CN110147485A - 一种识别搜索词的属性的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种识别搜索词的属性的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一个具体实施方式包括：从历史搜索结果数据中提取每个被选取的搜索结果与对应的搜索词；针对每个所述搜索词，根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果，确定所述搜索词与多个预设属性中的每个预设属性之间的关联度，依据所述关联度，识别所述搜索词的属性。该实施方式可以更准确地识别搜索词的属性，从而能够得到更符合预期的搜索结果，提高用户体验。

Description

一种识别搜索词的属性的方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种识别搜索词的属性的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

随着互联网的迅猛发展、线上信息的增加，用户要在信息海洋里查找自己所需的信息，就像大海捞针一样，搜索引擎技术恰好解决了这一难题。搜索引擎是指互联网上具有检索服务的网站，这些站点的服务器通过网络搜索软件或网络登录等方式，将线上大量网站的页面信息收集到本地，经过加工处理建立信息数据库和索引数据库，从而对用户提出的各种检索做出响应，提供用户所需的信息或相关指针。用户的检索途径主要包括自由词全文检索、关键词检索、分类检索及其他特殊信息的检索等。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

因为语义的多样化，有时候同一搜索词具有多重含义，目前的搜索技术中多是直接根据预设的词典来检索搜索结果，预设词典依赖人工标记搜索词，这种方法在有些特定场景下所得到的搜索结果有时会指向这个搜索词具有的其他含义，从而使得得到的搜索结果不符合预期。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种识别搜索词的属性的方法和装置，能够根据历史搜索结果中分析出当前搜索词与预设属性之间的关联度，从而更准确地识别搜索词的属性，从而能够得到更符合预期的搜索结果，提高用户体验。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种识别搜索词的属性的方法，包括：从历史搜索结果数据中提取每个被选取的搜索结果与对应的搜索词；针对每个所述搜索词，根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果，确定所述搜索词与多个预设属性中的每个预设属性之间的关联度，依据所述关联度，识别所述搜索词的属性。

可选地，根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果，确定所述搜索词与预设属性之间的关联度的步骤包括：根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果中每个被选取的搜索结果的自然属性，确定每个所述自然属性对应的被选取的搜索结果的数量；根据每个所述自然属性的预设权值以及对应的被选取的搜索结果的数量，确定所述搜索词与每个所述预设属性之间的关联度。

可选地，根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果，确定所述搜索词与预设属性之间的关联度的步骤包括：针对每个所述预设属性：从所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果中提取具有所述预设属性的搜索结果，得到与所述搜索词对应的目标搜索结果；根据每个所述目标搜索结果的自然属性，确定每个所述自然属性对应的目标搜索结果的数量；根据每个所述自然属性的预设权值以及对应的目标搜索结果的数量，确定所述搜索词与所述预设属性之间的关联度。

可选地，所述确定所述搜索词与所述预设属性之间的关联度的步骤包括：按照如下公式计算关联度综合分：

Score_x表示所述搜索词与第x个预设属性之间的关联度综合分；n表示所述自然属性的数量为，i＝1,2,3,…,n，A_i表示第i个自然属性的预设权值，R_i表示第i个自然属性对应的被选取的搜索结果或目标搜索结果的数量；根据所述关联度综合分确定所述搜索词与每个所述预设属性之间的关联度。

可选地，所述预设属性是根据所述搜索词的语言类别划分的；所述自然属性包括：商品名称、品牌名称和类目名称。

为实现上述目的，根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种识别搜索词的属性的装置，包括：提取模块，用于从历史搜索结果数据中提取每个被选取的搜索结果与对应的搜索词；关联模块，用于针对每个所述搜索词，根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果，确定所述搜索词与多个预设属性中的每个预设属性之间的关联度；识别模块，用于依据所述关联度，识别所述搜索词的属性。

可选地，所述关联模块还用于，根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果中每个被选取的搜索结果的自然属性，确定每个所述自然属性对应的被选取的搜索结果的数量；根据每个所述自然属性的预设权值以及对应的被选取的搜索结果的数量，确定所述搜索词与每个所述预设属性之间的关联度。

可选地，所述关联模块还用于，针对每个所述预设属性：从所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果中提取具有所述预设属性的搜索结果，得到与所述搜索词对应的目标搜索结果；根据每个所述目标搜索结果的自然属性，确定每个所述自然属性对应的目标搜索结果的数量；根据每个所述自然属性的预设权值以及对应的目标搜索结果的数量，确定所述搜索词与所述预设属性之间的关联度。

可选地，所述关联模块还用于：按照如下公式计算关联度综合分，根据所述关联度综合分确定所述搜索词与每个所述预设属性之间的关联度：

Score_x表示所述搜索词与第x个预设属性之间的关联度综合分；n表示所述自然属性的数量为，i＝1,2,3,…,n，A_i表示第i个自然属性的预设权值，R_i表示第i个自然属性对应的被选取的搜索结果或目标搜索结果的数量。

可选地，所述预设属性是根据所述搜索词的语言类别划分的；所述自然属性包括：商品名称、品牌名称和类目名称。

为实现上述目的，根据本发明实施例的再一个方面，提供了一种识别搜索词的属性的电子设备终端，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现一种识别搜索词的属性的方法中任一所述的方法。

为实现上述目的，根据本发明实施例的再一个方面，提供了一种识别搜索词的属性的计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现一种识别搜索词的属性的方法中任一所述的方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：因为采用根据历史搜索结果中分析出当前搜索词与预设属性之间的关联度技术手段，所以克服了因为语义多样化在特定场景下得到的搜索结果不符合预期的技术问题，进而达到更准确地识别搜索词的预设属性，从而能够得到更符合预期的搜索结果，提高用户体验技术效果。尤其是可以更准确地识别电商场景下的搜索词的预设属性。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是根据本发明实施例的一种识别搜索词的属性的方法的主要步骤的示意图；

图2是本发明的一个优化实施例的具体操作流程示意图；

图3是根据本发明实施例的一种识别搜索词的属性的装置的主要部分的示意图；

图4是本发明实施例可以应用于其中的示例性***架构图；

图5是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机***的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

图1是根据本发明实施例的一种识别搜索词的属性的方法的主要步骤的示意图，如图1所示：

步骤S101表示从历史搜索结果数据中提取每个被选取的搜索结果与对应的搜索词。此步骤的作用是选出与搜索词对应的并且被选取了的搜索结果，这种搜索结果与搜索词的相关性相对较大，更符合用户的搜索意图。其中，历史搜索结果数据可以是预设的一个时间窗口内的搜索结果数据，这样可以更有针对性地提取搜索结果。例如在近半年的历史搜索结果数据中提取搜索词“苹果”的被选取的搜索结果，得到的搜索结果中有一些是指向“手机”的，而有一些则是指向“水果”的。在从历史搜索结果数据中提取每个被选取的搜索结果与对应的搜索词之前，可以对数据进行清洗，以便提高提取的效率和准确性，清洗规则包括：

去除按点击率排序前1％的数据，这部分数据大部分为非人为数据；

去除没有用户ID的数据；

去除来源不明的数据；

去除单日数据量过多的数据；

去除来自IP黑名单的数据。

步骤S102表示针对每个所述搜索词，根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果，确定所述搜索词与多个预设属性中的每个预设属性之间的关联度，关联度确定之后就可以对搜索词进行识别。

可以根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果中每个被选取的搜索结果的自然属性，确定每个所述自然属性对应的被选取的搜索结果的数量；根据每个所述自然属性的预设权值以及对应的被选取的搜索结果的数量，确定所述搜索词与每个所述预设属性之间的关联度。

其中，所述预设属性可以是根据所述搜索词的语言类别划分的，例如是否是中文以及汉语拼音；所述自然属性可以包括：商品名称、品牌名称和类目名称，不管是预设属性与自然属性，这些都是根据人为定义的规则进行预设的，以便于将搜索结果进行区分，一个搜索结果可以有多个自然属性，同样一个搜索词也可以有多个预设属性，预设属性也可以和自然属性相同，例如都为商品名称、品牌名称、类目名称。

例如以“苹果”作为搜索词选取的搜索结果中，指向“手机”的搜索结果的自然属性可以是品牌名称“苹果”，而有一些则是指向“水果”的搜索结果可以是类目名称，分别确定这些对应的搜索结果的数量，当指向“手机”的搜索结果多于指向“水果”的搜索结果时，说明搜索词“苹果”与预设属性为品牌名称“苹果”的关联度高，所以在***再接收到搜索词为“苹果”时，将其识别为品牌名称，检索与品牌名称“苹果”相关的搜索结果。

在确定这些自然属性对应的被选取的搜索结果的数量时，可以分别乘以预设权值，以对这些自然属性的影响进行控制。

还可以针对每个所述预设属性：从所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果中提取具有所述预设属性的搜索结果，得到与所述搜索词对应的目标搜索结果；根据每个所述目标搜索结果的自然属性，确定每个所述自然属性对应的目标搜索结果的数量；根据每个所述自然属性的预设权值以及对应的目标搜索结果的数量，确定所述搜索词与所述预设属性之间的关联度。例如，当预设属性为“中文”和“非中文”，为了确定搜索词与预设属性“中文”的关联度，可以从该搜索词对应的所有被选取的搜索结果中提取具有自然属性为中文类的搜索结果作为目标搜索结果，进而基于具有自然属性为中文类的搜索结果确定该搜索词与预设属性“中文”之间的关联度。本发明实施例基于具有自然属性的搜索结果分析搜索词与预设属性之间的关联度，能够更准确地识别搜索词的预设属性，有助于使搜索结果更符合预期。

按照如下公式计算关联度综合分，根据所述关联度综合分确定所述搜索词与每个所述预设属性之间的关联度

Score_x表示所述搜索词与第x个预设属性之间的关联度综合分；n表示所述自然属性的数量为，i＝1,2,3,…,n，A_i表示第i个自然属性的预设权值，R_i表示第i个自然属性对应的被选取的搜索结果或目标搜索结果的数量。

例如，以“中文”和“非中文”作为预设属性，以“品牌名称”、“类目名称”和“商品名称”作为自然属性，在历史搜索结果中提取搜索词“huaw”对应的被选取的搜索结果，其中包括“品牌名称”为“华为”的搜索结果数量为R₁，“类目名称”为“手机”的搜索结果数量为R₂，“商品名称”为“华为手机”的搜索结果数量为R₃，这三个自然属性都是中文的，其对应的预设权值分别为0.5.0.3和0.2(这里的权重将品牌名称的预设权值调到最高，类目名称次之，商品名称最小，主要考虑到的是电商的业务特性，与品牌，类目相关的数据置信度较高，而商品的数据置信度较低)。则搜索词“huaw”与预设属性“中文”的关联度综合分Score_C的计算公式为

Score_C＝0.5R₁+0.3R₂+0.2R₃

以同样的方法确定搜索词“huaw”对应的被选取的搜索结果中“品牌名称”、“类目名称”和“商品名称”为非中文的搜索结果，以及计算搜索词“huaw”与预设属性“非中文”的关联度综合分Score_E。

步骤S103表示依据所述关联度，识别所述搜索词的属性，以提供更符合预期的搜索结果。

在一些实施例中，可以以关联度综合分作为衡量关联度大小的指标。上述实施例中，如果Score_C＞Score_E，则说明搜索词“huaw”与预设属性“中文”的关联度更高，则搜索词“huaw”可以被识别为中文，进一步地可以被识别为“华为”；反之，搜索词“huaw”可以被识别为非中文，如果经过计算Score_C＝Score_E，则根据经验值再进行判断与识别。

在另一些实施例中，也可以根据关联度综合分确定搜索词与每个预设属性之间的关联概率，以关联概率作为衡量关联度大小的指标。上述实施例中，搜索词与预设属性“中文”之间的关联概率可以表示为：

搜索词与预设属性“非中文”之间的关联概率可以表示为：

如果Pro_C＞Pro_E，则说明搜索词“huaw”与预设属性“中文”的关联度更高，则搜索词“huaw”可以被识别为中文，进一步地可以被识别为“华为”；反之，搜索词“huaw”可以被识别为非中文，如果经过计算P_C＝P_E，则根据经验值再进行判断与识别。

图2是本发明的一个优化实施例的具体操作流程示意图，如如2所示：

步骤S201表示从用户搜索日志中提取历史搜索结果；

步骤S202表示对提取出的历史搜索结果数据进行清洗；

步骤S203表示从清洗后的历史搜索结果数据中提取搜索词，这一过程可以是同时提取多个搜索词，这个过程可以是批量进行的；

步骤S204表示提取搜索词对应的搜索结果的自然属性；

步骤S205表示根据提取出的自然属性，计算每个搜索词与预设属性的关联度；

步骤S206表示根据关联度确定搜索词的属性。

图3是根据本发明实施例的一种识别搜索词的属性的装置300的主要部分的示意图，如图3所示：

提取模块301用于从历史搜索结果数据中提取每个被选取的搜索结果与对应的搜索词。此模块的作用是选出与搜索词对应的并且被选取了的搜索结果，这种搜索结果与搜索词的相关性相对较大，更符合用户的搜索意图。其中，历史搜索结果数据可以是预设的一个时间窗口内的搜索结果数据，这样可以更有针对性地提取搜索结果。例如在近半年的历史搜索结果数据中提取搜索词“苹果”的被选取的搜索结果，得到的搜索结果中有一些是指向“手机”的，而有一些则是指向“水果”的。在从历史搜索结果数据中提取每个被选取的搜索结果与对应的搜索词之前，可以对数据进行清洗，以便提高提取的效率和准确性，清洗规则包括：

去除按点击率排序前1％的数据，这部分数据大部分为非人为数据；

去除没有用户ID的数据；

去除来源不明的数据；

去除单日数据量过多的数据；

去除来自IP黑名单的数据。

关联模块302用于针对每个所述搜索词，根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果，确定所述搜索词与多个预设属性中的每个预设属性之间的关联度，关联度确定之后就可以对搜索词进行识别。

关联模块302可以根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果中每个被选取的搜索结果的自然属性，确定每个所述自然属性对应的被选取的搜索结果的数量；根据每个所述自然属性的预设权值以及对应的被选取的搜索结果的数量，确定所述搜索词与每个所述预设属性之间的关联度。其中，所述预设属性可以是根据所述搜索词的语言类别划分的，例如是否是中文以及汉语拼音；所述自然属性可以包括：商品名称、品牌名称和类目名称，不管是预设属性与自然属性，这些都是根据人为定义的规则进行预设的，以便于将搜索结果进行区分，一个搜索结果可以有多个自然属性，同样一个搜索词也可以有多个预设属性，预设属性也可以和自然属性相同，预设属性也可以和自然属性相同，例如都为商品名称、品牌名称、类目名称。

例如以“苹果”作为搜索词选取的搜索结果中，指向“手机”的搜索结果的自然属性可以是品牌名称“苹果”，而有一些则是指向“水果”的搜索结果可以是类目名称，分别确定这些对应的搜索结果的数量，当指向“手机”的搜索结果多于指向“水果”的搜索结果时，说明搜索词“苹果”与预设属性为品牌名称“苹果”的关联度高，所以在***再接收到搜索词为“苹果”时，将其识别为品牌名称，检索与品牌名称“苹果”相关的搜索结果。

在确定这些自然属性对应的被选取的搜索结果的数量时，可以分别乘以预设权值，以对这些自然属性的影响进行控制。

关联模块302还可以针对每个所述预设属性：从所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果中提取具有所述预设属性的搜索结果，得到与所述搜索词对应的目标搜索结果；根据每个所述目标搜索结果的自然属性，确定每个所述自然属性对应的目标搜索结果的数量；根据每个所述自然属性的预设权值以及对应的目标搜索结果的数量，确定所述搜索词与所述预设属性之间的关联度。例如，当预设属性为“中文”和“非中文”，为了确定搜索词与预设属性“中文”的关联度，可以从该搜索词对应的所有被选取的搜索结果中提取具有自然属性为中文类的搜索结果作为目标搜索结果，进而基于具有自然属性为中文类的搜索结果确定该搜索词与预设属性“中文”之间的关联度。本发明实施例基于具有自然属性的搜索结果分析搜索词与预设属性之间的关联度，能够更准确地识别搜索词的预设属性，有助于使搜索结果更符合预期。

关联模块302还用于，计算关联度综合分，根据所述关联度综合分确定所述搜索词与每个所述预设属性之间的关联度，其中，所述关联度综合分的计算公式为

Score_x表示所述搜索词与第x个预设属性之间的关联度综合分；n表示所述自然属性的数量为，i＝1,2,3,…,n，A_i表示第i个自然属性的预设权值，R_i表示第i个自然属性对应的被选取的搜索结果或目标搜索结果的数量。

例如，以“中文”和“非中文”作为预设属性，以“品牌名称”、“类目名称”和“商品名称”作为自然属性，在历史搜索结果中提取搜索词“huaw”对应的被选取的搜索结果，其中包括“品牌名称”自然属性为中文“华为”的搜索结果数量为R₁，“类目名称”自然属性为中文“手机”的搜索结果数量为R₂，“商品名称”自然属性为中文“华为手机”的搜索结果数量为R₃，其对应的预设权值分别为0.5.0.3和0.2(这里的权重将品牌名称的预设权值调到最高，类目名称次之，商品名称最小，主要考虑到的是电商的业务特性，与品牌，类目相关的数据置信度较高，而商品的数据置信度较低)。则搜索词“huaw”与预设属性“中文”的关联度综合分Score_C的计算公式为

Score_C＝0.5R₁+0.3R₂+0.2R₃

以同样的方法确定搜索词“huaw”对应的被选取的搜索结果中“品牌名称”、“类目名称”和“商品名称”为非中文的搜索结果，以及计算搜索词“huaw”与预设属性“非中文”的关联度综合分Score_E。

识别模块303用于依据所述关联度，识别所述搜索词的属性，以提供更符合预期的搜索结果。

在一些实施例中，可以以关联度综合分作为衡量关联度大小的指标。上述实施例中，如果Score_C＞Score_E，则说明搜索词“huaw”与预设属性“中文”的关联度更高，则搜索词“huaw”可以被识别为中文，进一步地可以被识别为“华为”；反之，搜索词“huaw”可以被识别为非中文，如果经过计算Score_C＝Score_E，则根据经验值再进行判断与识别。

在另一些实施例中，也可以根据关联度综合分确定搜索词与每个预设属性之间的关联概率，以关联概率作为衡量关联度大小的指标。上述实施例中，搜索词与预设属性“中文”之间的关联概率可以表示为：

搜索词与预设属性“非中文”之间的关联概率可以表示为：

如果Pro_C＞Pro_E，则说明搜索词“huaw”与预设属性“中文”的关联度更高，则搜索词“huaw”可以被识别为中文，进一步地可以被识别为“华为”；反之，搜索词“huaw”可以被识别为非中文，如果经过计算P_C＝P_E，则根据经验值再进行判断与识别。

图4示出了可以应用本发明实施例的一种识别搜索词的属性的方法或装置的示例性***架构400。

如图4所示，***架构400可以包括终端设备401、402、403，网络404和服务器405。网络404用以在终端设备401、402、403和服务器405之间提供通信链路的介质。网络404可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备401、402、403通过网络404与服务器405交互，以接收或发送消息等。终端设备401、402、403上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备401、402、403可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器405可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备401、402、403所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息)反馈给终端设备。

需要说明的是，本发明实施例所提供的一种识别搜索词的属性的方法一般由服务器405执行，相应地，一种识别搜索词的属性的装置一般设置于服务器405中。

应该理解，图4中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

图5所示为适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机***500的结构示意图。图5所示的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，计算机***500包括中央处理单元(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有***500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文主要步骤图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行主要步骤图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时，执行本发明的***中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质包括计算机可读信号介质或计算机可读存储介质，或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、半导体的***、装置或器件，或者上述内容的任意组合。计算机可读存储介质具体包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述内容的任意组合。在本发明中，计算机可读存储介质包括任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用；计算机可读的信号介质包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码，这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述信号的任意组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF(射频)等，或者上述介质的任意组合。

附图中的步骤图或框图，图示了按照本发明各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作，步骤图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以并行地执行，有时也可以按相反的顺序执行，其执行顺序依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或步骤图中的每个方框以及其组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括提取模块、关联模块、识别模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，识别模块还可以被描述为“用于依据所述关联度，识别所述搜索词的属性的模块”。

另一方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：从历史搜索结果数据中提取每个被选取的搜索结果与对应的搜索词；针对每个所述搜索词，根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果，确定所述搜索词与多个预设属性中的每个预设属性之间的关联度，依据所述关联度，识别所述搜索词的属性。

根据本发明实施例的技术方案，因为采用根据历史搜索结果中分析出当前搜索词与预设属性之间的关联度技术手段，所以克服了因为语义多样化在特定场景下得到的搜索结果不符合预期的技术问题，进而达到更准确地识别搜索词的预设属性，从而能够得到更符合预期的搜索结果，提高用户体验技术效果。尤其是可以更准确地识别电商场景下的搜索词的预设属性。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种识别搜索词的属性的方法，其特征在于，包括：

从历史搜索结果数据中提取每个被选取的搜索结果与对应的搜索词；

针对每个所述搜索词，根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果，确定所述搜索词与多个预设属性中的每个预设属性之间的关联度，依据所述关联度，识别所述搜索词的属性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果，确定所述搜索词与预设属性之间的关联度的步骤包括：

根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果中每个被选取的搜索结果的自然属性，确定每个所述自然属性对应的被选取的搜索结果的数量；

根据每个所述自然属性的预设权值以及对应的被选取的搜索结果的数量，确定所述搜索词与每个所述预设属性之间的关联度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果，确定所述搜索词与预设属性之间的关联度的步骤包括：

针对每个所述预设属性：

从所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果中提取具有所述预设属性的搜索结果，得到与所述搜索词对应的目标搜索结果；

根据每个所述目标搜索结果的自然属性，确定每个所述自然属性对应的目标搜索结果的数量；

根据每个所述自然属性的预设权值以及对应的目标搜索结果的数量，确定所述搜索词与所述预设属性之间的关联度。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述确定所述搜索词与所述预设属性之间的关联度的步骤包括：

按照如下公式计算关联度综合分：

Score_x表示所述搜索词与第x个预设属性之间的关联度综合分；n表示所述自然属性的数量为，i＝1,2,3,…,n，A_i表示第i个自然属性的预设权值，R_i表示第i个自然属性对应的被选取的搜索结果或目标搜索结果的数量；

根据所述关联度综合分确定所述搜索词与每个所述预设属性之间的关联度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设属性和所述自然属性是根据所述搜索词的语言类别划分的，包括：商品名称、品牌名称和类目名称。

6.一种识别搜索词的属性的装置，其特征在于，包括：

提取模块，用于从历史搜索结果数据中提取每个被选取的搜索结果与对应的搜索词；

关联模块，用于针对每个所述搜索词，根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果，确定所述搜索词与多个预设属性中的每个预设属性之间的关联度；

识别模块，用于依据所述关联度，识别所述搜索词的属性。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述关联模块还用于，根据所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果中每个被选取的搜索结果的自然属性，确定每个所述自然属性对应的被选取的搜索结果的数量；根据每个所述自然属性的预设权值以及对应的被选取的搜索结果的数量，确定所述搜索词与每个所述预设属性之间的关联度。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述关联模块还用于，针对每个所述预设属性：

从所述搜索词对应的所有被选取的搜索结果中提取具有所述预设属性的搜索结果，得到与所述搜索词对应的目标搜索结果；

根据每个所述目标搜索结果的自然属性，确定每个所述自然属性对应的目标搜索结果的数量；

根据每个所述自然属性的预设权值以及对应的目标搜索结果的数量，确定所述搜索词与所述预设属性之间的关联度。

9.一种识别搜索词的属性的电子设备终端，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。