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申请/专利权人：北京谷器数据科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于语义理解下的高级搜索方法，涉及信息搜索技术领域，包括使用知识图谱构建语义关联词表，支持智能提示辅助查询构建；输入多模态信息进行综合查询，结合语音、图像和文本进行语义匹配；建立个性化用户模型，理解并记忆用户搜索意图；对查询进行智能扩展建议，组合涵盖不同语义细节的子查询；进行多源异构图谱融合，丰富潜在语义联想，扩大匹配范围；展示匹配词条之间的语义路径，可视化语义理解过程。本发明支持多模态查询输入，可以更全面捕获用户意图，可以学习用户长期偏好，做出自适应推断。
主权项：1.一种基于语义理解下的高级搜索方法，其特征在于：包括：使用知识图谱构建语义关联词表；输入多模态信息进行综合搜索，结合语音、图像和文本进行语义匹配；建立个性化用户模型，理解并记忆用户搜索意图；对搜索进行智能扩展建议，组合涵盖不同语义细节的子搜索；进行多源异构图谱融合，丰富潜在语义联想，扩大匹配范围；展示匹配词条之间的语义路径，可视化语义理解过程；所述输入多模态信息进行综合搜索，结合语音、图像和文本进行语义匹的步骤如下：支持语音搜索；支持上传或拍摄图像进行视觉搜索；对文本使用BERT模型编码得到文本语义向量、对语音使用Wav2Vec语音模型编码、对图像用视觉模型提取图像语义向量；将不同模态的语义向量映射到共同语义空间，进行跨模态相似度计算；返回多模态关联度最高的搜索结果；所述将不同模态的语义向量映射到共同语义空间，进行跨模态相似度计算包括，构建一个跨模态对抗网络，包括编码器、映射器和判别器三部分，每个编码器有独立预训练的功能；三个映射器分别将文本、语音和图像特征映射到共享空间，训练判别器判断映射向量的模态源，通过对抗过程逼近语义空间的模态分布；进行跨模态语义空间匹配：计算空间内向量间的相似度；构建相似度分数矩阵，得到归一化的条件概率；定义权重向量，计算文本匹配分数，返回匹配度最高的结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京谷器数据科技有限公司 一种基于语义理解下的高级搜索方法
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