一种信息推荐方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本公开涉及计算机，具体而言，涉及一种信息推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

1、随着互联网技术的快速发展，各种的移动端应用层出不穷，用户可以在不同的移动端应用中，通过输入文本信息进行搜索的方式，获取各种各样的所需信息。但是，由于用户的搜索需求多样，无法保证数据库中一定存储有与用户输入的搜索信息完全匹配的搜索结果。

2、在数据库中不存在与用户输入的搜索信息完全匹配的搜索结果的情况下，一种解决方式是将这样的搜索信息直接发送给应答用户，以从应答用户获取针对性的回答内容。

3、但是，上述直接将输入的搜索信息发送给应答用户进行回答的方式，由于搜索信息本身的不规范问题，导致得到有效答案的概率较低，且给应答用户带来一定的困扰。

技术实现思路

1、本公开实施例至少提供一种信息推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

2、第一方面，本公开实施例提供了一种信息推荐方法，包括：

3、获取多个初始搜索文本；所述初始搜索文本与对应的搜索结果之间的匹配度低于预设匹配度；

4、基于所述初始搜索文本的搜索意图信息和文本质量信息，从多个所述初始搜索文本中，筛选出中间搜索文本；

5、基于所述中间搜索文本在历史时间段对应的搜索频次，确定所述中间搜索文本在未来预设时间段内的搜索得分；所述搜索得分用于表征所述中间搜索文本的预测搜索频次；

6、根据所述搜索得分，从所述中间搜索文本中确定出待推荐的目标搜索文本，并将所述目标搜索文本推荐给各个用户端；所述用户端用于为所述目标搜索文本提供匹配的回答结果。

7、在一种可能的实施方式中，所述搜索意图信息包括问答意图得分，所述问答意图得分用于表征所述初始搜索文本具有问答意图的强烈程度；所述文本质量信息包括文本质量得分，所述文本质量得分用于表征所述初始搜索文本的文本质量；

8、所述基于所述初始搜索文本的搜索意图信息和文本质量信息，从多个所述初始搜索文本中，筛选出中间搜索文本，包括：

9、利用预先训练好的问答意图识别模型，对所述初始搜索文本进行第一识别处理，确定所述初始搜索文本的问答意图得分；

10、利用预先训练好的文本质量识别模型，对所述初始搜索文本进行第二识别处理，确定所述初始搜索文本的文本质量得分；

11、根据所述问答意图得分和所述文本质量得分，从多个所述初始搜索文本中，筛选出中间搜索文本。

12、在一种可能的实施方式中，所述搜索意图信息还包括专业性意图得分，所述专业性意图得分用于表征所述初始搜索文本具有搜索专业知识的意图的强烈程度；

13、根据所述问答意图得分和所述文本质量得分，从多个所述初始搜索文本中，筛选出中间搜索文本，包括：

14、利用预先训练好的专业性意图识别模型，对所述初始搜索文本进行第三识别处理，确定所述初始搜索文本的专业性意图得分；

15、根据所述问答意图得分、所述文本质量得分和所述专业性意图得分，从多个所述初始搜索文本中，筛选出中间搜索文本。

16、在一种可能的实施方式中，所述根据所述问答意图得分、所述文本质量得分和所述专业性意图得分，从多个所述初始搜索文本中，筛选出中间搜索文本，包括：

17、根据所述初始搜索文本的来源信息，确定所述初始搜索文本对应的预设问答意图阈值、预设文本质量阈值和预设专业性意图阈值；

18、利用每个所述初始搜索文本的所述预设问答意图阈值、所述预设文本质量阈值和所述预设专业性意图阈值，从所述初始搜索文本中，筛选出所述中间搜索文本；其中，所述中间搜索文本的问答意图得分大于所述预设问答意图阈值、所述文本质量得分大于所述预设文本质量阈值、所述专业性意图得分小于所述预设专业性意图阈值。

19、在一种可能的实施方式中，在基于所述中间搜索文本在历史时间段对应的搜索频次，确定所述中间搜索文本在未来预设时间段内的搜索得分之前，还包括：

20、获取预设的屏蔽词表，所述屏蔽词表中包括预先指定的各个屏蔽词；

21、根据第一搜索文本的文本信息，从所述第一搜索文本中，删除不存在所述屏蔽词的第一搜索文本；所述第一搜索文本为所述初始搜索文本或所述中间搜索文本中的一种。

22、在一种可能的实施方式中，所述基于所述初始搜索文本的搜索意图信息和文本质量信息，从多个所述初始搜索文本中，筛选出中间搜索文本，包括：

23、基于所述初始搜索文本的搜索意图信息和文本质量信息，从多个所述初始搜索文本中，筛选出第二搜索文本；

24、根据预设文本库中的各个已存在搜索文本分别与所述第二搜索文本的文本相似度，确定所述预设文本库中是否存在与所述第二搜索文本匹配的第三搜索文本；

25、若否，则将所述第二搜索文本作为所述中间搜索文本，并将所述第二搜索文本存储至所述预设文本库。

26、在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

27、在所述预设文本库中存在与所述第二搜索文本匹配的第三搜索文本的情况下，确定所述第三搜索文本是否存在来自用户端的已生成回答结果；

28、若是，利用预先训练好的文本匹配模型，对所述已生成回答结果和所述第三搜索文本进行匹配，确定所述已生成回答结果对应的结果质量得分；

29、在所述结果质量得分小于预设得分的情况下，将所述第三搜索文本作为所述中间搜索文本。

30、在一种可能的实施方式中，所述初始搜索文本根据以下步骤获取：

31、获取在搜索页面中输入的各个待筛选搜索文本；其中，一个待筛选搜索文本对应于至少一条历史搜索记录；

32、针对任一所述待筛选搜索文本，根据所述待筛选搜索文本的各个所述历史搜索记录对应的每个历史搜索结果，与所述待筛选搜索文本的匹配度，确定匹配度满足预设条件的各个第一搜索结果；

33、确定所述各个第一搜索结果中，是否存在与所述待筛选搜索文本的匹配度小于预设匹配度的第二搜索结果；

34、若所述待筛选搜索文本的各个所述历史搜索记录中，存在至少一个历史搜索记录对应的历史搜索结果中包括所述第二搜索结果，则将所述待筛选搜索文本作为所述初始搜索文本。

35、在一种可能的实施方式中，所述基于所述中间搜索文本在历史时间段对应的搜索频次，确定所述中间搜索文本在未来预设时间段内的搜索得分，包括：

36、基于所述中间搜索文本在历史时间段中的各个时间周期分别对应的搜索频次，确定所述中间搜索文本的搜索频次变化情况；

37、根据所述搜索频次变化情况，确定所述中间搜索文本在未来预设时间段内的搜索得分。

38、第二方面，本公开实施例还提供一种信息推荐装置，包括：

39、获取模块，用于获取多个初始搜索文本；所述初始搜索文本与对应的搜索结果之间的匹配度低于预设匹配度；

40、筛选模块，用于基于所述初始搜索文本的搜索意图信息和文本质量信息，从多个所述初始搜索文本中，筛选出中间搜索文本；

41、第一确定模块，用于基于所述中间搜索文本在历史时间段对应的搜索频次，确定所述中间搜索文本在未来预设时间段内的搜索得分；所述搜索得分用于表征所述中间搜索文本的预测搜索频次；

42、第二确定模块，用于根据所述搜索得分，从所述中间搜索文本中确定出待推荐的目标搜索文本，并将所述目标搜索文本推荐给各个用户端；所述用户端用于为所述目标搜索文本提供匹配的回答结果。

43、第三方面，本公开可选实现方式还提供一种计算机设备，处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

44、第四方面，本公开可选实现方式还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

45、关于上述信息推荐装置、计算机设备、及计算机可读存储介质的效果描述参见上述信息推荐方法的说明，这里不再赘述。

46、本公开实施例提供的信息推荐方法、装置、计算机设备和存储设备，由于搜索意图信息能够准确表征搜索文本的搜索意图，文本质量信息能够准确表征搜索文本的文本质量，所以利用初始搜索文本的搜索意图信息和文本质量信息，能够从初始搜索文本中筛选出意图明确、质量可靠的中间搜索文本。在意图明确和质量可靠的情况下，便于用户端能够清楚地了解中间搜索文本所表达的含义，进而降低了用户端确定能与中间搜索文本匹配的回答结果的难度，有利于引导用户端提供合理准确的回答结果。由于预测搜索频次越高越能够说明搜索文本在未来被重复搜索的可能性越大，所以利用能够表征中间搜索文本在未来预设时间段内的预测搜索频次的搜索得分，对中间搜索文本进行筛选，能够筛选出在未来被重复搜索的可能性较高的目标搜索文本。通过将筛选出的目标搜索文本推荐给各个用户端，能够实现对意图明确、质量可靠且具有较大可能在未来被重复搜索的搜索文本的推荐，将这样的搜索文本推荐给应答的用户端，可以一定程度上提升得到有效答案的概率，并且有利于提升应答用户回答问题的积极性。此外，由于这些搜索文本在未来被重复搜索的可能性较高，将获取到的回答结果作为搜索信息对应的搜索结果存储进数据库后，后续在获取到类似搜索文本时，就可以直接从数据库中提取相关答案作为搜索结果进行反馈，提高了获取的回答结果的可利用价值。

47、本公开实施例提供的信息推荐方法，通过对获取的初始搜索文本，分别在搜索意图、文本质量和未来搜索频次三个维度进行筛选，能够实现从初始搜索文本筛选出更适合推荐给用户端的目标搜索文本，详见实施例中的说明。

48、为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。