中且由合适的指令执行系统执行的软件 或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下 列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑口电路 的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑口电路的专用集成电路，可编程口阵列（PGA)，现场 可编程口阵列（FPGA)等。
[0134] 本技术领域的普通技术人员可W理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步 骤是可W通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可W存储于一种计算机可读存储介 质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0135] 此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可W集成在一个处理模块中，也可W 是各个单元单独物理存在，也可W两个或两个W上单元集成在一个模块中。上述集成的模 块既可W采用硬件的形式实现，也可W采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如 果W软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可W存储在一个计算机 可读取存储介质中。
[0136] 上述提到的存储介质可W是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描 述了本发明的实施例，可W理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限 审IJ，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可W对上述实施例进行变化、修改、替换和变 型。
【主权项】
1. 一种基于人工智能的信息查询方法，其特征在于，包括： 获取用户输入的查询词； 确定所述查询词属于的垂类； 在所述查询词属于的垂类中，与用户进行至少一轮的交互，得到用户需要的查询结果， 其中，每轮交互时，展示给用户的信息包括：对应查询词的查询结果，以及，引导信息。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询词是自然语言表示的，所述在所 述查询词属于的垂类中，与用户进行至少一轮的交互，得到用户需要的查询结果，包括： 将所述查询词解析为所述查询词属于的垂类的垂类知识体系能够表示的结构化信 息； 根据所述结构化信息、所述垂类知识体系，以及，所述查询词属于的垂类的垂类资源 库，获取相关信息，所述相关信息包括：对应所述查询词的查询结果，以及，引导信息； 向用户展示所述查询结果和所述引导信息； 在用户根据所述引导信息再次输入查询词后，重复上述根据查询词获取相关信息的流 程，直至得到用户需要的查询结果。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述结构化信息、所述垂类知识 体系，以及，所述查询词属于的垂类的垂类资源库，获取相关信息，包括： 根据所述结构化信息和用户前一次的状态信息，更新用户的当前状态信息； 根据所述垂类知识体系和所述垂类资源库，生成所述当前状态信息对应的候选动作； 根据预设模型在所述候选动作中选择与所述当前状态信息匹配程度较高的预设个数 的候选动作，将选择的候选动作作为相关信息。4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括： 根据用户的反馈更新预设模型的参数，以便在参数不同时选择不同的候选动作。5. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括： 根据用户的偏好或者交互历史，获取用户的初始化状态信息。6. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述候选动作包括：满足用户需求的动 作，或者，进一步澄清用户需求的动作，或者，为用户需求提供横向或纵向的引导信息，其 中，用户需求根据查询词确定，所述满足用户需求的动作，或者，进一步澄清用户需求的动 作在被选择后作为查询结果，为用户需求提供横向或纵向的引导信息在被选择后作为引导 fg息。7. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括： 获取所述查询词属于的垂类的结构化资源和非结构化资源，将所述结构化资源和所述 非结构化资源组成所述垂类资源库，其中，所述结构化资源是从多个对应的垂类网站抓取 整合数据后得到的全量数据资源，所述非结构化资源根据用户查询词或互联网文本挖掘得 到的结构化资源的补充或扩展信息。8. 根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述获取用户输入的查询词，包 括： 获取用户以文本、语音或图像输入的查询词。9. 根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述查询词属于的垂 类，包括： 基于机器学习方式，或者，基于模式解析方式，确定所述查询词属于的垂类。10. -种基于人工智能的信息查询装置，其特征在于，包括： 获取模块，用于获取用户输入的查询词； 确定模块，用于确定所述查询词属于的垂类； 处理模块，用于在所述查询词属于的垂类中，与用户进行至少一轮的交互，得到用户需 要的查询结果，其中，每轮交互时，展示给用户的信息包括：对应查询词的查询结果，以及， 引导信息。11. 根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述处理模块，包括： 解析单元，用于将所述查询词解析为所述查询词属于的垂类的垂类知识体系能够表示 的结构化信息； 获取单元，用于根据所述结构化信息、所述垂类知识体系，以及，所述查询词属于的垂 类的垂类资源库，获取相关信息，所述相关信息包括：对应所述查询词的查询结果，以及，弓丨 导f目息； 展示单元，用于向用户展示所述查询结果和所述引导信息； 处理单元，用于在用户根据所述引导信息再次输入查询词后，重复上述根据查询词获 取相关信息的流程，直至得到用户需要的查询结果。12. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述获取单元，具体用于： 根据所述结构化信息和用户前一次的状态信息，更新用户的当前状态信息，并根据所 述垂类知识体系和所述垂类资源库，生成所述当前状态信息对应的候选动作，以及根据预 设模型在所述候选动作中选择与所述当前状态信息匹配程度较高的预设个数的候选动作， 将选择的候选动作作为相关信息。13. 根据权利要求12所述的装置，其特征在于，还包括： 更新模块，用于根据用户的反馈更新预设模型的参数，以便在参数不同时选择不同的 候选动作。14. 根据权利要求12所述的装置，其特征在于，还包括： 初始化模块，用于根据用户的偏好或者交互历史，获取用户的初始化状态信息。15. 根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述候选动作包括：满足用户需求的 动作，或者，进一步澄清用户需求的动作，或者，为用户需求提供横向或纵向的引导信息，其 中，用户需求根据查询词确定，所述满足用户需求的动作，或者，进一步澄清用户需求的动 作在被选择后作为查询结果，为用户需求提供横向或纵向的引导信息在被选择后作为引导 fg息。16. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，还包括： 预处理模块，用于获取所述查询词属于的垂类的结构化资源和非结构化资源，将所述 结构化资源和所述非结构化资源组成所述垂类资源库，其中，所述结构化资源是从多个对 应的垂类网站抓取整合数据后得到的全量数据资源，所述非结构化资源根据用户查询词或 互联网文本挖掘得到的结构化资源的补充或扩展信息。17. 根据权利要求10-16任一项所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于： 获取用户以文本、语音或图像输入的查询词。18. 根据权利要求10-16任一项所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于： 基于机器学习方式，或者，基于模式解析方式，确定所述查询词属于的垂类。
【专利摘要】本发明提出一种基于人工智能的信息查询方法及装置，该方法包括：获取用户输入的查询词；确定查询词属于的垂类；在查询词属于的垂类中，与用户进行至少一轮的交互，得到用户需要的查询结果，其中，每轮交互时，展示给用户的信息包括：对应查询词的查询结果，以及，引导信息。本发明实施例的基于人工智能的信息查询方法及装置，提供引导信息，方便用户根据引导信息进行一步地查询信息，上下文需求进行相互关联，可满足用户的一些隐式需求。
【IPC分类】G06F17/30
【公开号】CN105183850
【申请号】CN201510564817
【发明人】田 浩, 吴华, 凌光, 李大任, 戴岱, 周超, 徐倩, 佘俏俏, 忻舟, 高原, 李颖, 林英展, 王德胜, 邵迪, 王楠, 王文敏, 梁一川, 区展明, 张岩, 谢泽颖
【申请人】百度在线网络技术（北京）有限公司
【公开日】2015年12月23日
【申请日】2015年9月7日