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申请/专利权人：广州荔支网络技术有限公司

摘要：本发明涉及中心词提取方法、装置、计算机设备和存储介质。在本发明实施例中，对查询文本进行分词处理确定目标分词；根据查询文本识别查询意图；基于相应意图类别的所有查询文本中目标分词的出现次数，相应意图类别所有查询文本的数量，以及所有查询文本中目标分词的出现次数确定目标分词于相应意图类别的权重；对查询文本中所有目标分词所对应的词向量进行加权求和，得到查询文本的向量表示；对目标分词进行词性标注处理，确定候选中心词；基于候选中心词的词向量与查询文本的向量表示的余弦相似度提取中心词。提升了查询中心词的抽取效果，解决了中心词的冷启动问题，同时还减弱了中心词的马太效应。

主权项：1.一种中心词提取方法，其特征在于，包括：获取用户输入的查询文本，用户针对查询文本对应的查询结果的点击行为数据，以及用户所点击声音的文本数据；根据查询文本，点击行为数据、声音的文本数据，生成查询节点数据；对查询文本进行分词处理，根据得到的分词确定查询文本的目标分词；将所述目标分词输入词向量生成模型，得到目标分词的词向量；所述词向量生成模型是对预设模型进行训练得到的，所述词向量生成模型的训练数据基于查询节点数据构造；根据查询文本识别查询意图；基于相应意图类别的所有查询文本中目标分词的出现次数，相应意图类别所有查询文本的数量，以及所有查询文本中目标分词的出现次数确定目标分词于相应意图类别的权重；对查询文本中所有目标分词所对应的词向量进行加权求和，得到查询文本的向量表示；基于声音的文本数据构建领域词汇知识库；对目标分词进行词性标注处理，确定候选中心词；将所述候选中心词输入词向量生成模型，得到候选中心词的词向量，基于候选中心词的词向量与查询文本的向量表示的余弦相似度提取中心词；所述基于相应意图类别的所有查询文本中目标分词的出现次数，相应意图类别所有查询文本的数量，以及所有查询文本中目标分词的出现次数确定目标分词于相应意图类别的权重的计算方式为： 其中，TF-CRw,c表示目标分词w对意图类别c的权重，wc表示在意图类别c的查询文本中目标分词w，|wc|表示在意图类别c的所有查询文本中目标分词w的出现次数,Nc表示意图类别为c的所有查询文本的数量,|w|表示所有查询文本中目标分词w的出现次数。

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百度查询： 广州荔支网络技术有限公司 中心词提取方法、装置、计算机设备和存储介质