【
技术领域：
：】本发明涉及通信技术，尤其涉及一种对象搜索方法及装置。
背景技术：
：：随着网络信息技术的发展和普及，互联网逐渐渗透到人们的生活、学习和工作的各个领域，由此将人类真正带入信息时代。然而，互联网上的信息量很大，用户不容易找到自己需要的对象。实际上，满足用户基本搜索要求的对象数量较多，用户无法快速地从众多的对象中挑选一个最合适的对象。因此，亟需提供一种对象搜索方法，以使得用户能够快速地从众多满足用户基本搜索要求的对象中挑选一个最合适的对象，来提高对象搜索的效率。技术实现要素：本发明的多个方面提供一种对象搜索方法及装置，用以提高对象搜索的效率。本发明的一方面，提供一种对象搜索方法，包括：获取至少一个搜索对象；根据所述至少一个搜索对象，获得所述至少一个搜索对象中每个搜索对象的基于用户评价的标签数据；输出所述每个搜索对象和所述每个搜索对象的标签数据，以供根据所述每个搜索对象的标签数据，选择搜索对象。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述每个搜索对象的标签数据包括下列数据中的至少一项：每个搜索对象的情感类别数据；以及每个搜索对象的实体类别数据。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述至少一个搜索对象，获得所述至少一个搜索对象中每个搜索对象的基于用户评价的标签数据之前，还包括：获取所述每个搜索对象的用户评价数据；根据所述每个搜索对象的用户评价数据，获得所述每个搜索对象的标签数据。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述每个搜索对象的用户评价数据包括数值评分形式的评价数据和非数据评分形式的评价数据中的至少一项。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述每个搜索对象的用户评价数据包括非数据评分形式的评价数据；所述根据所述每个搜索对象的用户评价数据，获得所述每个搜索对象的标签数据，包括：根据所述每个搜索对象的用户评价数据，利用lstm模型，获得所述每个搜索对象的标签数据。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取所述每个搜索对象的用户评价数据，包括：获取来自至少一个数据源的所述每个搜索对象的用户评价数据；对来自至少一个数据源的所述每个搜索对象的用户评价数据，进行判重 处理和归并处理。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述输出所述每个搜索对象和所述每个搜索对象的标签数据，包括：以结构化形式，输出所述每个搜索对象和所述每个搜索对象的标签数据。本发明的另一方面，提供一种对象搜索装置，包括：获取单元，用于获取至少一个搜索对象；匹配单元，用于根据所述至少一个搜索对象，获得所述至少一个搜索对象中每个搜索对象的基于用户评价的标签数据；输出单元，用于输出所述每个搜索对象和所述每个搜索对象的标签数据，以供根据所述每个搜索对象的标签数据，选择搜索对象。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述每个搜索对象的标签数据包括下列数据中的至少一项：每个搜索对象的情感类别数据；以及每个搜索对象的实体类别数据。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述装置还包括预测单元，用于获取所述每个搜索对象的用户评价数据；以及根据所述每个搜索对象的用户评价数据，获得所述每个搜索对象的标签数据。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述每个搜索对象的用户评价数据包括数值评分形式的评价数据和非数据评分形式的评价数据中的至少一项。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述每个搜索对象的用户评价数据包括非数据评分形式的评价数据；所述预测单元，具体用于根据所述每个搜索对象的用户评价数据，利用lstm模型，获得所述每个搜索对象的标签数据。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述预测单元，具体用于获取来自至少一个数据源的所述每个搜索对象的用户评价数据；以及对来自至少一个数据源的所述每个搜索对象的用户评价数据，进行判重处理和归并处理。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述输出单元，具体用于以结构化形式，输出所述每个搜索对象和所述每个搜索对象的标签数据。由上述技术方案可知，本发明实施例通过获取至少一个搜索对象，进而根据所述至少一个搜索对象，获得所述至少一个搜索对象中每个搜索对象的基于用户评价的标签数据，使得能够输出所述每个搜索对象和所述每个搜索对象的标签数据，以供根据所述每个搜索对象的标签数据，选择搜索对象，由于增加了每个搜索对象的基于用户评价的标签数据，输出给用户，使得用户能够快速地从众多满足用户基本搜索要求的对象中挑选一个最合适的对象，从而有效提高对象搜索的效率。【附图说明】为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明一实施例提供的对象搜索方法的流程示意图；图2为本发明另一实施例提供的对象搜索装置的结构示意图；图3为本发明另一实施例提供的对象搜索装置的结构示意图。【具体实施方式】为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本发明保护的范围。需要说明的是，本发明实施例中所涉及的终端可以包括但不限于手机、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、无线手持设备、平板电脑(tabletcomputer)、个人电脑(personalcomputer，pc)、mp3播放器、mp4播放器、可穿戴设备(例如，智能眼镜、智能手表、智能手环等)等。另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。图1为本发明一实施例提供的对象搜索方法的流程示意图，如图1所示。101、获取至少一个搜索对象。102、根据所述至少一个搜索对象，获得所述至少一个搜索对象中每个搜索对象的基于用户评价的标签数据。可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在102中，所获得的所述每个搜索对象的标签数据可以包括但不限于下列数据中的至少一项：每个搜索对象的情感类别数据；以及每个搜索对象的实体类别数据。所谓的每个搜索对象的情感类别数据，是指用于指示搜索对象正面、中性或负面的情感数据，例如，好、中等或不好等。所谓的每个搜索对象的实体类别数据，是指用于指示搜索对象的相关描述数据，例如，医生软素质、医生专业技能、预约挂号难易、医生泛评价、医院环境、医院费用、医院泛评价、医院医护人员等。103、输出所述每个搜索对象和所述每个搜索对象的标签数据，以供根据所述每个搜索对象的标签数据，选择搜索对象。需要说明的是，101～103的执行主体的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(softwaredevelopmentkit，sdk)等功能单元，或者还可以为位于网格侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网格侧的分布式系统，本实施例对此不进行特别限定。可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeapp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webapp)，本实施例对此不进行特别限定。这样，通过获取至少一个搜索对象，进而根据所述至少一个搜索对象，获得所述至少一个搜索对象中每个搜索对象的基于用户评价的标签数据，使得能够输出所述每个搜索对象和所述每个搜索对象的标签数据，以供根据所述每个搜索对象的标签数据，选择搜索对象，由于增加了每个搜索对象的基于用户评价的标签数据，输出给用户，使得用户能够快速地从众多满足用户基本搜索要求的对象中挑选一个最合适的对象，从而有效提高对象搜索的效 率。可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在101中，具体可以根据用户所提供的查询条件，例如，查询关键词或查询选项等，进行搜索处理，以获得满足该查询条件的至少一个搜索对象。可以理解的是，具体可以按照现有的搜索策略，进行搜索处理，来获得满足查询条件的全部搜索对象。以用户在网上进行挂号为例，用户可以依次选择科室等查询选项，获得满足该查询选项的若干个医生。当前，用户选择某个医生进行挂号就诊时，只能依赖医生的基本属性和/或医生所属医院的基本属性，例如，医生是否为主任医师，医院距离住址的远近等。可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在102之前，还可以进一步获取所述每个搜索对象的用户评价数据，进而，则可以根据所述每个搜索对象的用户评价数据，获得所述每个搜索对象的标签数据。具体来说，所述每个搜索对象的用户评价数据可以为数值评分形式的评价数据如10分、9分等，或者还可以为非数据评分形式的评价数据如某医生态度非常好等，或者还可以为数值评分形式的评价数据和非数据评分形式的评价数据，本实施例对此不进行特别限定。在一个具体的实现过程中，具体可以获取来自至少一个数据源的所述每个搜索对象的用户评价数据。例如，可以获取来自医护网、挂号网、好大夫和百度医生等主流医疗网站的医生及患者评价数据。然后，则可以对来自至少一个数据源的所述每个搜索对象的用户评价数据，进行判重处理和归并处理。例如，医院归并主要考虑医院地址、医院名和医院所在地域；科室归并主要考虑科室名的映射词典；医生归并主要考虑医生行姓名、医生所在医院、医生所在科室及医生职称。在另一个具体的实现过程中，若所述每个搜索对象的用户评价数据包括数据评分形式的评价数据，那么，则可以直接根据数据评分形式的评价数据，获得所述每个搜索对象的标签数据。例如，若某个医生的用户评价数据为医生态度为10分，那么，则可以直接根据该用户评价数据“10分”，获得该 医生的标签数据为态度好。在另一个具体的实现过程中，若所述每个搜索对象的用户评价数据包括非数据评分形式的评价数据，那么，则可以根据所述每个搜索对象的用户评价数据，利用长短期记忆(long-shorttermmemory，lstm)网络，获得所述每个搜索对象的标签数据。其中，所谓的lstm网络，是一种时间递归神经网络，由于独特的设计结构，lstm网络适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件，例如，本发明中的每个搜索对象的用户评价数据。以深度双向lstm(deepbidirectionallongshorttermmemory，db-lstm)为例，具体来说，该实现方式中的db-lstm网络的输入为每个搜索对象的用户评价短句，每个搜索对象的评价短句为从该搜索对象的用户评价数据中提取出来；db-lstm网络的输出为该搜索对象的情感类别数据和该搜索对象的实体类别数据。该db-lstm网络的网络结构主要包括以下几层：(1)特征层特征层主要包括了单词(term)级别的词向量(wordembedding)层即termwordembeddin层和单字级别的wordembedding层即单字wordembedding层。其中，所涉及的wordembedding层可以采用动态学习策略。(2)db-lstm层db-lstm层主要包括如下几层：●单字卷积层单字卷积层包含单字的上下文3个字卷积层(c3)，上下文5个字的卷积层(c3)●单字全连接层输入为单字wordembedding层和单字卷积层●单字前向lstm层输入为单字全连接层●单字后向lstm层输入为单字前向lstm层和单字全连接层●单字拼接层输入为单字前向lstm层的最后一个序列和单字后向lstm层的第一个序列●后向termlstm层输入为term的wordembedding层●前向termlstm层输入为后向termlstm层和term的wordembedding层●term拼接层输入为term前向lstm层的最后一个序列和term后向lstm层的第一个序列●全连接层输入为单字拼接层和term拼接层(3)输出层输出层主要包括三种类别数据，一种是元类别数据(即是；以上都不是)，另一种是情感类别数据，再一种是实体类别数据。(4)性能指标层性能指标层主要包括每种类别数据的损失率(cost)、准确率(precision)和召回率(recall)至此，在获得基于搜索对象的每条用户评价数据的该搜索对象的标签数据之后，可以对每个搜索对象的全部标签数据，进行聚合处理，获得每个搜索对象的标签数据及其数量。仍然以用户在网上进行挂号为例，用户可以依次选择科室等查询选项，获得满足该查询选项的若干个医生。当前，用户选择某个医生进行挂号就诊时，可以在向用户推荐医生以及医院的同时，同时提供医生的标签数据，以及医院的标签数据，以供用户进行更加合理的决策。可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在103中，具体可以以结构化形式，输出所述每个搜索对象和所述每个搜索对象的标签数据。这样，能够使得每个搜索对象和该搜索对象的标签数据的展现效果具有重点突出且内容清晰的特点，从而有效地提升了用户体验。本实施例中，通过获取至少一个搜索对象，进而根据所述至少一个搜索对象，获得所述至少一个搜索对象中每个搜索对象的基于用户评价的标签数据，使得能够输出所述每个搜索对象和所述每个搜索对象的标签数据，以供根据所述每个搜索对象的标签数据，选择搜索对象，由于增加了每个搜索对象的基于用户评价的标签数据，输出给用户，使得用户能够快速地从众多满足用户基本搜索要求的对象中挑选一个最合适的对象，从而有效提高对象搜索的效率。需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。图2为本发明另一实施例提供的对象搜索装置的结构示意图，如图2所示。本实施例的对象搜索装置可以包括获取单元21、匹配单元22和输出单元23。其中，获取单元21，用于获取至少一个搜索对象；匹配单元22，用于根据所述至少一个搜索对象，获得所述至少一个搜索对象中每个搜索对象的基于用户评价的标签数据；输出单元23，用于输出所述每个搜索对象和所述每个搜索对象的标签数据，以供根据所述每个搜索对象的标签数据，选择搜索对象。需要说明的是，本实施例所提供的对象搜索装置的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软 件开发工具包(softwaredevelopmentkit，sdk)等功能单元，或者还可以为位于网格侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网格侧的分布式系统，本实施例对此不进行特别限定。可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeapp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webapp)，本实施例对此不进行特别限定。可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述匹配单元22所获得的所述每个搜索对象的标签数据可以包括但不限于下列数据中的至少一项：每个搜索对象的情感类别数据；以及每个搜索对象的实体类别数据。可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，如图3所示，本实施例所提供的对象搜索装置还可以进一步包括预测单元31，可以用于获取所述每个搜索对象的用户评价数据；以及根据所述每个搜索对象的用户评价数据，获得所述每个搜索对象的标签数据。具体来说，所述每个搜索对象的用户评价数据可以为数值评分形式的评价数据如10分、9分等，或者还可以为非数据评分形式的评价数据如某医生态度非常好等，或者还可以为数值评分形式的评价数据和非数据评分形式的评价数据，本实施例对此不进行特别限定。在一个具体的实现过程中，所述预测单元31，具体可以用于获取来自至少一个数据源的所述每个搜索对象的用户评价数据；以及对来自至少一个数据源的所述每个搜索对象的用户评价数据，进行判重处理和归并处理。在另一个具体的实现过程中，若所述每个搜索对象的用户评价数据包括非数据评分形式的评价数据；那么，所述预测单元31，具体可以用于根据所述每个搜索对象的用户评价数据，利用lstm模型，获得所述每个搜索对象的标签数据。可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述输出单元23，具体可以用于以结构化形式，输出所述每个搜索对象和所述每个搜索对象的标签 数据。需要说明的是，图1对应的实施例中方法，可以由本实施例提供的对象搜索装置实现。详细描述可以参见图1对应的实施例中的相关内容，此处不再赘述。本实施例中，通过获取单元获取至少一个搜索对象，进而由匹配单元根据所述至少一个搜索对象，获得所述至少一个搜索对象中每个搜索对象的基于用户评价的标签数据，使得输出单元能够输出所述每个搜索对象和所述每个搜索对象的标签数据，以供根据所述每个搜索对象的标签数据，选择搜索对象，由于增加了每个搜索对象的基于用户评价的标签数据，输出给用户，使得用户能够快速地从众多满足用户基本搜索要求的对象中挑选一个最合适的对象，从而有效提高对象搜索的效率。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单 元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。当前第1页12当前第1页12