申请/专利权人：深圳开思时代科技有限公司

申请日：2020-06-10

公开（公告）日：2020-09-15

公开（公告）号：CN111666425A

主分类号：G06F16/36(20190101)

分类号：G06F16/36(20190101);G06F16/9535(20190101);G06F16/35(20190101);G06F16/332(20190101);G06K9/62(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.04.18#授权;2020.10.13#实质审查的生效;2020.09.15#公开

摘要：一种基于语义知识的汽配件搜索方法，包括：在建立好配件数据库的基础上，进行历史人工译码数据标注、制作模型训练数据；使用清洗后的样本作为训练数据，构建知识图谱和匹配模型；根据用户输入的关键词通过知识图谱的匹配，关连出相对应的别名，再利用扩展出的别名列表从车型配件全表中做匹配，排出相关性最高的配件；最后，输出零件名称，以及数据库中其他相关信息。本发明通过知识图谱以及匹配模型学习配件的口语化、多样化的用户输入，可减少人工译码的干预，提升效率节省成本，并且优化交易平台用户体验。

主权项：1.一种基于语义知识的汽配件搜索方法，其特征在于，包括：步骤1，数据获取与标注在建立好配件数据库的基础上，进行历史人工译码数据标注、制作模型训练数据；在平台上，用户以原有的手动译码流程完成的查询记录作为数据的标注，用作后阶段监督学习的训练样本；步骤2，构建离线模型使用步骤1中清洗后的样本作为训练数据，构建知识图谱和匹配模型，然后构建文本特征并训练端到端模型；其中，知识图谱的构建通过对历史译码数据的分析，建立别名知识图谱，将同个配件的所有相关别名关联，根据出现频率进行排序；匹配模型是利用制作好的训练数据，通过规则按比例生成正负样本进行数据增强；步骤3，AI译码线上服务线上使用中，用户输入车辆识别代号以精准定位具体品牌和车型、并且提供零件名称，从而通过车辆识别代号召回指定车型的所有零件；根据用户输入的关键词通过知识图谱的匹配，关连出相对应的别名，再利用扩展出的别名列表从车型配件全表中做匹配，排出相关性最高的配件；最后，输出零件名称，以及数据库中其他相关信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳开思时代科技有限公司 基于语义知识的汽配件搜索方法

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