申请/专利权人：中移动信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司

申请日：2021-05-19

公开（公告）日：2022-11-25

公开（公告）号：CN115391479A

主分类号：G06F16/33

分类号：G06F16/33;G06F16/335;G06F16/338;G06F16/36;G06F40/216;G06K9/62

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.12.13#实质审查的生效;2022.11.25#公开

摘要：本发明实施例提供了一种用于文档搜索的排序方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取用户搜索语句；基于用户搜索语句得到与用户搜索语句对应的文档搜索结果，并将文档搜索结果按预设第一模型确定的相似性结果进行排序；预设第一模型基于预设的文档类型偏好权重模型、预设的文档内容预测模型、预设的文档主题预测模型、预设的加权TF‑IDF模型以及预设的聚类模型中的一种或多种的输出结果确定相似性结果。本发明实施例提供的排序方法更为贴合企业员工的搜索需求，能够使用户方便迅速的定位工作中所需的文档。

主权项：1.一种用于文档搜索的排序方法，其特征在于，包括：获取用户搜索语句；基于所述用户搜索语句得到与所述用户搜索语句对应的文档搜索结果，并将所述文档搜索结果按预设第一模型确定的相似性结果进行排序；其中，所述预设第一模型包括预设的文档类型偏好权重模型、预设的文档内容预测模型、预设的文档主题预测模型、预设的文档主题加权TF-IDF模型以及预设的聚类模型中的一种或多种；所述预设第一模型基于预设的文档类型偏好权重模型、预设的文档内容预测模型、预设的文档主题预测模型、预设的加权TF-IDF模型以及预设的聚类模型中的一种或多种的输出结果确定相似性结果；所述文档类型偏好权重模型为：将用户搜索语句、用户日志行为特征、文档数据库中的全部文档作为输入，将用户的文档类型偏好权重作为输出，通过机器学习训练得到的，用于对用户的文档类型偏好进行预测的模型；所述预设的文档内容预测模型为：将用户搜索语句、用户日志行为特征、与所述用户历史搜索语句和所述用户日志行为特征对应的用户选择文档作为输入，将用户的搜索文档内容作为输出，通过机器学习训练得到的，用于对用户的搜索文档内容进行预测的模型；所述预设的文档主题预测模型为：将与所述用户历史搜索语句和所述用户日志行为特征对应的用户选择文档作为输入，将与所述用户选择文档对应的所选文档主题作为输出，通过机器学习训练得到的，用于对用户所选文档的主题进行预测的模型；所述预设的加权TF-IDF模型为：将与用户搜索语句对应的关键字作为输入数据，将与所述关键字对应的TF-IDF权重值作为输出，通过机器学习训练得到的，用于对用户所选文档主题的TF-IDF权重值进行预测的模型；所述预设的聚类模型为：将与用户相关联的业务属性作为输入，将文档主题概率分布值作为输出，通过机器学习训练得到的，用于对用户所选文档主题的概率分布值进行预测的模型；所述业务属性包括用户所属的部门、用户的职位职责和用户的业务权限。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中移动信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司 用于文档搜索的排序方法、装置、电子介质及存储介质

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