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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及大数据技术领域，提供了一种基于卷积神经网络的信息检索方法、及其相关设备，所述基于卷积神经网络的信息检索方法包括：对获取到的查询语句进行分词处理，得到目标分词；应用预先训练好的意图模型对目标分词进行意图识别，得到意图识别结果；将意图识别结果与预设模型库中的标识信息进行匹配；若匹配成功，则从预设模型库中选取标识信息对应的语义槽模型对目标分词进行语义槽类型识别，得到槽位识别结果；根据意图识别结果与槽位识别结果，确定查询对象；根据查询对象确定查询结果，并将查询结果发送给查询用户。本发明的技术方案实现根据查询语句自动反馈查询结果，通过结合意图识别与槽位识别的方式提高信息查询的准确性。

主权项：1.一种基于卷积神经网络的信息检索方法，其特征在于，所述卷积神经网络的信息检索方法包括：从预设数据库中获取查询用户输入的查询语句；对所述查询语句进行分词处理，得到目标分词；应用预先训练好的意图模型对所述目标分词进行意图识别，得到意图识别结果；所述意图模型包含输入层、卷积层、池化层和全连接层，所述应用预先训练好的意图模型对所述目标分词进行意图识别，得到意图识别结果的具体步骤包括：利用所述输入层对所述目标分词进行词向量转换处理，得到词向量；根据所述卷积层对所述词向量进行卷积操作，得到特征矩阵；利用所述池化层对所述特征矩阵进行降维处理，得到目标矩阵；通过所述全连接层对所述目标矩阵进行运算处理，得到所述意图识别结果；将所述意图识别结果与预设模型库中的标识信息进行匹配，其中，所述预设模型库包含不同的标识信息及标识信息对应的语义槽模型；若匹配到与所述意图识别结果相应的标识信息，则从预设模型库中选取所述标识信息对应的语义槽模型对所述目标分词进行语义槽类型识别，得到槽位识别结果；根据所述意图识别结果与所述槽位识别结果，确定查询对象，根据意图识别结果，从预设信息库中查询与该意图识别结果相同的描述信息，并获取该描述信息对应的文件列表，将文件列表中的文件标识信息与槽位识别结果进行匹配，选取匹配成功的文件标识信息对应的文件对象作为查询对象，其中，预设信息库用于存储不同的描述信息、描述信息对应的文件列表，且文件列表包含不同的文件标识信息、文件标识信息对应的文件对象；从查询数据库中获取所述查询对象对应的查询结果，并将所述查询结果发送给所述查询用户；所述从查询数据库中获取所述查询对象对应的查询结果的具体步骤包括：将所述查询对象与所述查询数据库中的查询标识进行匹配，若匹配成功，则获取所述查询标识对应的查询结果；所述查询数据库中包含不同的查询标识及查询标识对应的查询结果；所述根据所述意图识别结果与所述槽位识别结果，确定查询对象的步骤之后，所述基于卷积神经网络的信息检索的具体方法还包括：若根据所述查询对象从所述查询数据库中查询不到所述查询结果，则将所述查询对象与所述查询语句发送给第二目标用户进行确认；接收所述第二目标用户反馈的反馈结果，将所述反馈结果确定为所述查询结果并发送给所述查询用户。

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百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于卷积神经网络的信息检索方法、及其相关设备