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申请/专利权人：青岛海信信息科技股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于嵌入向量实现运维知识搜索的方法，涉及文本检索技术领域，包括：步骤1：获取初始文本数据，并利用预设预处理方法对所述初始文本数据进行预处理，得到第一数据；步骤2：结合预设向量数据库并利用预设语言模型对所述第一数据进行映射，得到对应的第一向量；步骤3：结合预设知识库通过预设算法对所述第一向量进行相似分析，输出向量分析结果；步骤4：利用预设排序方法对预设知识库中与所述向量分析结果对应的文档进行排序，并基于预设选取指令选取得到检索结果。本发明可以提高运维知识检索结果的准确性，并提升检索效率，保证后续的运维效果和效率。

主权项：1.一种基于嵌入向量实现运维知识搜索的方法，其特征在于，包括：步骤1：获取初始文本数据，并利用预设预处理方法对所述初始文本数据进行预处理，得到第一数据；步骤2：结合预设向量数据库并利用预设语言模型对所述第一数据进行映射，得到对应的第一向量；步骤3：结合预设知识库通过预设算法对所述第一向量进行相似分析，输出向量分析结果；步骤4：利用预设排序方法对预设知识库中与所述向量分析结果对应的文档进行排序，并基于预设选取指令选取得到检索结果；其中，步骤4中，包括：获取与所述初始文本数据对应的检索需求，输出需求信息；基于所述需求信息，在模型数据库中选取得到至少两种不同的预设语言模型，构建得到模型库；基于所述模型库中的多个预设语言模型，对第一数据进行映射并进行相似分析，得到与各预设语言模型对应的并行分析结果；同时，将各预设语言模型对应的模型标识信息标注至对应的并行分析结果中，得到模型分析结果；获取各预设语言模型对应的所述模型分析结果的格式信息，并结合预设标准化方法进行格式转换，得到各预设语言模型对应的标准化分析结果；对所述标准化分析结果进行特征识别和特征提取，得到各预设语言模型下的特征集；基于所述特征集，且结合预设特征-系数对照表在权重数据库中选取得到与各所述标准化分析结果对应的第一权重系数；同时，结合所述需求信息在历史数据库中获取得到与各所述特征集对应的历史检索记录以及热力图；基于所述历史检索记录以及热力图，对所述第一权重系数进行修正，得到第二权重系数；基于各预设语言模型下的标准化分析结果以及对应的第二权重系数，利用预设分析方法得到各预设语言模型对应的相关度；基于所述相关度，按照预设排序方法对各所述标准化分析结果对应的文档进行排序，得到检索结果排序表；基于预设选取指令对所述检索结果排序表中的数据进行选取，输出检索最终结果；其中，基于各预设语言模型下的标准化分析结果以及对应的第二权重系数，利用预设分析方法得到各预设语言模型对应的相关度，包括：对各预设语言模型对应的标准化分析结果进行一次内容解析，并对解析内容进行聚类分析，分别得到每一预设语言模型下的字符向量集、词向量集、句向量集以及段落向量集；基于所述字符向量集、词向量集、句向量集以及段落向量集之间的映射关系，构建得到与各预设语言模型对应的字符-词-句-段落嵌入向量集；基于各预设语言模型下的特征集在方法数据库中选取得到第一预设分析方法，同时，基于各预设语言模型下的所述特征集在预设向量数据库中选取得到与各预设语言模型对应的字符-词-句-段落嵌入向量集对应的对比向量集；将所述字符-词-句-段落嵌入向量集与对比向量集中对应的向量进行维度匹配；基于所述第一预设分析方法以及第二权重系数，将匹配结果满足预设阈值条件的所述字符-词-句-段落嵌入向量集与对应的对比向量集中对应的向量进行分析，得到各预设语言模型对应的第一相似度； ；其中，表示与第i个预设语言模型对应的第一相似度；表示第i个预设语言模型下的字符向量集、词向量集、句向量集以及段落向量集的自相关调节因子；表示第i个预设语言模型下字符向量集、词向量集、句向量集以及段落向量集之间的互相关调节因子；e表示指数函数；m表示进行比较的两个向量对应的维度；表示第i个预设语言模型下的所述字符-词-句-段落向量集中各向量在向量空间中位于第j维度的坐标值；表示第i个预设语言模型下的所述对比向量集中各对应向量在向量空间中位于第j维度的坐标值；同时，在方法数据库中选取得到与所述第一预设分析方法不同的至少一种第二预设分析方法，并基于所述第二预设分析方法得到第二相似度；对同一模型下的各所述第一相似度、第二相似度进行共识，基于共识结果得到各预设语言模型的相关度。

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