因此将每个排序系数乘以所述相关度，以上述示例中直接将概率作为所述相关度的例子为例，“爆炸”的相关度为0.01％，“钩”的相关度为50％,“爆炸钩”为99％，则计算出“爆炸”的新排序系数为100*0.01％＝0.01，“钩”的新排序系数为50*50％＝25,“爆炸钩”的排序系数为30*99％＝29.7，则“爆炸钩”的检索结果会排在最前边，之后是“钩”的检索结果，而“爆炸”的检索结果则排在最后或者不展示。

通过上述搜索方法，可以通过搜索词与搜索语句的相关度对最终的搜索结果进行排序，以使得搜索结果符合用户的搜索意图。

在另一个实施例中，在上述步骤s103中，还可以通过所述搜索词与所述搜索语句的相关度直接限制在搜索时所使用的搜索词，如上述“爆炸钩”，当统计结果表明“爆炸”这个搜索词与“爆炸钩”的相关度很低时，可以直接将“爆炸”这个词从“爆炸钩”的搜索词中去除掉，在搜索的时候不搜索，这样可以节省搜索资源，而在展示最终的搜索结果时，根据使用的搜索词的相关度进行排序展示。

本公开实施例公开了一种搜索方法，该搜索方法包括：接收搜索语句；获取所述搜索语句与至少一个搜索词的相关度；根据所述搜索语句进行搜索得到多个搜索结果；根据所述搜索语句与所述至少一个搜索词的相关度对所述搜索结果进行排序。上述方法通过获取搜索词与搜索语句之间的相关度，并通过该相关度对搜索结果进行排序，解决了搜索结果不符合用户搜索意图的技术问题。

在上文中，虽然按照上述的顺序描述了上述方法实施例中的各个步骤，本领域技术人员应清楚，本公开实施例中的步骤并不必然按照上述顺序执行，其也可以倒序、并行、交叉等其他顺序执行，而且，在上述步骤的基础上，本领域技术人员也可以再加入其他步骤，这些明显变型或等同替换的方式也应包含在本公开的保护范围之内，在此不再赘述。

图5为本公开实施例提供的搜索装置实施例的结构示意图，如图5所示，该装置500包括：搜索语句接收模块501、相关度获取模块502、搜索模块503和排序模块504。其中，

搜索语句接收模块501，用于接收搜索语句；

相关度获取模块502，用于获取所述搜索语句与至少一个搜索词的相关度；

搜索模块503，用于根据所述搜索语句进行搜索得到多个搜索结果；

排序模块504，用于根据所述搜索语句与所述至少一个搜索词的相关度对所述搜索结果进行排序。

进一步的，所述相关度获取模块502还用于：

对所述搜索语句进行分词得到所述至少一个搜索词；

获取使用所述至少一个搜索词进行搜索的搜索记录；

获取所述搜索记录中用户点击包括所述搜索语句的搜索结果的概率；

根据所述概率生成所述相关度。

进一步的，所述相关度获取模块502还用于：

获取使用所述搜索语句进行搜索的搜索记录；

获取所述搜索记录中用户点击包括所述至少一个搜索词的搜索结果的概率；

根据所述概率生成所述相关度。

进一步的，所述相关度获取模块502还用于：

获取与所述搜索语句相关的搜索词；

根据所述搜索词查找相关度关系表得到所述搜索词与所述搜索语句的相关度。

进一步的，所述相关度关系表通过以下步骤生成：

确定通过所述搜索词搜索之后被点击的搜索结果的数量；

确定所述被点击的搜索结果的标题中带有所述搜索语句的目标搜索结果的数量；

根据所述目标搜索结果的数量以及所述被点击的搜索结果的数量计算所述相关度；

将所述搜索词、搜索语句以及所述相关度作为相关度关系表中表项生成所述相关度关系表。

进一步的，所述搜索模块503还用于：

根据所述搜索语句生成多个搜索词；

根据每个搜索词进行搜索得到多个搜索结果。

进一步的，所述搜索模块503还用于：

将所述搜索语句输入搜索词生成模型以生成多个搜索词。

进一步的，所述搜索模块503还用于：

根据每个搜索词进行搜索得到每个搜索词的多个搜索结果；

将每个搜索词的多个结果进行排序。

进一步的，所述排序模块504还用于：

基于所述至少一个搜索词的排序系数和所述相关度确定新的排序系数；

根据新的排序系数对所述搜索结果进行排序。

图5所示装置可以执行图1-图4所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图1-图4所示实施例的相关说明。该技术方案的执行过程和技术效果参见图1-图4所示实施例中的描述，在此不再赘述。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备600的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)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装置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ram603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、rom602以及ram603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。

通常，以下装置可以连接至i/o接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程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，其包括承载在非暂态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流程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装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从rom602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述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。在本公开中，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。而在本公开中，计算机可读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，该计算机可读信号介质可以发送、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：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hypertexttransferprotocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，adhoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

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该电子设备执行时，使得该电子设备：接收搜索语句；获取所述搜索语句与至少一个搜索词的相关度；根据所述搜索语句进行搜索得到多个搜索结果；根据所述搜索语句与所述至少一个搜索词的相关度对所述搜索结果进行排序。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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，该模块、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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/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。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种搜索方法，包括：

接收搜索语句；

获取所述搜索语句与至少一个搜索词的相关度；

根据所述搜索语句进行搜索得到多个搜索结果；

根据所述搜索语句与所述至少一个搜索词的相关度对所述搜索结果进行排序。

进一步的，所述获取所述搜索语句与至少一个搜索词的相关度，包括：

对所述搜索语句进行分词得到所述至少一个搜索词；

获取使用所述至少一个搜索词进行搜索的搜索记录；

获取所述搜索记录中用户点击包括所述搜索语句的搜索结果的概率；

根据所述概率生成所述相关度。

进一步的，所述获取所述搜索语句与至少一个搜索词的相关度，包括：

获取使用所述搜索语句进行搜索的搜索记录；

获取所述搜索记录中用户点击包括所述至少一个搜索词的搜索结果的概率；

根据所述概率生成所述相关度。

进一步的，所述获取所述搜索语句与至少一个搜索词的相关度，包括：

获取与所述搜索语句相关的搜索词；

根据所述搜索词查找相关度关系表得到所述搜索词与所述搜索语句的相关度。

进一步的，所述相关度关系表通过以下步骤生成：

确定通过所述搜索词搜索之后被点击的搜索结果的数量；

确定所述被点击的搜索结果的标题中带有所述搜索语句的目标搜索结果的数量；

根据所述目标搜索结果的数量以及所述被点击的搜索结果的数量计算所述相关度；

将所述搜索词、搜索语句以及所述相关度作为相关度关系表中表项生成所述相关度关系表。

进一步的，所述根据所述搜索语句进行搜索得到多个搜索结果，包括：

根据所述搜索语句生成多个搜索词；

根据每个搜索词进行搜索得到多个搜索结果。

进一步的，所述根据所述搜索语句生成多个搜索词，包括：

将所述搜索语句输入搜索词生成模型以生成多个搜索词。

进一步的，所述根据每个搜索词进行搜索得到多个搜索结果，包括：

根据每个搜索词进行搜索得到每个搜索词的多个搜索结果；

将每个搜索词的多个结果进行排序。

进一步的，所述根据所述搜索语句与所述至少一个搜索词的相关度对所述搜索结果进行排序，包括：

基于所述至少一个搜索词的排序系数和所述相关度确定新的排序系数；

根据新的排序系数对所述搜索结果进行排序。根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种搜索装置，包括：

搜索语句接收模块，用于接收搜索语句；

相关度获取模块，用于获取所述搜索语句与至少一个搜索词的相关度；

搜索模块，用于根据所述搜索语句进行搜索得到多个搜索结果；

排序模块，用于根据所述搜索语句与所述至少一个搜索词的相关度对所述搜索结果进行排序。

进一步的，所述相关度获取模块还用于：

对所述搜索语句进行分词得到所述至少一个搜索词；

获取使用所述至少一个搜索词进行搜索的搜索记录；

获取所述搜索记录中用户点击包括所述搜索语句的搜索结果的概率；

根据所述概率生成所述相关度。

进一步的，所述相关度获取模块还用于：

获取使用所述搜索语句进行搜索的搜索记录；

获取所述搜索记录中用户点击包括所述至少一个搜索词的搜索结果的概率；

根据所述概率生成所述相关度。

进一步的，所述相关度获取模块还用于：

获取与所述搜索语句相关的搜索词；

根据所述搜索词查找相关度关系表得到所述搜索词与所述搜索语句的相关度。

进一步的，所述相关度关系表通过以下步骤生成：

确定通过所述搜索词搜索之后被点击的搜索结果的数量；

确定所述被点击的搜索结果的标题中带有所述搜索语句的目标搜索结果的数量；

根据所述目标搜索结果的数量以及所述被点击的搜索结果的数量计算所述相关度；

将所述搜索词、搜索语句以及所述相关度作为相关度关系表中表项生成所述相关度关系表。

进一步的，所述搜索模块还用于：

根据所述搜索语句生成多个搜索词；

根据每个搜索词进行搜索得到多个搜索结果。

进一步的，所述搜索模块还用于：

将所述搜索语句输入搜索词生成模型以生成多个搜索词。

进一步的，所述搜索模块还用于：

根据每个搜索词进行搜索得到每个搜索词的多个搜索结果；

将每个搜索词的多个结果进行排序。

进一步的，所述排序模块还用于：

基于所述至少一个搜索词的排序系数和所述相关度确定新的排序系数；

根据新的排序系数对所述搜索结果进行排序。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有能被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述第一方面中的任一所述搜索方法。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行前述第一方面中的任一所述搜索方法。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。