基于建议的鉴别诊断的制作方法

该说明书涉及搜索引擎。

背景技术：

随着能够在互联网上获得的健康相关信息的数量急剧增加，用户在针对涉及他们的具体健康问题的信息构建有效的搜索查询的时候面临着困难。这一部分是因为健康具有唯一的术语以及以专业术语来构建查询导致了词汇不匹配。虽然有时提供了诸如搜索查询建议之类的机制来帮助用户构建搜索查询，但是它们对于处理针对健康相关信息的查询而言可能是无效的。因此，健康相关的搜索结果已经成为了许多用户毫无根据地对共同症状表示担忧的来源之一。

技术实现要素：

在医疗交流(medicalencounter)中，健康专业人员将患者所表现出的一种或多种症状映射到被称作“鉴别诊断”的可能诊断的列表。在所述交流的过程期间，健康专业人员可以询问澄清性问题从而确保该可能诊断的列表是完整的并且从最可能向最不可能排序。健康专业人员可以利用每个患者的回答来排除状况集合以及引导下一个问题，由此将所述列表收窄至最大概率的诊断。

本文所描述的技术可以通过向每个用户提供搜索查询建议而允许用户更容易地构建有效的健康相关搜索查询。也就是说，搜索引擎可以进行操作以识别可能与用户的搜索查询中包括的一个或多个术语相关联的医学状况以及为用户提供建议搜索查询，所述建议搜索查询可以将用户引向具有与他们的具体健康问题相关的信息的结果。

在采用鉴别诊断方案时，所述搜索引擎可以以排除可能并不与当前的具体健康问题相关的医学状况为目标来进行操作，以便有效地到达定向到更可能的诊断的建议搜索查询。然而，不同于全面地询问每个用户一系列问题，由于生成鉴别诊断的保健专业人员可能收窄可能诊断的列表，所以本文所描述的技术通过以策略的方式为每个用户提供建议搜索查询或查询完成以及评估每个用户与所提供的建议搜索查询的交互而允许对不同医学状况的相关性进行推断。

在每个用户输入他们的搜索查询时，实施本文所描述技术的搜索引擎可以为每个用户提供建议搜索查询，所述建议搜索查询定向到医学症状、风险因素或者其它相关事实，这些可以用来在构建将产生相关搜索结果的搜索查询时对每个用户进行引导。此外，所述搜索引擎可以基于用户针对被提供以定向到与一种或多种医学状况相关联的症状的建议搜索查询的响应而做出有关所述一种或多种医学状况的相关性的推断。以这种方式，所述搜索引擎能够随着用户输入他们的搜索查询而细化其可能诊断的列表，以及实时地更新搜索查询建议从而排除掉定向到不相关医学状况并且专注于对于用户而言重要的健康相关信息。因此可以提供一种基于部分输入显示建议搜索查询的用户界面。这允许用户与现有系统相比更快地输入信息。这样的用户界面具有从用户的角度来看更加直观的好处。此外，在经常出现复杂术语的医学领域，使用系统所辨识的术语向用户提供建议减少了对用户所输入的信息重新格式化所需要执行的处理的数量。与用户使用非标准医学术语以自由文本输入信息的系统相比是具有优势的。

对于本文所讨论的系统收集有关用户的个人信息或者对个人信息加以利用的情况下，用户可以被提供以控制程序或特征是否收集用户信息，或者对是否可以和/或可以如何从所观看内容的服务器接收可能与用户更为相关的内容进行控制的机会，所述用户信息例如有关的社交网络、社交动作或活动、职业、用户的偏好或用户的当前位置的信息。此外，某些数据可以在其被存储或使用之前以一种或多种方式被匿名，而使得个人可识别信息得以被去除。例如，用户的身份可以被处理而使得无法针对用户确定个人可识别信息，或者可以在获得位置信息的情况下对用户的地理位置进行泛化，诸如处理为城市、邮政编码或州级别，而使得无法确定用户的特定位置。因此，用户可以内容服务器如何收集和使用有关他或她相关的信息加以控制。

在一些方面，该说明书所描述的主题可以以方法来体现，所述方法包括动作：接收部分搜索查询；确定所述部分搜索查询被归类为症状查询；响应于确定所述部分搜索查询被归类为症状查询而识别一个或多个鉴别诊断术语；至少基于(i)所述部分搜索查询以及(ii)一个或多个所述鉴别诊断术语生成建议搜索查询；以及响应于所述部分搜索查询而提供所述建议搜索查询。

该方面和其它方面的其它实施方式包括相对应的系统、装置，以及在计算机存储设备上编码的被配置为执行所述方法的动作的计算机程序。一个或多个计算机的系统能够利用被安装在所述系统上的软件、固件、硬件或者它们的组合而被如此配置，它们在操作中使得所述系统执行所述动作。一个或多个计算机程序能够通过具有指令而被如此配置，所述指令在被数据处理装置执行时使得所述装置执行所述动作。

在一些实施例中，所述动作可以包括响应于确定所述部分搜索查询被归类为症状查询而识别与所述部分搜索查询相关联的医学状况，其中识别一个或多个鉴别诊断术语包括识别与所述医学状况的症状相关联的一个或多个术语。

在一些示例中，动作可以包括访问针对与所述部分搜索查询相关联的医学状况的手写鉴别诊断数据库，其中识别与一些状况的症状相关联的一个或多个术语包括基于针对与所述部分搜索查询相关联的医学状况的所述手写鉴别诊断数据库来识别与所述医学状况的症状相关联的一个或多个术语。在一个方面，确定所述部分搜索查询被归类为症状查询可以包括相对于各自与不同医学状况相关联的多个症状查询分类器对所述部分搜索查询进行归类。

在一些实施方式中，至少基于(i)所述部分搜索查询以及(ii)一个或多个所述鉴别诊断术语生成建议搜索查询包括至少基于(i)所述部分搜索查询、(ii)一个或多个所述鉴别诊断术语、以及(iii)与所述部分搜索查询相关联的一个或多个完整术语来生成建议搜索查询。在一些示例中，至少基于(i)所述部分搜索查询以及(ii)一个或多个所述鉴别诊断术语生成建议搜索查询包括至少基于(i)所述部分搜索查询、(ii)一个或多个所述鉴别诊断术语、以及(iii)一个或多个并未被选择的先前建议搜索查询来生成建议搜索查询。

在一个方面，识别一个或多个鉴别诊断术语可以包括基于一个或多个近期常用查询来识别一个或多个鉴别诊断术语。在一些实例中，识别一个或多个鉴别诊断术语可以包括基于统计模型来识别一个或多个鉴别诊断术语。在一些实施方式中，确定所述部分搜索查询被归类为症状查询可以包括确定所述部分搜索查询被归类为包括与一个或多个医学状况的症状相对应的术语的至少一部分的搜索查询。

一种或多种实施方式的细节在以下的附图和描述中给出。其它潜在的特征和优势将由于所述描述、附图和权利要求而变得显而易见。

这些方面的其它实施方式包括相对应的系统、装置，以及在计算机存储设备上编码的被配置为执行所述方法的动作的计算机程序。

附图说明

图1是用于使用鉴别诊断方案生成医学相关搜索查询建议的示例性系统的示图。

图2是用于使用鉴别诊断方案生成医学相关搜索查询建议的示例性架构的概念图。

图3是用于使用鉴别诊断方案生成医学相关搜索查询建议的示例过程的流程图。

图4是示例性计算设备的示图。

各图中同样的附图标记指示同样的元素。

具体实施方式

图1描绘了用于使用鉴别诊断方案生成医学相关搜索查询建议的示例性系统100。在该示例中，系统100可以接收特定查询102作为输入，以及至少基于部分查询102提供具有鉴别诊断142的自动完成作为输出。部分查询102例如可以表示用户向用于搜索引擎的界面的域所提供的输入。类似地，具有鉴别诊断142的自动完成可以表示被提供以便在搜索引擎的界面上进行显示的一个或多个建议搜索查询。更具体地，系统100包括完整术语生成器110、症状查询分类器120、鉴别诊断引擎130和自动完成生成器140。例如，系统100可以在各种计算设备上实施。

完整术语生成器110可以基于它所接收到的部分查询102生成一个或多个完整术语。更具体地，完整术语生成器110可以与前缀索引112和用户输入日志114进行通信以预测用户正作为部分查询102所输入的术语的剩余部分。前缀索引112例如可以包括将术语的部分或者前缀与完整术语进行关联的数据。用户输入日志114例如可以包括表示已经在搜索引擎界面的一个或多个域中被提供的文本输入的数据。这样的输入例如可以利用一个或多个文本输入界面在搜索引擎界面的一个或多个域中提供，所述文本输入界面包括虚拟键盘、机械键盘、话音识别系统、语音识别系统、手势识别系统、手写识别系统，或者它们的组合。

症状查询分类器120可以接收完整术语生成器110所生成的一个或多个完整术语，以及确定部分查询102是否要被认为是症状查询，或者具有涉及一种或多种症状的相对高的可能性。特别地，症状查询分类器120可以寻求识别表示一个或多个已知医学状况的术语。在一些示例中，症状查询分类器120可以参考与医学状况相关联的术语列表以便做出这样的确定。在一些实施方式中，症状查询分类器120可以使用一种或多种机器学习技术对查询进行分类。

鉴别诊断引擎130可以接收完整术语生成器110基于部分查询102以及症状查询分类器120所输出的指示部分查询102是否被归类为症状查询所生成的一个或多个术语。此外，症状查询分类器120可以指示部分查询102与之相关联的一种或多种特定症状。

响应于症状查询分类器120已经将部分查询102归类为症状查询，所述鉴别诊断引擎可以进行操作以识别用来确定一个或多个建议搜索查询的一个或多个鉴别诊断术语，所述建议搜索查询可以提示告知特定医学状况与正在进行的搜索相关或无关的用户交互以及将用户引导至与他们的具体健康问题相关的信息。鉴别诊断引擎130可以从指示具有共同症状132的一个或多个常用查询的一个或多个信息集合得出下一个问题模型134、手写区别性症状136和当前共同状况138。这样的信息集合例如可以被包括在能够由鉴别诊断引擎130所访问和/或维护的一个或多个数据库中。鉴别诊断引擎130还可以利用用户输入日志114中的信息进行搜索查询建议确定。鉴别诊断引擎130所以来的一些或全部信息在知识图谱中有所指示和整合。在一些实施方式中，鉴别诊断引擎130可以进一步基于用户信息来做出其确定，所述用户信息诸如有关用户的社交网络、社交动作或活动、职业、用户偏好、用户的当前位置和/或用户的浏览历史的信息。

与具有共同症状132的常用查询相关联的信息可以用来指示包括与特定症状相关联的术语的搜索查询以及每个搜索查询被搜索引擎的用户所提交的频率。鉴别诊断引擎130相对于具有共同症状132的常用查询评估从症状查询分类器120所接收的信息，以参考部分查询102所表示的一种或多种症状来确定时常出现的一个或多个搜索查询。

下一个问题模型134包括统计模型，所述统计模型指示可以应用于部分查询102所表示的一种或多种症状的鉴别诊断过程的一个或多个逻辑步骤。更具体地，下一个问题模型134可以针对多种医学状况中的每一种指示给定医学状况应用于所输入的搜索查询的可能性或置信度分数。下一个问题模型134可以进一步指示表示每种医学状况的紧迫性或严重性的一个或多个数值。利用这样的概率信息，下一个问题模型134可以提供一种或多种策略的指示，所述策略可以被实施以快速排除关键/严重医学状态、大量医学状况，或者它们的组合。

以这种方式，下一个问题模型134可以被视为指示保健专业人员针对正在经历这样的症状的患者的“下一个问题”会是什么。这样的细化可以基于以上所描述的统计数据进行排序从而使得能够通过消除更为有效和/或准确地细化可能诊断的列表。例如，该模型能够基于鉴别诊断过程以及一个或多个保健专业人员所提供的医学意见来研发。下一个问题模型134也可以被鉴别诊断引擎130所参考以排除各种医学状况以及在用户形成他们的搜索查询时实时地确定哪些医学状况对于诊断仍然保持竞争。在一些示例中，下一个问题模型可以进行优先排序。

如信息集合136所反映的手写区别性症状可以包括特定于一种或多种医学状况或者其存在可能指示与正在进行的搜索相关或无关的一种或多种医学状况的症状。如同下一个问题模型134，手写区别症状136可以通过一个或多个保健专业人员的面板来确定和修改。

如信息集合138所反映的当前共同状况138可以包括指示被确定为当前共同的一个或多个状况的数据。当前状况的列表例如可以通过采集来自搜索引擎的其它用户所进行的搜索的数据，爬取一个或多个web资源，获得有关具体用户的数据，和/或从一个或多个保健专业人员的输入来开发。在一些示例，所述列表可以以与其它用户相关联的信息为基础来开发，所述其它用户是具体用户的社交联系人，与具体用户位于相同地理区域，具有与具体用户同样的一种或多种用户简档属性，或者上述情形的组合。当前共同状态138可以被用来调节状况的概率，以及因此影响鉴别诊断引擎130所寻求做出的细化。

鉴别诊断引擎130可以结合手写区别性症状136、当前共同状况138和其它用户信息来参考下一个问题模型134，以便确定要在鉴别诊断过程中的每个步骤所进行的一种或多种细化。鉴别诊断引擎130可以进一步依赖于具有共同症状132的常用查询以将所确定的细化映射至一个或多个鉴别诊断术语以便包括在建议搜索查询中。

自动完成生成器140可以接收来自完整术语生成器110和鉴别诊断引擎130的输入以便产生具有鉴别诊断142的自动完成。也就是说，自动完成生成器140可以基于部分查询120、完整术语生成器110所生成的一个或多个完整术语、鉴别诊断引擎130所识别的一个或多个鉴别诊断术语和/或一种或多种附加查询修正策略来生成一个或多个建议搜索查询。在症状查询分类器120确定所接收的部分查询并未被归类为症状查询的示例中，自动完成生成器140可以转为依赖于来自完整术语生成器110的输入而使用一种或多种其它查询修正策略来产生建议搜索查询。

具有鉴别诊断142的自动完成可以包括被提供以便由用户在搜索引擎界面上选择的一个或多个建议搜索查询。例如，具有鉴别诊断142的自动完成可以在搜索引擎界面的搜索栏下方的下拉菜单中提供或者在搜索栏自身之内提供。在一些实施方式中，这些健康相关的建议搜索查询可以连同并非健康相关的其它建议搜索查询一起出现，或者以与这样的其它建议搜索查询基本上相似的方式出现。以这种方式，用户可能不会注意到搜索引擎正在执行任何形式的鉴别诊断过程。在其它实施方式中，用户可以被提供以指示鉴别诊断过程正在执行的数据。在这些实施方式中，用户可以最终被提供以不同于建议搜索查询的形式的一个或多个诊断。例如，搜索引擎界面可以指示一个或多个可能诊断的列表。鉴别诊断引擎130或系统100的其它组件也可以进一步依赖于具有鉴别诊断142的自动完成以便进行当前和/或未来的诊断。在一些实施方式中，搜索引擎130可以依赖于具有鉴别诊断142的自动完成和/或症状查询分类器120和鉴别诊断引擎130所产生的其它数据从而对响应于针对健康相关信息的搜索所提供的一个或多个搜索结果的集合进行定制。

图2是系统200中用于使用鉴别诊断方案生成医学相关搜索查询建议的示例性架构的概念图。参考系统200所描述的技术例如可以类似于上文关联于图1所描述的那些。更具体地，该示图描绘了通过网络220与计算设备230通信的客户端设备206，它们共同组成了系统200。该示图还描绘了由客户端设备206的屏幕在各个阶段所显示的屏幕208，它们分别按照时间顺序的阶段“a”至“d”而被标记为208a至208d。简言之以及如下文进一步详细描述的，客户端设备206可以接收针对搜索查询域的输入并且可以显示一个或多个建议搜索查询。

客户端设备206的用户202可以通过将查询术语的一部分或者一个或多个完全或完整的查询术语输入到用户界面208的搜索栏210中来发起针对存储在公共或私有网络上的信息的搜索。用户界面208可以对应于用户202所访问的搜索应用所提供的界面。计算设备230例如可以包括搜索引擎或者与所述搜索引擎协同操作。通常，客户端设备206和计算设备230使用查询和响应方案进行交互，其中客户端设备206向计算设备230发送包括一个或多个查询术语(诸如所输入的查询术语)的搜索查询请求，以及计算设备230使用所述查询术语执行搜索查询以及利用识别搜索结果集合的信息做出响应。该信息可以被格式化为超文本标记语言(html)文档，客户端设备206处理所述html文档以便显示搜索引擎结果页面。计算设备230可以使用所输入的查询术语执行针对存储在公共网络(例如，互联网)或私有网络(例如，内联网服务器)上的信息的搜索查询。

在一些实施方式中，关联于图1所描述的过程可以至少部分由计算设备230来执行。在一些实施方式中，关联于图1和2所描述的过程也可以由与一个或多个客户端设备206和计算设备230通信耦合的其它云计算设备来处理或执行。在其它实施方式中，关联于图2所描述的过程可以部分或完全地由客户端设备206来执行。

当用户向搜索栏210或其它形式的搜索域中输入查询术语时，搜索引擎可以通过使用与上文关联于图1所描述的鉴别诊断搜索查询修正策略生成并提供建议搜索查询而做出响应。在一些示例中，图1的鉴别诊断搜索查询修正策略可以接合一种或多种其它适当的查询修正策略来实施。在一个示例中，建议搜索查询可以是用户刚刚开始键入的整个单词，或者是用户在过去已经选择过的建议搜索查询。在另一个示例中，建议搜索查询可以是术语，所述术语在过去被搜索引擎的其它用户用来执行搜索查询时生成了与使用用户所输入的查询生成的搜索结果相比更加令那些用户满意的搜索结果。在其它示例中，建议搜索查询可以是用户可能想要输入的术语，或者是用户具有更多使用搜索引擎的经验或者了解附加事实的用户会输入的术语。可以至少基于所接收的部分查询以及一个或多个所识别的鉴别诊断术语来生成并提供上述示例的建议搜索查询。

在阶段a，客户端设备206可以显示用户界面208a，所述用户界面208a具有包括用户202所输入的部分查询的搜索栏210a。在该示例中，所述部分查询包括文本串“cou”。使用类似于上文已经关联于图1所描述的系统，可以基于用户202所输入的部分查询来提供一个或多个建议搜索查询211a。在阶段a的示例中，针对部分查询“cou”的一个或多个建议搜索查询211a可以包括“cough”和“coughwithphlegm(有痰的咳嗽)”。建议搜索查询“coughwithphlegm”可以表示针对鉴别诊断的建议。例如，可能存在伴随有痰的咳嗽针对其构成一种症状的医学状况的集合。通过衡量用户针对该建议搜索查询的响应，搜索引擎能够排除伴随有痰的咳嗽针对其构成一种症状的医学状况的集合或者医学状态的分散集合。该鉴别症状例如可以在所示鉴别诊断过程的早期阶段提供以排除掉一种或多种严重医学状况和/或大量医学状况。

在阶段b，客户端设备206可以显示用户界面208b，所述用户界面208b具有包括用户202所输入的部分查询的搜索栏210b。在该示例中，所述部分查询包括文本串“coug”。使用类似于上文已经关联于图1所描述的系统，可以基于用户202所输入的部分查询来提供一个或多个建议搜索查询211b。在阶段b的示例中，针对部分查询“coug”的一个或多个建议搜索查询211b可以包括“coughwithphlegm”和“coughsorethroat(咳嗽喉咙痛)”。建议搜索查询“coughwithphlegm”可以表示针对之前阶段a中所提供的鉴别症状的建议。能够注意的是，用户202并未选择阶段a中所提供的任何建议搜索查询。

在阶段c，客户端设备206可以显示用户界面208c，所述用户界面208c具有包括用户202所输入的部分查询的搜索栏210c。在该示例中，所述部分查询包括文本串“cough”。使用类似于上文已经关联于图1所描述的系统，可以基于用户202所输入的部分查询来提供一个或多个建议搜索查询211c。在阶段c的示例中，针对部分查询“cough”的一个或多个建议搜索查询211c可以包括“coughingatnight(晚上咳嗽)”和“coughsorethroat”。由于系统200提供了如阶段a和b中所建议而后续并未被用户202所选择的搜索查询“coughwithphlegm”，所以系统200可以避免将它作为建议搜索查询在阶段c中再次提供。此外，系统200可以将用户202忽略该特定的建议搜索查询解释为伴随有痰的咳嗽针对其构成一种症状的医学状况的集合不可能构成诊断的指示。也就是说，系统100可以基于用户202并未选择其相对应的建议搜索查询或者另外指示了提交这种性质的搜索查询的意图而排除“coughwithphlegm”针对其构成一种症状的医学状况。当排除该医学状况的集合时，系统200可以确定建议“coughingatnight”，以及在试图进一步细化其可能诊断列表和/或将用户202引导向针对健康相关信息构造有效搜索查询时继续建议“coughsorethroat”。

考虑系统200在阶段c断定三种最可能的医学状况包括哮喘、胃食管反流疾病(gerd)和充血性心力衰竭。能够注意到，这些医学状况经常与并不伴随有痰的干咳相关联。已知可能被认为是剩余最为严重的医学状况的与充血性心力衰竭相关联的咳嗽在躺下时有所加剧。此外，与哮喘或gerd相关联的咳嗽则不太可能与位置相关(positional)。至少出于这些原因，系统200可以将咳嗽加剧或减弱的位置的指示考虑为充血性心力衰竭、gerd和哮喘之间加以区别的因素。也就是说，系统200能够简单地通过确定咳嗽在躺下时有所加剧而确定这三种状况中的两种是不太可能的。在阶段c的示例中，系统200可以提供建议搜索查询“coughingworsewhenlyingdown(咳嗽在躺下时有所加剧)”以便进一步细化可能诊断的列表。

在阶段d，客户端设备206可以显示用户界面208d，所述用户界面208具有包括用户202所输入的部分查询的搜索栏210d。在该示例中，所述部分查询包括文本串“coughi”。使用类似于上文已经关联于图1所描述的系统，可以基于用户202所输入的部分查询来提供一个或多个建议搜索查询211d。在阶段d的示例中，针对部分查询“coughi”的一个或多个建议搜索查询211d可以包括“coughingworsewhenlyingdown”和“coughingwheezing(咳嗽气喘)”。能够注意到，系统200继续提供建议搜索查询“coughingatnight”，但是避免了再次显示“coughsorethroat”。虽然用户202尚未选择建议搜索查询，但是系统200可以将用户202已经将部分搜索查询从阶段c中的“cough”修改为阶段d中的“coughi”解释为用户202可能想要“coughingatnight”作为建议搜索查询。至少，系统200可以基于完整查询生成器接收到部分查询“coughi”而提供包括术语“coughing”的建议搜索查询。接着上文所描述的示例，系统200可以在阶段d中提供部分查询“coughingwheezing”，这已知是哮喘的症状。通过给出建议搜索查询211d，系统200在该示例中能够建议出对于用户202遵循阶段d的后续动作具有相对高的置信度水平的可能诊断。

图3图示用于使用鉴别诊断方案生成医学相关搜索查询建议的示例性过程300。下文将过程300描述为由参考图1-2所描述的系统的组件来执行。然而，过程300可以由其它系统或系统配置来执行。简言之，过程300可以包括接收部分搜索查询(310)，确定所述部分搜索查询被归类为症状查询(320)；识别一个或多个鉴别诊断术语(330)；至少基于所述部分搜索查询以及一个或多个所识别术语生成建议搜索查询(340)；以及提供所述建议搜索查询(350)。

更详细地，过程300可以包括接收部分查询(310)。例如，这可以对应于完整术语生成器110接收部分查询102。过程300可以包括确定所述部分搜索查询被归类为症状查询(320)。这例如可以对应于症状查询120基于它从完整术语生成器110接收到的输入而确定部分查询102被归类为症状查询。

过程300可以包括识别一个或多个鉴别诊断术语(330)。例如，这可以对应于鉴别诊断引擎130基于从症状查询分类器120所接收的输入、用户输入日志114、具有共同症状的常用查询132、下一个问题模型134、手写区别性症状136、当前共同条件、用户信息或者它们的组合来识别一个或多个鉴别诊断。

过程300可以进一步包括至少基于所述部分搜索查询以及一个或多个鉴别诊断术语生成建议搜索查询(340)。如上文所描述的，这可以对应于自动完成生成器140基于从完整术语生成器110和鉴别诊断引擎130所接收到的输入来开发一个或多个建议搜索查询。过程300可以包括响应于所述部分搜索查询而提供所述建议搜索查询(350)。例如，这可以对应于系统100响应于部分查询102而提供具有鉴别诊断142的自动完成。这样的自动完成例如可以被提供至一个或多个输出设备，所述输出设备包括视觉显示器、触觉显示器、文本至话音系统，或者它们的组合。关联于过程300所描述的动作例如可以在用户输入搜索查询时被连续执行。

图4是可以被用来实施本文所描述的系统和方法的计算设备400的框图，所述计算设备400可以作为客户端或者作为服务器或多个服务器。计算设备400意在表示各种形式的数字计算机，诸如膝上计算机、台式机、工作站、个人数字助理、服务器、刀锋服务器、大型机，以及其它适当的计算机。

计算设备400包括处理器402、存储器404、存储设备406，连接至存储器404和高速扩展端口410的高速接口408，以及连接至低速总线414和存储设备406的低速接口412。组件402、404、406、408、410和412中的每一个使用各种总线进行互连并且可以被安装在共同主板上，或者以其它适当方式来安装。处理器402能够处理指令以便在计算设备400内执行，包括存储在存储器404或存储设备406中的指令，以用于显示用于外部输入/输出设备上的gui的图形信息，所述外部输入/输出设备诸如耦合至高速接口408的显示器416。在其它实施方式中，可以连同多个存储器和多种类型的存储器一起适当地使用多个处理器和/或多个总线。而且，多个计算设备400可以进行连接，与提供必要操作的多个部分的每个设备进行连接，例如作为服务器群、刀锋服务器群组或者多处理器系统。

计算设备400可以以如图所示的多种不同形式来实施。例如，它可以被实施为标准服务器420，或者在这样的服务器的群组中被多次实施。它也可以被实施为机架式服务器系统424的一部分。此外，它可以在诸如膝上计算机422的个人计算机中实施。可替换地，来自计算设备400的组件可以与移动设备(未示出)中的其它组件进行组合。每个这样的设备可以包含一个或多个计算设备400，并且整个系统可以由互相通信的多个计算设备400所组成。

本文所描述的系统和方法的实施例能够以数字电子电路、集成电路、特殊设计的asic(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件，和/或这样的实施例方式的组合来实现。这些各种实施方式能够包括一个或多个计算机程序的实施方式，所述计算机程序能够在包括至少一个专用或通用的可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，所述可编程处理器被耦合以从存储系统、至少一个输入设备以及至少一个输出设备接收数据和指令，以及向它们传送数据和指令。

本文所描述的系统和技术能够在计算系统中实施，所述计算系统包括例如作为数据服务器的后端组件，或者包括例如应用服务器的中间件组件，或者包括例如客户端计算机的前端组件，或者一个或多个这样的后端、中间件或前端组件的任意组合，所述客户端计算机具有用户能够通过其而与本文所描述的系统和技术的实施方式进行交互的图形用户界面或web浏览器。所述系统的组件能够通过例如通信网络之类的任意形式或介质的数字数据通信进行互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)和广域网(“wan”)，例如互联网。

已经对多个实施例进行了描述。然而将要理解的是，可以进行各种修改而并不背离本发明的精神和范围。此外，在附图中描绘的逻辑流程并非要求所示出的特定顺序或者连续的顺序来实现所期望的结果。此外，可以提供其它步骤，或者可以从所描述的流程中消除步骤，或者其它组件可以被添加至所描述的系统或者从所述系统移除。因此，其它实施例处于以下权利要求的范围之内。