电商内容搜索方法及装置、电子设备及存储介质与流程

本公开涉及人工智能，尤其涉及智能搜索，具体涉及一种电商内容搜索的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

2、在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

技术实现思路

1、本公开提供了一种电商内容搜索的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、根据本公开的一方面，提供了一种电商内容搜索方法，包括：获取用户的查询数据；基于查询数据，确定用于电商内容搜索的召回结果集合；确定查询数据所对应的第一标准化产品单元(spu)信息；确定召回结果集合中的召回结果所对应的电商相关性得分，其中，召回结果的电商相关性得分是基于第一spu信息以及召回结果所对应的第二spu信息得到的；以及基于电商相关性得分，从召回结果集合中确定候选搜索结果集合；基于候选搜索结果集合，确定搜索结果。

3、根据本公开的另一方面，提供了一种电商内容搜索的装置，包括：获取单元，被配置为获取用户的查询数据；召回单元，被配置为基于查询数据，确定用于电商内容搜索的召回结果集合；评分单元，被配置为：确定查询数据所对应的第一spu信息，确定召回结果集合中的召回结果所对应的电商相关性得分，其中，召回结果的电商相关性得分是基于第一spu信息以及召回结果所对应的第二spu信息得到的；以及确定单元，被配置为：基于电商相关性得分，从召回结果集合中确定候选搜索结果集合，基于候选搜索结果集合，确定搜索结果。

4、根据本公开的又一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开第一方面所述的方法。

5、根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开第一方面所述的方法。

6、根据本公开的又一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，计算机程序在被处理器执行本公开第一方面所述的方法。

7、根据本公开的一个或多个实施例，可以实现准确的电商内容搜索。

8、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种电商内容搜索方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述电商相关性得分，从所述召回结果集合中确定候选搜索结果集合包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述第一spu信息是通过将所述查询数据输入到经训练的通用信息提取(uie)模型确定的。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述第二spu信息是基于所述召回结果经由经训练的uie模型确定的。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述uie模型是利用带有标签的样本商品数据作为训练数据进行训练的，其中，所述标签包括与所述样本商品数据对应的样本spu信息。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述电商相关性得分是经由电商相关性模型得到的，所述电商相关性模型是在搜索通用的相关性模型的基础上加入spu信息的命中统计特征并经过训练得到的。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括基于预定的排序方法确定所述召回结果集合中的召回结果所对应的排序得分，并且，所述基于所述候选搜索结果集合，确定搜索结果包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述方法还包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述基于排序得分最高的第一预设数量个召回结果确定所述搜索结果包括：

10.一种电商内容搜索的装置，包括：

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述候选结果确定单元还包括电商相关性筛选模块，所述电商相关性筛选模块被配置为以所述电商相关性得分作为保留条件，从所述召回结果集合中确定满足所述保留条件的候选搜索结果集合。

12.根据权利要求10或11所述的装置，其中，所述第一spu信息是通过将所述查询数据输入到经训练的uie模型确定的。

13.根据权利要求10至12中任一项所述的装置，其中，所述第二spu信息是基于所述召回结果经由经训练的uie模型确定的。

14.根据权利要求12或13所述的装置，其中，所述uie模型是利用带有标签的样本商品数据作为训练数据进行训练的，其中，所述标签包括与所述样本商品数据对应的样本spu信息。

15.根据权利要求10至14中任一项所述的装置，其中，所述电商相关性得分是经由电商相关性模型得到的，所述电商相关性模型是在搜索通用的相关性模型的基础上加入spu信息的命中统计特征并经过训练得到的。

16.根据权利要求10至15中任一项所述的装置，其中，所述装置还包括被配置为基于预定的排序模型确定所述召回结果集合中的召回结果所对应的排序得分的排序评分单元，并且，所述搜索结果确定单元包括：

17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述装置还包括：

18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述搜索结果确定模块被进一步配置为：

19.一种电子设备，包括：

20.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-9中任一项所述的方法。

21.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-9中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种电商内容搜索方法及装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及智能搜索领域。实现方案为：获取用户的查询数据；基于查询数据，确定用于电商内容搜索的召回结果集合；确定查询数据所对应的第一标准化产品单元(SPU)信息；确定召回结果集合中的召回结果所对应的电商相关性得分，其中，召回结果的电商相关性得分是基于第一SPU信息以及召回结果所对应的第二SPU信息得到的；以及基于电商相关性得分，从召回结果集合中确定候选搜索结果集合；基于候选搜索结果集合，确定搜索结果。

技术研发人员：刘森斌,李枚芳
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/8