用于处理信息的方法和装置与流程

本申请实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及用于处理信息的方法和装置。

背景技术：

目前，随着科技的发展，人们已经可以使用手机、计算机等电子设备进行信息搜索，获得搜索结果。通常，人们可以在搜索引擎或者应用软件的搜索框中输入用于搜索的搜索词，以进行信息搜索。其中，搜索词可以是词汇、短语或者句子等。

技术实现要素：

本申请实施例提出了用于处理信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于处理信息的方法，该方法包括：获取目标标题文本集合，其中，目标标题文本对应正文信息，目标标题文本用于用户输入搜索词后点击，以向用户呈现所点击的目标标题文本所对应的正文信息；对于目标标题文本集合中的目标标题文本，基于该目标标题文本，生成用于提示用户搜索的候选提示词；从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词。

在一些实施例中，基于该目标标题文本，生成用于提示用户搜索的候选提示词，包括：将该目标标题文本输入预先训练的提示词生成模型，生成结果提示词；基于所生成的结果提示词，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在一些实施例中，基于所生成的结果提示词，生成用于提示用户搜索的候选提示词，包括：获取预设历史时间段内该目标标题文本所对应的历史搜索词；对于所获得的历史搜索词中的历史搜索词，确定该历史搜索词与所生成的结果提示词的相似度，其中，相似度为用于表征历史搜索词与结果提示词之间的相似程度的数值；提取相似度大于等于预设阈值的历史搜索词作为用于提示用户搜索的候选提示词。

在一些实施例中，基于该目标标题文本，生成用于提示用户搜索的候选提示词，包括：对该目标标题文本进行分词，获得分词结果；基于所获得的分词结果，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在一些实施例中，基于所获得的分词结果，生成用于提示用户搜索的候选提示词，包括：对于所获得的分词结果中的词汇，确定该词汇的词性；基于所获得的分词结果和所确定的词性，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在一些实施例中，基于所获得的分词结果，生成用于提示用户搜索的候选提示词，包括：对于所获得的分词结果中的词汇，确定在所获得的分词结果中，该词汇的重要度，其中，重要度为用于表征词汇的重要程度的数值；基于所获得的分词结果和所确定的重要度，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在一些实施例中，基于该目标标题文本，生成用于提示用户搜索的候选提示词，包括：基于该目标标题文本，生成用于提示用户搜索的初始候选提示词；对所生成的初始候选提示词进行过滤，以去除初始候选提示词中符合预设条件的词汇；将过滤后的初始候选提示词确定为候选搜索词。

在一些实施例中，从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词，包括：对所生成的候选提示词进行排序，获得候选提示词序列；从所获得的候选提示词序列中选取用于呈现给用户的目标提示词。

在一些实施例中，对所生成的候选提示词进行排序，获得候选提示词序列，包括：对于所生成的候选提示词中的候选提示词，执行以下评分步骤：确定该候选提示词与该候选提示词所对应的目标标题文本的相关度，其中，相关度为用于表征候选提示词与目标标题文本的相关程度的数值；基于所确定的相关度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值；基于所确定的分值，对所获得的候选提示词进行排序，获得候选提示词序列。

在一些实施例中，在基于所确定的相关度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值之前，评分步骤还包括：确定该候选提示词的语言流畅度，其中，语言流畅度为用于表征候选提示词的语言流畅程度的数值；以及基于所确定的相关度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值，包括：基于所确定的相关度和语言流畅度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于处理信息的装置，该装置包括：获取单元，被配置成获取目标标题文本集合，其中，目标标题文本对应正文信息，目标标题文本用于用户输入搜索词后点击，以向用户呈现所点击的目标标题文本所对应的正文信息；生成单元，被配置成对于目标标题文本集合中的目标标题文本，基于该目标标题文本，生成用于提示用户搜索的候选提示词；选取单元，被配置成从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词。

在一些实施例中，生成单元包括：第一生成模块，被配置成将该目标标题文本输入预先训练的提示词生成模型，生成结果提示词；第二生成模块，被配置成基于所生成的结果提示词，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在一些实施例中，生成单元包括：获取模块，被配置成获取预设历史时间段内该目标标题文本所对应的历史搜索词；第一确定模块，被配置成对于所获得的历史搜索词中的历史搜索词，确定该历史搜索词与所生成的结果提示词的相似度，其中，相似度为用于表征历史搜索词与结果提示词之间的相似程度的数值；提取模块，被配置成提取相似度大于等于预设阈值的历史搜索词作为用于提示用户搜索的候选提示词。

在一些实施例中，生成单元包括：分词模块，被配置成对该目标标题文本进行分词，获得分词结果；第三生成模块，被配置成基于所获得的分词结果，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在一些实施例中，第三生成模块进一步被配置成：对于所获得的分词结果中的词汇，确定该词汇的词性；基于所获得的分词结果和所确定的词性，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在一些实施例中，第三生成模块进一步被配置成：对于所获得的分词结果中的词汇，确定在所获得的分词结果中，该词汇的重要度，其中，重要度为用于表征词汇的重要程度的数值；基于所获得的分词结果和所确定的重要度，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在一些实施例中，生成单元包括：第四生成模块，被配置成基于该目标标题文本，生成用于提示用户搜索的初始候选提示词；过滤模块，被配置成对所生成的初始候选提示词进行过滤，以去除初始候选提示词中符合预设条件的词汇；第二确定模块，被配置成将过滤后的初始候选提示词确定为候选搜索词。

在一些实施例中，选取单元包括：排序模块，被配置成对所生成的候选提示词进行排序，获得候选提示词序列；选取模块，被配置成从所获得的候选提示词序列中选取用于呈现给用户的目标提示词。

在一些实施例中，排序模块进一步被配置成：对于所生成的候选提示词中的候选提示词，执行以下评分步骤：确定该候选提示词与该候选提示词所对应的目标标题文本的相关度，其中，相关度为用于表征候选提示词与目标标题文本的相关程度的数值；基于所确定的相关度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值；基于所确定的分值，对所获得的候选提示词进行排序，获得候选提示词序列。

在一些实施例中，在基于所确定的相关度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值之前，评分步骤还包括：确定该候选提示词的语言流畅度，其中，语言流畅度为用于表征候选提示词的语言流畅程度的数值；以及基于所确定的相关度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值，包括：基于所确定的相关度和语言流畅度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述用于处理信息的方法中任一实施例的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述用于处理信息的方法中任一实施例的方法。

本申请实施例提供的用于处理信息的方法和装置，通过获取目标标题文本集合，其中，目标标题文本对应正文信息，目标标题文本用于用户输入搜索词后点击，以向用户呈现所点击的目标标题文本所对应的正文信息，而后对于目标标题文本集合中的目标标题文本，基于该目标标题文本，生成用于提示用户搜索的候选提示词，最后从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词，从而有效利用目标标题文本集合生成了用于呈现给用户的目标提示词，以此，可以在用户输入搜索词进行搜索前，提示用户搜索目标提示词所指示的内容，丰富了信息搜索的方式，提高了信息处理的多样性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于处理信息的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请实施例的用于处理信息的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的用于处理信息的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于处理信息的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于处理信息的方法或用于处理信息的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、mp3播放器(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriii，动态影像专家压缩标准音频层面3)、mp4(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriv，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103发送的目标标题文本集合进行处理的信息处理服务器。信息处理服务器可以对接收到的目标标题文本集合等数据进行分析等处理，获得处理结果(例如目标提示词)。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于处理信息的方法可以由服务器105执行，也可以由终端设备101、102、103执行；相应地，用于处理信息的装置可以设置于服务器105中，也可以设置于终端设备101、102、103中。

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。在目标标题文本集合或者生成目标提示词的过程中所使用的数据不需要从远程获取的情况下，上述系统架构可以不包括网络，而只包括终端设备或服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于处理信息的方法的一个实施例的流程200。该用于处理信息的方法，包括以下步骤：

步骤201，获取目标标题文本集合。

在本实施例中，用于处理信息的方法的执行主体(例如图1所示的服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从本地或者与之通信连接的电子设备(例如图1所示的终端设备)获取目标标题文本集合。其中，目标标题文本为用于对其进行处理以获得目标提示词的标题文本。目标提示词为用于提示用户搜索的词汇、短语或者句子。目标标题文本对应正文信息，目标标题文本用于用户输入搜索词后点击，以向用户呈现所点击的目标标题文本所对应的正文信息。目标标题文本用于描述所对应的正文信息的内容。搜索词为用户输入的、用于搜索的词汇、短语或者句子。

实践中，上述执行主体或上述电子设备中可以存储大量的正文信息。且正文信息所对应的标题文本可以预先确定。另外，标题文本可以对应点击率。点击率为在预设时间段内，标题文本被点击的概率。进而，可选的，上述执行主体可以根据点击率，从预先确定的标题文本集合中获取标题文本作为目标标题文本。具体的，上述执行主体可以从标题文本集合中获取所对应的点击率大于等于预设阈值的标题文本作为目标标题文本；或者，上述执行主体可以按照所对应的点击率由大到小的顺序，从标题文本集合中获取预设数量个标题文本作为预设数量个目标标题文本。

步骤202，对于目标标题文本集合中的目标标题文本，基于该目标标题文本，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在本实施例中，对于步骤201中得到的目标标题文本集合中的目标标题文本，上述执行主体可以基于该目标标题文本，采用各种方法生成用于提示用户搜索的候选提示词。其中，候选提示词可以用于生成目标提示词，可以为词汇、短语或者句子，例如为短语“今日天气”。

在本实施例的一些可选的实现方式中，对于目标标题文本集合中的目标标题文本，上述执行主体可以基于该目标标题文本，通过以下步骤生成用于提示用户搜索的候选提示词：首先，上述执行主体可以对该目标标题文本进行分词，获得分词结果。然后，上述执行主体可以基于所获得的分词结果，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

其中，分词结果包括分词得到的词汇。具体的，作为示例，分词结果可以为分词得到的词汇所组成的词汇序列。词汇序列中的词汇可以按照目标标题文本中的词汇的排列顺序排列。

具体的，上述执行主体可以采用各种方法对该目标标题文本进行分词，获得分词结果。例如，采用基于词典的最大正向匹配算法、最大逆向匹配算法等，对该目标标题文本进行分词，获得分词结果。

需要说明的是，分词算法是目前广泛研究和应用的公知技术，此处不再赘述。

在本实现方式中，上述执行主体可以基于所获得的分词结果，采用各种方法生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以基于所获得的分词结果，通过以下步骤生成用于提示用户搜索的候选提示词：首先，对于所获得的分词结果中的词汇，上述执行主体可以确定该词汇的词性。然后，上述执行主体可以基于所获得的分词结果和所确定的词性，生成用于提示用户搜索的候选提示词。例如，上述执行主体可以从所获得的分词结果所包括的词汇中，获取词性为名词的词汇作为用于提示用户搜索的候选提示词；或者，上述执行主体可以从所获得的分词结果所包括的词汇中，获取词性为名词的词汇和词性为动词的词汇，并利用所获取的名词和动词组成词组，将所组成的词组作为用于提示用户搜索的候选提示词。

需要说明的是，确定词汇的词性的方法是目前广泛研究和应用的公知技术，此处不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，基于所获得的分词结果，上述执行主体还可以通过以下步骤生成用于提示用户搜索的候选提示词：首先，对于所获得的分词结果中的词汇，上述执行主体可以确定在所获得的分词结果中，该词汇的重要度，其中，重要度为用于表征词汇的重要程度的数值。然后，上述执行主体可以基于所获得的分词结果和所确定的重要度，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在这里，对于所获得的分词结果中的词汇，上述执行主体可以采用各种方法确定在所获得的分词结果中，该词汇的重要度。例如，上述执行主体可以首先获取预设文本集合。其中，预设文本为技术人员预设收集的、用于确定词汇的重要度的文本。然后，对于所获得的分词结果中的词汇，上述执行主体可以确定该词汇在预设文本集合中出现的次数，并将所确定的次数确定为该词汇的重要度；或者，技术人员可以预先建立词汇与词汇的重要度的对应关系表，进而上述执行主体可以通过查找上述对应关系表，确定该词汇的重要度。

在本实现方式中，上述执行主体可以采用各种方法基于所获得的分词结果和所确定的重要度，生成用于提示用户搜索的候选提示词。具体的，作为示例，上述执行主体可以从所获得的分词结果所包括的词汇中，获取所对应的重要度大于等于预设阈值的词汇，利用所获取的词汇组成候选提示词；或者，上述执行主体可以按照重要度由大到小的顺序，从所获得的分词结果所包括的词汇中获取预设数量个词汇，利用所获取的预设数量个词汇组成候选提示词。

在本实施例的一些可选的实现方式中，对于目标标题文本集合中的目标标题文本，上述执行主体还可以基于该目标标题文本，通过以下步骤生成用于提示用户搜索的候选提示词：首先，上述执行主体可以基于该目标标题文本，生成用于提示用户搜索的初始候选提示词。然后，上述执行主体可以对所生成的初始候选提示词进行过滤，以去除初始候选提示词中符合预设条件的词汇。最后，上述执行主体可以将过滤后的初始候选提示词确定为候选搜索词。

在这里，上述执行主体可以采用上述各种用于生成候选提示词的方法生成初始候选提示词，此处不再赘述。

预设条件可以为技术人员预先确定的条件，例如词汇属于预设的不良词汇集合，或者词汇为命名实体。其中，不良词汇为技术人员指定的不利于显示的词汇。命名实体指的是人名、机构名、地名以及其他所有以名称为标识的实体。在这里，实体指的是词汇。

在本实现方式中，上述执行主体可以根据预设条件，采用各种方法对初始候选提示词进行过滤。例如，上述预设条件为“词汇属于预设的不良词汇集合”，则上述执行主体可以对初始候选提示词和不良词汇集合进行匹配，以确定初始候选提示词中是否包括不良词汇；若包括，则将初始候选提示词所包括的不良词汇去除，以实现对初始候选提示词的过滤。

步骤203，从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词。

在本实施例中，基于步骤202中得到的候选提示词，上述执行主体可以从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词。

在这里，上述执行主体可以采用各种方法从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词。例如，采用随机选取的方法选取用于呈现给用户的目标提示词。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过以下步骤从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词：首先，上述执行主体可以对所生成的候选提示词进行排序，获得候选提示词序列。然后，上述执行主体可以从所获得的候选提示词序列中选取用于呈现给用户的目标提示词。

在这里，上述执行主体可以采用各种方法对所生成的候选提示词进行排序，获得候选提示词序列。

在本实施例的一些可选的实现方式中，对于所生成的候选提示词中的候选提示词，上述执行主体可以执行以下评分步骤：

步骤2031，确定该候选提示词与该候选提示词所对应的目标标题文本的相关度。

其中，相关度为用于表征候选提示词与目标标题文本的相关程度的数值。数值越大，相关程度可以越高。

具体的，上述执行主体可以采用各种方法确定相关度。例如，上述执行主体可以对候选提示词和该候选提示词所对应的目标标题文本进行相似度计算，并将计算结果确定为该候选提示词与该候选提示词所对应的目标标题文本的相关度；或者，技术人员可以预先设置用于表征高的相关程度的第一相关度和用于表征低的相关程度的第二相关度。进而，上述执行主体可以首先基于词性标注的方法，确定出目标标题文本中的名词。然后，上述执行主体可以确定该候选提示词是否包括目标标题文本中的名词；若包括，将上述第一相关度确定为该候选提示词与该候选提示词所对应的目标标题文本的相关度；若不包括，将上述第二相关度确定为该候选提示词与该候选提示词所对应的目标标题文本的相关度。

需要说明的是，相似度计算方法和词性标注方法是目前广泛研究和应用的公知技术，此处不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体还可以确定该候选提示词的语言流畅度。其中，语言流畅度为用于表征候选提示词的语言流畅程度的数值。数值越大，语言流畅程度可以越高。

作为示例，候选提示词“今天天气真好”所对应的语言流畅度可以为10；候选提示词“天气真好今天”所对应的语言流畅度可以为8。即候选提示词“今天天气真好”的语言流畅程度高于候选提示词“天气真好今天”。

在本实现方式中，上述执行主体可以利用预先训练的语言流畅度模型确定该候选提示词的语言流畅度。具体的，上述执行主体可以将该候选提示词输入上述语言流畅度模型，获得该候选提示词的语言流畅度。其中，语言流畅度模型可以为基于语言模型(languagemodeling，lm)或者神经网络(neuralnetwork，nn)训练得到的、用于表征文本与文本的语言流畅度的对应关系的模型。

需要说明的是，训练获得语言流畅度模型的方法是目前广泛研究和应用的公知技术，此处不再赘述。

步骤2032，基于所确定的相关度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值。

在这里，上述执行主体可以直接将所确定的相关度确定为用于表征该候选提示词的优劣程度的分值，也可以对相关度进行处理，获得处理结果，进而将处理结果确定为用于表征该候选提示词的优劣程度的分值。作为示例，可以对所获得的相关度和预设数值(例如100)进行求积处理，并将求积处理结果确定为用于表征该候选提示词的优劣程度的分值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，当确定出该候选提示词的语言流畅度时，上述执行主体还可以基于所确定的相关度和语言流畅度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值。

具体的，上述执行主体可以采用各种方法，基于所确定的相关度和语言流畅度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值。例如，可以直接对所确定的相关度和语言流畅度进行求和，并将求和结果确定为用于表征该候选提示词的优劣程度的分值；或者，上述执行主体可以获取技术人员预先为相关度和语言流畅度分配的权重，并对相关度和语言流畅度进行加权求和，获得加权求和值，进而将所获得的加权求和值确定为用于表征该候选提示词的优劣程度的分值。

作为示例，技术人员预先确定了相关度所对应的权重为0.7，语言流畅度所对应的权重为0.3。上述执行主体确定出候选提示词“神经网络”与目标标题文本“神经网络浅讲：从神经元到深度学习”的相关度为9；候选提示词“神经网络”的语言流畅度为10。则上述执行主体可以基于预先确定的权重“0.7”和“0.3”，对相关度“9”和语言流畅度“10”进行加权求和，获得加权求和值“9.3”(9.3＝0.7×9+0.3×10)，进而，上述执行主体可以将所确定的加权求和值“9.3”确定为用于表征候选提示词“神经网络”的优劣程度的分值。

步骤2033，基于所确定的分值，对所获得的候选提示词进行排序，获得候选提示词序列。

具体的，上述执行主体可以按照分值的大小顺序(由大到小的顺序或者由小到大的顺序，对所获得的候选提示词进行排序，获得候选提示词序列。

继续参见图3，图3是根据本实施例的用于处理信息的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，服务器301首先可以获取终端设备302发送的目标标题文本集合303。其中，目标标题文本对应正文信息，目标标题文本用于用户输入搜索词后点击，以向用户呈现所点击的目标标题文本所对应的正文信息，这里，目标标题文本集合包括目标标题文本(例如“神经网络从原理到实现”)3031和目标标题文本(例如“自然语言概述”)3032。然后，对于目标标题文本集合303中的目标标题文本3031，基于该目标标题文本，服务器301可以生成用于提示用户搜索的候选提示词(例如“神经网络”)3041。对于目标标题文本集合303中的目标标题文本3032，基于该目标标题文本，服务器301可以生成用于提示用户搜索的候选提示词(例如“语言概述”)3042。最后，服务器301可以从所生成的候选提示词3041、3042中选取用于呈现给用户的目标提示词305(例如“神经网络”)。

本申请的上述实施例提供的方法有效利用目标标题文本集合生成了用于呈现给用户的目标提示词，以此，可以在用户输入搜索词进行搜索前，提示用户搜索目标提示词所指示的内容，丰富了信息搜索的方式，提高了信息处理的多样性。

进一步参考图4，其示出了用于处理信息的方法的又一个实施例的流程400。该用于处理信息的方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，获取目标标题文本集合。

在本实施例中，用于处理信息的方法的执行主体(例如图1所示的服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从本地或者与之通信连接的电子设备(例如图1所示的终端设备)获取目标标题文本集合。其中，目标标题文本为用于对其进行处理以获得目标提示词的标题文本。目标提示词为用于提示用户搜索的词汇、短语或者句子。目标标题文本对应正文信息，目标标题文本用于用户输入搜索词后点击，以向用户呈现所点击的目标标题文本所对应的正文信息。目标标题文本用于描述所对应的正文信息的内容。搜索词为用户输入的、用于搜索的词汇、短语或者句子。

步骤402，对于目标标题文本集合中的目标标题文本，将该目标标题文本输入预先训练的提示词生成模型，生成结果提示词。

在本实施例中，对于步骤401中得到的目标标题文本集合中的目标标题文本，上述执行主体可以将该目标标题文本输入预先训练的提示词生成模型，生成结果提示词。结果提示词即为提示词生成模型的输出结果。提示词生成模型用于表征标题文本和结果提示词的对应关系。在这里，提示词生成模型可以是基于预先确定的初始模型(例如seq2seq模型，卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork，cnn)等)训练得到的模型。

具体的，作为示例，上述提示词生成模型可以通过以下步骤训练得到：

首先，获取训练样本集。其中，训练样本包括样本标题文本和样本结果提示词。

需要说明的是，样本标题文本可以为预先存储的标题文本。样本结果提示词可以为点击样本标题文本的用户所输入的搜索词。

然后，可以将训练样本集中的样本标题文本作为预先确定的初始模型的输入，将所输入的样本标题文本所对应的样本结果提示词作为期望输出，利用机器学习的方法，对上述初始模型进行训练，获得提示词生成模型。

步骤403，基于所生成的结果提示词，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在本实施例中，上述执行主体可以采用各种方法，基于步骤402中生成的结果提示词，生成用于提示用户搜索的候选提示词。例如，上述执行主体可以将所生成的结果提示词直接确定为候选提示词。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以基于所生成的结果提示词，通过以下步骤生成用于提示用户搜索的候选提示词：

首先，上述执行主体可以获取预设历史时间段内该目标标题文本所对应的历史搜索词。其中，该目标标题文本所对应的历史搜索词为在预设历史时间段内，用户在点击该目标标题文本之前输入的搜索词。

然后，对于所获得的历史搜索词中的历史搜索词，上述执行主体可以确定该历史搜索词与所生成的结果提示词的相似度，其中，相似度为用于表征历史搜索词与结果提示词之间的相似程度的数值。

最后，上述执行主体可以提取相似度大于等于预设阈值的历史搜索词作为用于提示用户搜索的候选提示词。

在该实现方式中，利用用户输入的历史搜索词来确定候选提示词可以提高候选提示词的语言流畅程度。

步骤404，从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词。

在本实施例中，基于步骤403中得到的候选提示词，上述执行主体可以从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词。

在这里，上述执行主体可以采用各种方法从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词。例如，采用随机选取的方法选取用于呈现给用户的目标提示词。

上述步骤401、步骤404分别与前述实施例中的步骤201、步骤203一致，上文针对步骤201和步骤203的描述也适用于步骤401和步骤403，此处不再赘述。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于处理信息的方法的流程400突出了利用提示词生成模型生成目标标题文本所对应的候选提示词的步骤。由此，本实施例提供了又一种生成候选提示词的方案，提高了信息处理的多样性，且利用提示词生成模型生成候选提示词，可以提高信息处理的准确性。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于处理信息的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的用于处理信息的装置500包括：获取单元501、生成单元502和选取单元503。其中，获取单元501被配置成获取目标标题文本集合，其中，目标标题文本对应正文信息，目标标题文本用于用户输入搜索词后点击，以向用户呈现所点击的目标标题文本所对应的正文信息；生成单元502被配置成对于目标标题文本集合中的目标标题文本，基于该目标标题文本，生成用于提示用户搜索的候选提示词；选取单元503被配置成从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词。

在本实施例中，用于处理信息的装置500的获取单元501可以通过有线连接方式或者无线连接方式从本地或者与之通信连接的电子设备(例如图1所示的终端设备)获取目标标题文本集合。其中，目标标题文本为用于对其进行处理以获得目标提示词的标题文本。目标提示词为用于提示用户搜索的词汇、短语或者句子。目标标题文本对应正文信息，目标标题文本用于用户输入搜索词后点击，以向用户呈现所点击的目标标题文本所对应的正文信息。目标标题文本用于描述所对应的正文信息的内容。搜索词为用户输入的、用于搜索的词汇、短语或者句子。

在本实施例中，对于获取单元501得到的目标标题文本集合中的目标标题文本，生成单元502可以基于该目标标题文本，采用各种方法生成用于提示用户搜索的候选提示词。其中，候选提示词可以用于生成目标提示词，可以为词汇、短语或者句子，例如为短语“今日天气”。

在本实施例中，基于生成单元502得到的候选提示词，选取单元503可以从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词。

在这里，选取单元503可以采用各种方法从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词。例如，采用随机选取的方法选取用于呈现给用户的目标提示词。

在本实施例的一些可选的实现方式中，生成单元502可以包括：第一生成模块(图中未示出)，被配置成将该目标标题文本输入预先训练的提示词生成模型，生成结果提示词；第二生成模块(图中未示出)，被配置成基于所生成的结果提示词，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在本实施例的一些可选的实现方式中，生成单元502可以包括：获取模块(图中未示出)，被配置成获取预设历史时间段内该目标标题文本所对应的历史搜索词；第一确定模块(图中未示出)，被配置成对于所获得的历史搜索词中的历史搜索词，确定该历史搜索词与所生成的结果提示词的相似度，其中，相似度为用于表征历史搜索词与结果提示词之间的相似程度的数值；提取模块(图中未示出)，被配置成提取相似度大于等于预设阈值的历史搜索词作为用于提示用户搜索的候选提示词。

在本实施例的一些可选的实现方式中，生成单元502可以包括：分词模块(图中未示出)，被配置成对该目标标题文本进行分词，获得分词结果；第三生成模块(图中未示出)，被配置成基于所获得的分词结果，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第三生成模块可以进一步被配置成：对于所获得的分词结果中的词汇，确定该词汇的词性；基于所获得的分词结果和所确定的词性，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第三生成模块可以进一步被配置成：对于所获得的分词结果中的词汇，确定在所获得的分词结果中，该词汇的重要度，其中，重要度为用于表征词汇的重要程度的数值；基于所获得的分词结果和所确定的重要度，生成用于提示用户搜索的候选提示词。

在本实施例的一些可选的实现方式中，生成单元502可以包括：第四生成模块(图中未示出)，被配置成基于该目标标题文本，生成用于提示用户搜索的初始候选提示词；过滤模块(图中未示出)，被配置成对所生成的初始候选提示词进行过滤，以去除初始候选提示词中符合预设条件的词汇；第二确定模块(图中未示出)，被配置成将过滤后的初始候选提示词确定为候选搜索词。

在本实施例的一些可选的实现方式中，选取单元503可以包括：排序模块(图中未示出)，被配置成对所生成的候选提示词进行排序，获得候选提示词序列；选取模块(图中未示出)，被配置成从所获得的候选提示词序列中选取用于呈现给用户的目标提示词。

在本实施例的一些可选的实现方式中，排序模块可以进一步被配置成：对于所生成的候选提示词中的候选提示词，执行以下评分步骤：确定该候选提示词与该候选提示词所对应的目标标题文本的相关度，其中，相关度为用于表征候选提示词与目标标题文本的相关程度的数值；基于所确定的相关度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值；基于所确定的分值，对所获得的候选提示词进行排序，获得候选提示词序列。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在基于所确定的相关度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值之前，评分步骤还可以包括：确定该候选提示词的语言流畅度，其中，语言流畅度为用于表征候选提示词的语言流畅程度的数值；以及基于所确定的相关度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值，包括：基于所确定的相关度和语言流畅度，确定用于表征该候选提示词的优劣程度的分值。

可以理解的是，该装置500中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。

本申请的上述实施例提供的装置500有效利用目标标题文本集合生成了用于呈现给用户的目标提示词，以此，可以在用户输入搜索词进行搜索前，提示用户搜索目标提示词所指示的内容，丰富了信息搜索的方式，提高了信息处理的多样性。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备(例如图1所示的终端设备或服务器)的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(cpu)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部分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，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。cpu601、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。

以下部件连接至i/o接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

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部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请所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。在本申请中，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。而在本申请中，计算机可读的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。计算机可读的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：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、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。

描述于本申请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。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、生成单元和选取单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取目标标题文本集合的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的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：获取目标标题文本集合，其中，目标标题文本对应正文信息，目标标题文本用于用户输入搜索词后点击，以向用户呈现所点击的目标标题文本所对应的正文信息；对于目标标题文本集合中的目标标题文本，基于该目标标题文本，生成用于提示用户搜索的候选提示词；从所生成的候选提示词中选取用于呈现给用户的目标提示词。

以上描述仅为本申请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，本申请中所涉及的发明范围，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发明构思的情况下，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。例如上述特征与本申请中公开的(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。