CN112115282A - 基于搜索的问答方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

基于搜索的问答方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112115282A
CN112115282A CN202010983014.5A CN202010983014A CN112115282A CN 112115282 A CN112115282 A CN 112115282A CN 202010983014 A CN202010983014 A CN 202010983014A CN 112115282 A CN112115282 A CN 112115282A
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
question
answer
multimedia
multimedia information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010983014.5A
Other languages
English (en)
Inventor
赵惜墨
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Dajia Internet Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Dajia Internet Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Dajia Internet Information Technology Co Ltd filed Critical Beijing Dajia Internet Information Technology Co Ltd
Priority to CN202010983014.5A priority Critical patent/CN112115282A/zh
Publication of CN112115282A publication Critical patent/CN112115282A/zh
Priority to PCT/CN2021/107710 priority patent/WO2022057435A1/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/40—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of multimedia data, e.g. slideshows comprising image and additional audio data
    • G06F16/43—Querying
    • G06F16/432—Query formulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/332—Query formulation
    • G06F16/3329—Natural language query formulation or dialogue systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/35—Clustering; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G06F40/289—Phrasal analysis, e.g. finite state techniques or chunking
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/005—Language recognition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本公开是关于一种基于搜索的问答方法、装置、设备及存储介质，属于自然语言处理技术领域。方法包括：接收终端发送的携带问题信息的搜索请求，根据问题信息进行搜索，得到问题信息匹配的多媒体信息以及位于多媒体信息中的答案信息，向终端发送多媒体信息和答案信息，提供了基于搜索场景的问答功能，基于搜索功能搜索与问题信息匹配的多媒体信息，并且还能够基于问答功能获取该多媒体信息中与问题信息匹配的答案信息，用户能够直观的查看该问题信息对应的答案信息以及多媒体信息，提高了信息量，满足了用户的搜索需求。并且，在获取答案信息时充分考虑了多媒体信息中包括的信息，以从多媒体信息中确定答案信息，提高了获取的答案信息的准确率。

Description

基于搜索的问答方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本公开涉及自然语言技术领域，尤其涉及一种基于搜索的问答方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着互联网技术的快速发展和多媒体信息的广泛传播，用户播放音频或视频等多媒体信息，已成为越来越流行的娱乐方式。并且随着多媒体信息的数量越来越多，更多的用户会通过搜索的方式查找多媒体信息。
通常用户在搜索界面中输入问题信息，则能够获取与该问题信息匹配的多媒体信息，用户能够在搜索界面中查看搜索得到的多媒体信息。但是，由于用户仅能查看与问题信息匹配的多媒体信息，该多媒体信息提供的信息量少，无法满足用户的搜索需求，导致搜索效果欠佳。
发明内容
本公开提供了一种基于搜索的问答方法、装置、设备及存储介质，在提供多媒体信息的基础上额外提供了答案信息，提高了信息量，提供了基于搜索场景的问答功能，丰富了功能，并且充分考虑了多媒体信息中包括的信息，提高了获取答案信息时考虑的信息量，进而提高了获取的答案信息的准确率。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种基于搜索的问答方法，所述方法包括：
接收终端发送的搜索请求，所述搜索请求携带所述终端的搜索界面中输入的问题信息；
根据所述问题信息进行搜索，得到所述问题信息匹配的多媒体信息以及所述问题信息匹配的答案信息，且所述答案信息位于所述多媒体信息中；
向所述终端发送所述多媒体信息和所述答案信息，所述终端用于在所述搜索界面中显示所述多媒体信息和所述答案信息。
在一些实施例中，所述根据所述问题信息进行搜索，得到所述问题信息匹配的多媒体信息以及所述问题信息匹配的答案信息，包括：
搜索与所述问题信息匹配的至少一个候选多媒体信息；
获取所述至少一个候选多媒体信息的内容信息；
从获取到的内容信息中，选择与所述问题信息匹配的所述答案信息；
将选择的答案信息对应的多媒体信息，确定为所述问题信息匹配的多媒体信息。
在一些实施例中，所述搜索与所述问题信息匹配的至少一个候选多媒体信息，包括：
对所述问题信息进行分词处理，得到至少一个词语；
搜索与所述至少一个词语对应存储的候选多媒体信息。
在一些实施例中，所述搜索与所述至少一个词语对应存储的候选多媒体信息之前，所述方法还包括：
对至少一个多媒体信息进行语音识别，得到每个多媒体信息对应的文本信息；
对所述每个多媒体信息对应的文本信息进行分词处理，得到至少一个词语；
将得到的每个词语与所属的多媒体信息对应存储。
在一些实施例中，所述从获取到的内容信息中，选择与所述问题信息匹配的所述答案信息，包括：
获取所述问题信息与每个内容信息的第一匹配度；
根据所述问题信息与所述每个内容信息的第一匹配度，获取与所述问题信息匹配的答案信息。
在一些实施例中，所述从获取到的内容信息中，选择与所述问题信息匹配的所述答案信息，包括：
获取所述问题信息与每个内容信息的第一匹配度；
获取所述至少一个候选多媒体信息中每个候选多媒体信息对应的文本信息与所述问题信息的第二匹配度；
根据所述问题信息与每个内容信息的第一匹配度，以及所述每个内容信息所属的候选多媒体信息对应的文本信息与所述问题信息的第二匹配度，获取与所述问题信息匹配的答案信息。
在一些实施例中，所述获取所述至少一个候选多媒体信息的内容信息，包括：
获取所述问题信息所属的问题类型，所述问题类型包括指定类型或非指定类型，所述指定类型是指具有固定答案信息的问题类型；
采用所述问题类型对应的处理方式，获取所述至少一个候选多媒体信息的内容信息。
在一些实施例中，所述获取所述问题信息所属的问题类型，包括：
调用分类模型对所述问题信息进行分类，得到所述问题信息所属的问题类型。
在一些实施例中，所述采用所述问题类型对应的处理方式，获取所述至少一个候选多媒体信息的内容信息，包括：
若所述问题信息所属的问题类型为所述非指定类型，则对于所述至少一个候选多媒体信息中的每个候选多媒体信息，从所述候选多媒体信息对应的文本信息中获取连续的参考数量的语句信息，将所述参考数量的语句信息进行组合，得到所述候选多媒体信息的内容信息。
在一些实施例中，所述采用所述问题类型对应的处理方式，获取所述至少一个候选多媒体信息的内容信息，包括：
若所述问题信息所属的问题类型为所述指定类型，则对于所述至少一个候选多媒体信息中的每个候选多媒体信息，对所述候选多媒体信息对应的文本信息进行识别，得到所述候选多媒体信息的内容信息。
在一些实施例中，所述根据所述问题信息进行搜索，得到所述问题信息匹配的多媒体信息以及所述问题信息匹配的答案信息，包括：
根据所述问题信息进行搜索，得到所述问题信息匹配的多媒体信息以及所述问题信息匹配的第一答案信息，所述第一答案信息位于所述多媒体信息中；
获取所述问题信息的主体信息，所述主体信息用于指示所述问题信息的主语部分和谓语部分；
将所述主体信息与所述第一答案信息进行组合，得到第二答案信息；
所述向所述终端发送所述多媒体信息和所述答案信息，包括：向所述终端发送所述多媒体信息和所述第二答案信息。
根据本公开实施例的第二方面，提供了一种基于搜索的问答方法，所述方法包括：
接收搜索界面中输入的问题信息；
向服务器发送携带所述问题信息的搜索请求；
接收所述服务器发送的所述问题信息匹配的多媒体信息以及所述问题信息匹配的答案信息，且所述答案信息位于所述多媒体信息中；
在所述搜索界面中显示所述多媒体信息和所述答案信息。
在一些实施例中，所述答案信息悬浮显示于所述多媒体信息的上层；或者，
所述答案信息显示在所述多媒体信息的简介区域中。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种基于搜索的问答装置，所述装置包括：
请求接收单元，被配置为执行接收终端发送的搜索请求，所述搜索请求携带所述终端的搜索界面中输入的问题信息；
搜索单元，被配置为执行根据所述问题信息进行搜索，得到所述问题信息匹配的多媒体信息以及所述问题信息匹配的答案信息，且所述答案信息位于所述多媒体信息中；
信息发送单元，被配置为执行向所述终端发送所述多媒体信息和所述答案信息，所述终端用于在所述搜索界面中显示所述多媒体信息和所述答案信息。
在一些实施例中，所述搜索单元，包括：
搜索子单元，被配置为执行搜索与所述问题信息匹配的至少一个候选多媒体信息；
内容获取子单元，被配置为执行获取所述至少一个候选多媒体信息的内容信息；
选择子单元，被配置为执行从获取到的内容信息中，选择与所述问题信息匹配的所述答案信息；
确定子单元，被配置为执行将选择的答案信息对应的多媒体信息，确定为所述问题信息匹配的多媒体信息。
在一些实施例中，所述搜索子单元，被配置为执行：
对所述问题信息进行分词处理，得到至少一个词语；
搜索与所述至少一个词语对应存储的候选多媒体信息。
在一些实施例中，所述装置还包括：
识别单元，被配置为执行对至少一个多媒体信息进行语音识别，得到每个多媒体信息对应的文本信息；
分词单元，被配置为执行对所述每个多媒体信息对应的文本信息进行分词处理，得到至少一个词语；
存储单元，被配置为执行将得到的每个词语与所属的多媒体信息对应存储。
在一些实施例中，所述选择子单元，被配置为执行：
获取所述问题信息与每个内容信息的第一匹配度；
根据所述问题信息与所述每个内容信息的第一匹配度，获取与所述问题信息匹配的答案信息。
在一些实施例中，所述选择子单元，被配置为执行：
获取所述问题信息与每个内容信息的第一匹配度；
获取所述至少一个候选多媒体信息中每个候选多媒体信息对应的文本信息与所述问题信息的第二匹配度；
根据所述问题信息与每个内容信息的第一匹配度，以及所述每个内容信息所属的候选多媒体信息对应的文本信息与所述问题信息的第二匹配度，获取与所述问题信息匹配的答案信息。
在一些实施例中，所述内容获取子单元，还被配置为执行：
获取所述问题信息所属的问题类型，所述问题类型包括指定类型或非指定类型，所述指定类型是指具有固定答案信息的问题类型；
采用所述问题类型对应的处理方式，获取所述至少一个候选多媒体信息的内容信息。
在一些实施例中，所述内容获取子单元，被配置为执行调用分类模型对所述问题信息进行分类，得到所述问题信息所属的问题类型。
在一些实施例中，所述内容获取子单元，被配置为执行：
若所述问题信息所属的问题类型为所述非指定类型，则对于所述至少一个候选多媒体信息中的每个候选多媒体信息，从所述候选多媒体信息对应的文本信息中获取连续的参考数量的语句信息，将所述参考数量的语句信息进行组合，得到所述候选多媒体信息的内容信息。
在一些实施例中，所述内容获取子单元，被配置为执行：
若所述问题信息所属的问题类型为所述指定类型，则对于所述至少一个候选多媒体信息中的每个候选多媒体信息，对所述候选多媒体信息对应的文本信息进行识别，得到所述候选多媒体信息的内容信息。
在一些实施例中，所述搜索单元，被配置为执行：根据所述问题信息进行搜索，得到所述问题信息匹配的多媒体信息以及所述问题信息匹配的第一答案信息，所述第一答案信息位于所述多媒体信息中；获取所述问题信息的主体信息，所述主体信息用于指示所述问题信息的主语部分和谓语部分；将所述主体信息与所述第一答案信息进行组合，得到第二答案信息；
所述信息发送单元，被配置为执行向所述终端发送所述多媒体信息和所述第二答案信息。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种基于搜索的问答装置，所述装置包括：
第一接收单元，被配置为执行接收搜索界面中输入的问题信息；
发送单元，被配置为执行向服务器发送携带所述问题信息的搜索请求；
第二接收单元，被配置为执行接收所述服务器发送的所述问题信息匹配的多媒体信息以及所述问题信息匹配的答案信息，且所述答案信息位于所述多媒体信息中；
显示单元，被配置为执行在所述搜索界面中显示所述多媒体信息和所述答案信息。
在一些实施例中，所述答案信息悬浮显示于所述多媒体信息的上层；或者，
所述答案信息显示在所述多媒体信息的简介区域中。
根据本公开实施例的第五方面，提供一种服务器，所述终端包括：
一个或多个处理器；
用于存储所述一个或多个处理器可执行命令的易失性或非易失性存储器；
其中，所述一个或多个处理器被配置为执行如第一方面所述的基于搜索的问答方法。
根据本公开实施例的第六方面，提供一种终端，所述终端包括：
一个或多个处理器；
用于存储所述一个或多个处理器可执行命令的易失性或非易失性存储器；
其中，所述一个或多个处理器被配置为执行如第二方面所述的基于搜索的问答方法。
根据本公开实施例提供的第七方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的程序代码由终端的处理器执行时，使得服务器能够执行如第一方面所述的基于搜索的问答方法，或者使得终端能够执行如第二方面所述的基于搜索的问答方法。
根据本公开实施例的第八方面，提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的程序代码由终端的处理器执行时，使得终端能够执行如第一方面所述的基于搜索的问答方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开实施例提供的方案中，能够将搜索场景与智能问答场景融合起来，提供了基于搜索场景的问答功能，基于搜索功能搜索与问题信息匹配的多媒体信息，并且在此基础上，还能够基于问答功能获取该多媒体信息中与问题信息匹配的答案信息，用户能够直观的查看该问题信息对应的答案信息以及多媒体信息，提高了信息量，满足了用户的搜索需求，提高了搜索效果。并且，在获取答案信息时充分考虑了多媒体信息中包括的信息，以从多媒体信息中确定答案信息，提高了获取的答案信息的准确率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种实施环境的结构示意图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种基于搜索的问答方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种基于搜索的问答方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种基于搜索的问答方法的流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种存储词语与所属的多媒体信息的流程图。
图6是根据一示例性实施例示出的一种建立倒排索引库的流程图。
图7是根据一示例性实施例示出的一种对内容信息进行排序的流程图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种对内容信息进行排序的流程图。
图9是根据一示例性实施例示出的一种搜索界面的示意图。
图10是根据一示例性实施例示出的一种搜索界面的示意图。
图11是根据一示例性实施例示出的一种搜索界面的示意图。
图12是根据一示例性实施例示出的一种基于搜索的问答方法的流程图。
图13是根据一示例性实施例示出的一种基于搜索的问答装置的结构示意图。
图14是根据一示例性实施例示出的另一种基于搜索的问答装置的结构示意图。
图15是根据一示例性实施例示出的一种基于搜索的问答装置的结构示意图。
图16是根据一示例性实施例示出的一种终端的框图。
图17是根据一示例性实施例示出的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
首先，先对本申请所涉及的名词进行解释：
多媒体信息：该多媒体信息为采用音频、视频、图像等表达方式的信息。例如，该多媒体信息为音频信息，该音频信息能够转换为文本信息。或者，该多媒体信息为视频信息，该视频信息中的音频信息能够转换为文本信息。
问题信息：该问题信息为用户输入的信息，根据该问题信息能够搜索对应的答案信息。该问题信息可以为疑问句、反问句等形式，能够表达出用户的疑问。
问题类型：每个问题信息均对应一种问题类型，该问题类型包括指定类型和非指定类型。
其中，指定类型是指具有固定答案信息的问题类型。例如，若问题信息为“张三今年多少岁了”，该问题信息具有指定的答案信息，因此该问题信息属于指定类型。
该非指定类型为除指定类型以外的其他问题类型。例如，若问题信息为“生病了不吃饭怎么办”，该问题信息具有多种答案信息，并不具有固定的答案信息，因此该问题信息属于非指定类型。
本公开实施例提供的方法，能够应用在视频搜索场景中。终端在视频搜索应用中显示搜索界面，若用户需要通过该视频搜索应用提问，则在搜索界面中输入问题信息，采用本公开实施例提供的方法，获取与该问题信息匹配的视频信息和答案信息，进而在搜索界面中显示该视频信息和该答案信息。
或者，本公开实施例提供的方法，能够应用在语音搜索场景中。终端在音频搜索应用中显示搜索界面，若用户需要通过该音频搜索应用提问，则在搜索界面中输入问题信息，采用本公开实施例提供的方法，能够获取与该问题信息匹配的音频信息和答案信息，进而在搜索界面中显示该音频信息和该答案信息。
本公开实施例提供的基于搜索的问答方法应用于终端中。或者，本公开实施例提供的基于搜索的问答方法应用于如图1所示的终端101和服务器102中。终端101与服务器102之间通过通信网络连接。
终端101中安装有由服务器102提供服务的目标应用。终端101能够通过该目标应用实现数据传输、搜索、问答等功能。
在一些实施例中，目标应用为终端101操作***中的目标应用，或者为第三方提供的目标应用。例如，目标应用为视频应用、音频应用或者其他类型的应用等等。该目标应用为视频应用时，能够具有视频分享功能、视频搜索功能、基于视频搜索的问答功能、视频推荐功能等等。
服务器102能够为任一目标应用服务。该服务器102具有存储功能，能够存储目标应用上传的多媒体信息。另外，该服务器102还具有搜索功能，能够基于终端101上传的问题信息进行搜索，以得到与问题信息匹配的多媒体信息。该服务器102还具有问答功能，能够基于终端101上传的问题信息得到答案信息。服务器102能够将搜索功能与问答功能结合，以实现基于搜索的问答功能。
其中，该终端可以为手机、平板电脑、计算机等多种类型的终端，该服务器可以为一台服务器，或者由若干服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。
图2是根据一示例性实施例示出的一种基于搜索的问答方法的流程图，应用于终端中，参见图2，该方法包括：
步骤201、接收终端发送的搜索请求。
其中，搜索请求携带终端的搜索界面中输入的问题信息。
步骤202、根据问题信息进行搜索，得到问题信息匹配的多媒体信息以及问题信息匹配的答案信息。
其中，答案信息位于多媒体信息中。
步骤203、向终端发送多媒体信息和答案信息。
其中，终端用于在搜索界面中显示多媒体信息和答案信息。
本申请实施例提供了一种基于搜索的问答方法，能够将搜索场景与智能问答场景融合起来，提供了基于搜索场景的问答功能，基于搜索功能搜索与问题信息匹配的多媒体信息，并且在此基础上，还能够基于问答功能获取该多媒体信息中与问题信息匹配的答案信息，用户能够直观的查看该问题信息对应的答案信息以及多媒体信息，提高了信息量，满足了用户的搜索需求，提高了搜索效果。并且，在获取答案信息时充分考虑了多媒体信息中包括的信息，以从多媒体信息中确定答案信息，提高了获取的答案信息的准确率。
在一种可能实现方式中，根据问题信息进行搜索，得到问题信息匹配的多媒体信息以及问题信息匹配的答案信息，包括：
搜索与问题信息匹配的至少一个候选多媒体信息；
获取至少一个候选多媒体信息的内容信息；
从获取到的内容信息中，选择与问题信息匹配的答案信息；
将选择的答案信息对应的多媒体信息，确定为问题信息匹配的多媒体信息。
在一些实施例中，搜索与问题信息匹配的至少一个候选多媒体信息，包括：
对问题信息进行分词处理，得到至少一个词语；
搜索与至少一个词语对应存储的候选多媒体信息。
在一些实施例中，与至少一个词语对应存储的候选多媒体信息之前，方法还包括：
对至少一个多媒体信息进行语音识别，得到每个多媒体信息对应的文本信息；
对每个多媒体信息对应的文本信息进行分词处理，得到至少一个词语；
将得到的每个词语与所属的多媒体信息对应存储。
在一些实施例中，取到的内容信息中，选择与问题信息匹配的答案信息，包括：
获取问题信息与每个内容信息的第一匹配度；
根据问题信息与每个内容信息的第一匹配度，获取与问题信息匹配的答案信息。
在一些实施例中，根从获取到的内容信息中，选择与问题信息匹配的答案信息，包括：
获取问题信息与每个内容信息的第一匹配度；
获取至少一个候选多媒体信息中每个候选多媒体信息对应的文本信息与问题信息的第二匹配度；
根据问题信息与每个内容信息的第一匹配度，以及每个内容信息所属的候选多媒体信息对应的文本信息与问题信息的第二匹配度，获取与问题信息匹配的答案信息。
在一些实施例中，获取至少一个候选多媒体信息的内容信息，包括：
获取问题信息所属的问题类型，问题类型包括指定类型或非指定类型，指定类型是指具有固定答案信息的问题类型；
采用问题类型对应的处理方式，获取至少一个候选多媒体信息的内容信息。
在一些实施例中，获取问题信息所属的问题类型，包括：
调用分类模型对问题信息进行分类，得到问题信息所属的问题类型。
在一些实施例中，采用问题类型对应的处理方式，获取至少一个候选多媒体信息的内容信息，包括：
若问题信息所属的问题类型为非指定类型，则对于至少一个候选多媒体信息中的每个候选多媒体信息，从候选多媒体信息对应的文本信息中获取连续的参考数量的语句信息，将参考数量的语句信息进行组合，得到候选多媒体信息的内容信息。
在一些实施例中，采用问题类型对应的处理方式，获取至少一个候选多媒体信息的内容信息，包括：
若问题信息所属的问题类型为指定类型，则对于至少一个候选多媒体信息中的每个候选多媒体信息，对候选多媒体信息对应的文本信息进行识别，得到候选多媒体信息的内容信息。
在一些实施例中，根据问题信息进行搜索，得到问题信息匹配的多媒体信息以及问题信息匹配的答案信息，包括：
根据问题信息进行搜索，得到问题信息匹配的多媒体信息以及问题信息匹配的第一答案信息，第一答案信息位于多媒体信息中；
获取问题信息的主体信息，主体信息用于指示问题信息的主语部分和谓语部分；
将主体信息与第一答案信息进行组合，得到第二答案信息；
向终端发送多媒体信息和答案信息，包括：向终端发送多媒体信息和第二答案信息。
图3是根据一示例性实施例示出的一种基于搜索的问答方法的流程图，参见图3，该方法包括：
步骤301、接收搜索界面中输入的问题信息。
步骤302、向服务器发送携带问题信息的搜索请求。
步骤303、接收服务器发送的问题信息匹配的多媒体信息以及问题信息匹配的答案信息，且答案信息位于多媒体信息中。
步骤304、在搜索界面中显示多媒体信息和答案信息。
本申请实施例提供了一种基于搜索的问答方法，能够将搜索场景与智能问答场景融合起来，提供了基于搜索场景的问答功能，基于搜索功能搜索与问题信息匹配的多媒体信息，并且在此基础上，还能够基于问答功能获取该多媒体信息中与问题信息匹配的答案信息，用户能够直观的查看该问题信息对应的答案信息以及多媒体信息，提高了信息量，满足了用户的搜索需求，提高了搜索效果。并且，在获取答案信息时充分考虑了多媒体信息中包括的信息，以从多媒体信息中确定答案信息，提高了获取的答案信息的准确率。
在一些实施例中，答案信息悬浮显示于多媒体信息的上层；或者，
答案信息显示在多媒体信息的简介区域中。
图4是根据一示例性实施例示出的一种基于搜索的问答方法的流程图，参见图4，该方法包括：
步骤401、终端接收搜索界面中输入的问题信息。
本申请实施例中，用户能够在终端显示的搜索界面中输入问题信息，则终端能够通过搜索界面接收用户输入的问题信息，基于该问题信息进行搜索，以显示与问题信息匹配的多媒体信息和答案信息。
其中，该搜索界面显示在目标应用中。例如该目标应用为视频应用、音频应用或者其他类型的应用。并且该目标应用能够具有多种功能，例如具有分享功能、搜索功能、智能问答功能、推荐功能等等。
下面以该目标应用为视频应用为例进行说明。若该目标应用为视频应用，该视频应用能够具有视频分享功能、视频搜索功能、基于视频搜索的问答功能、视频推荐功能等等。
其中，终端能够基于用户标识登录该视频应用，用户能够使用该视频应用中的任一功能。该用户标识为用户的手机号码、用户昵称、用户账号或者其他标识。
例如，若用户使用终端拍摄了一段风景视频，能够将该风景视频上传到基于用户标识登录的视频应用中，进而将该风景视频分享给其他用户观看。
或者，若用户需要在观看固定类型的视频，则采用该视频应用的视频搜索功能，搜索得到与搜索信息匹配的视频，进而观看搜索得到的视频。
或者，若用户需要查询一个问题的答案，则用户采用基于视频搜索的问答功能，搜索得到与问题信息匹配的答案信息和多媒体信息。
或者，该视频应用还能根据用户的历史播放记录，自动获取与用户的兴趣相关联的其他视频，将获取的视频推荐给用户。
在一些实施例中，该搜索界面中包括搜索框，用户能够在该搜索框中输入问题信息，则终端能够从该搜索框中获取用户输入的问题信息。
例如，用户在该搜索框中输入语音信息，终端对该语音信息进行语音识别，将该语音信息对应的文本信息确定为问题信息。或者，用户在该搜索框中输入文本信息，终端将获取的文本信息确定为问题信息。
步骤402、终端向服务器发送携带问题信息的搜索请求。
步骤403、服务器接收终端发送的搜索请求。
其中，该搜索请求中包括问题信息，则终端能够向服务器发送搜索请求，服务器能够基于该搜索请求中的问题信息进行搜索。
步骤404、服务器搜索与问题信息匹配的至少一个候选多媒体信息。
在本申请实施例中，服务器能够根据获取的问题信息进行搜索，以获取与该问题信息匹配的多媒体信息以及位于该多媒体信息中的答案信息。
服务器获取到问题信息后，基于该问题信息进行搜索，能够得到与问题信息匹配的至少一个候选多媒体信息，获取的候选多媒体信息中包括与问题信息匹配的信息，则后续能够从候选多媒体信息中获取与问题信息匹配的答案信息。
在一些实施例中，对问题信息进行分词处理，得到至少一个词语，则对于至少一个词语中的每个词语，搜索与该词语对应存储的至少一个多媒体信息，将搜索得到的至少一个词语对应存储的至少一个多媒体信息确定为候选多媒体信息。
在一些实施例中，为了根据问题信息搜索与问题信息匹配的多媒体信息和答案信息，则需要先将词语与多媒体信息对应存储，进而根据已存储的词语和对应的多媒体信息进行搜索。则在步骤404之前，参见图5，该方法还包括步骤501-504：
步骤501、获取至少一个多媒体信息。
其中，多媒体信息为用户上传的信息。每当任一用户上传一个多媒体信息时，则能够获取该用户上传的多媒体信息，若多个用户均上传多媒体信息，则能够获取多个多媒体信息。或者，该多媒体信息为从数据库中获取的信息，该数据库中存储有多个多媒体信息，若需要获取多媒体信息，则能够从该数据库中获取至少一个多媒体信息。或者，该多媒体信息为已存储的信息，终端能够获取多个多媒体信息并存储，以便能够从已存储的多个多媒体信息中获取至少一个多媒体信息。
步骤502、对至少一个多媒体信息中的每个多媒体信息进行语音识别，得到每个多媒体信息对应的文本信息。
其中，每个多媒体信息中包括音频信息，则采用语音识别技术，能够识别每个多媒体信息中的音频信息，进而得到每个多媒体信息对应的文本信息。
在一些实施例中，该语音识别技术为ASR(Automatic Speech Recognition，自动语音识别技术)技术，例如为基于语音学和声学的方法、随机模型法、基于神经网络的方法或概率语言分析法中的任一种。
需要说明的是，本申请实施例中的步骤502为可选步骤，仅是以对多媒体信息进行语音识别为例进行说明。在另一实施例中，还能够从至少一个多媒体信息中的每个多媒体信息中进行文本提取，得到每个多媒体信息的文本信息。
在一些实施例中，获取每个多媒体信息中包括的多张图像，对每张图像中的文字信息进行文本提取，已得到每张图像的文本信息，并且获取的图像中的文本信息即为多媒体信息中的文本信息。
步骤503、对每个多媒体信息对应的文本信息进行分词处理，得到至少一个词语。
对于获取的至少一个多媒体信息中的每个多媒体信息，对每个多媒体信息对应的文本信息进行分词处理，则能够获取每个多媒体信息对应的至少一个词语。
其中，分词处理包括对多媒体信息中包括的文本信息进行词语划分。另外，该分词处理还能够对分词得到的词语进行词性标注，以指示每次词语的词性。
在一些实施例中，该分词处理包括正向最大匹配法、反向最大匹配法、最短路径分词法、机器学习法或统计分词法中的任一项。
步骤504、将得到的每个词语与所属的多媒体信息对应存储。
对每个多媒体信息进行分词处理后，则能够得到至少一个词语，而且还能确定每个词语所属的多媒体信息，将每个词语与所属的多媒体信息对应存储。后续根据已存储的词语与对应的多媒体信息，搜索任一词语所属的至少一个多媒体信息。
在一些实施例中，服务器还能够构建倒排索引库，在倒排索引库中存储每个词语与所属的多媒体信息。
其中，在构建倒排索引库的过程中，将每个词语作为一个索引标识，并且每个索引标识对应至少一个多媒体信息。
例如，以多媒体信息为短视频为例进行说明，则在本申请实施例中构建倒排索引库的过程如图6所示，首先对短视频进行语音识别，得到每个短视频的文本信息，再对每个短视频的文本信息进行分词处理，得到至少一个词语，根据每个词语所属的短视频建立倒排索引库。
其中，该短视频为持续时长不超过预设时长的视频。该预设时长由终端设置、或者由服务器设置，或者采用其他方式设置。该预设时长为20秒、25秒、30秒或者其他数值。
需要说明的是，本申请实施例中能够重复执行步骤501-504，以更新每个词语与对应的多媒体信息，进而保证每个词语对应的多媒体信息更全面。
本申请实施例提供的方案中，能够获取多媒体信息中的词语，进而预先将每个词语和所属的多媒体信息对应存储，后续通过搜索的方式就能够获取与问题信息匹配的至少一个候选多媒体信息，提高了获取候选多媒体信息的效率，并且在对应存储每个词语和所属的多媒体信息时，考虑了多媒体信息中的信息，提高了信息量，进而能够提高后续搜索的准确率。
步骤405、服务器获取至少一个候选多媒体信息的内容信息。
其中，候选多媒体信息的内容信息为从多媒体信息中提取的信息。
在一些实施例中，获取问题信息所属的问题类型，采用问题类型对应的处理方式，获取至少一个候选多媒体信息的内容信息。其中，问题类型包括指定类型或非指定类型，指定类型是指具有固定答案信息的问题类型。
由于每个问题信息均具有所属的问题类型，不同问题信息可能对应不同的问题类型，因此先确定获取的问题信息所属的问题类型，再根据该问题类型对应的处理方式，获取至少一个候选多媒体信息的内容信息。
在一些实施例中，能够采用下述方式来获取问题信息所属的问题类型：调用分类模型对问题信息进行分类，得到问题信息所属的问题类型。
在本申请实施例中，在调用分类模型获取问题信息所属的问题类型之前，还需要对该分类模型进行训练，以得到训练后的分类模型。
在训练分类模型的过程中，获取样本问题信息和每个样本问题信息所属的样本问题类型，则将样本问题信息输入到分类模型中，获取样本问题信息的训练问题类型，将每个样本问题信息所属的样本问题类型和训练问题类型进行对比，根据对比结果对分类模型进行修正，以得到修正后的分类模型。
在一些实施例中，对于不同问题类型的问题信息，从候选多媒体信息中获取内容信息的方式包括以下两种情况：
(1)若问题信息所属的问题类型为非指定类型，则对于至少一个候选多媒体信息中的每个候选多媒体信息，从候选多媒体信息对应的文本信息中获取连续的参考数量的语句信息，将参考数量的语句信息进行组合，得到候选多媒体信息的内容信息。
若问题信息所属的问题类型为非指定类型，则该问题信息具有非固定答案信息，也即是该问题信息的答案信息包括多种，在这种情况下，对每个候选多媒体信息中的语句信息进行拼接得到的内容信息能够认为是与问题信息关联的信息。
其中，参考数量由终端设置、或者由操作人员设置、或者为默认数值，或者采用其他方式设置。该参考数量为2、3、4或者其他数值。
(2)若问题信息所属的问题类型为指定类型，则对于至少一个候选多媒体信息中的每个候选多媒体信息，对候选多媒体信息对应的文本信息进行识别，得到候选多媒体信息的内容信息。
若问题信息所属的问题类型为指定类型，则该问题信息对应固定答案信息，也即是该问题信息的答案信息包括一种，在该情况下，能够认为候选多媒体信息中包括与该问题信息匹配的固定答案信息，对多媒体信息进行识别能够获取答案信息，因此对于至少一个候选多媒体信息中的每个候选多媒体信息，对该候选多媒体信息对应的文本信息进行识别，从候选多媒体信息中识别出与问题信息关联的内容信息。
在一些实施例中，采用阅读理解技术对候选多媒体信息对应的文本信息进行识别，得到候选多媒体信息的内容信息。
在一些实施例中，若问题信息所属的问题类型为指定类型，则在本申请实施例中，还能够进一步确定指定类型对应的问题信息是属于实体指定类型还是属于数字指定类型。
其中，该数字指定类型为问题信息的答案信息为数字的类型。或者，该实体指定类型为问题信息的答案信息为实体的类型。该实体包括人名、地名、机构名等等。
若问题信息所属的问题类型为数字指定类型时，则采用数字抽取器对候选多媒体信息对应的文本信息进行识别，得到候选多媒体信息的内容信息。
若问题信息所属的问题类型为实体指定类型时，则采用实体抽取器对候选多媒体信息对应的文本信息进行识别，得到候选多媒体信息的内容信息。
其中，在本申请实施例中的抽取器均为采用阅读理解技术的抽取器。
步骤406、服务器从获取到的内容信息中，选择与问题信息匹配的答案信息。
通过上述步骤获取到多媒体信息中的内容信息后，则能够从获取的内容信息中获取与问题信息匹配的内容信息，将该内容信息作为与问题信息匹配的答案信息。
在本申请实施例中，能够通过两种方式获取内容信息与问题信息的匹配度，进而根据获取的匹配度以确定与问题信息匹配的答案信息：
第一种：在选择与问题信息匹配的答案信息的过程中，根据问题信息与获取到的每个内容信息的第一匹配度，获取与问题信息匹配的答案信息。
其中，获取的答案信息与问题信息的第一匹配度大于获取到的内容信息中其他内容信息与问题信息的第一匹配度。
在一些实施例中，按照内容信息与问题信息的第一匹配度进行排序，按照排列顺序获取预设数量的内容信息，将该预设数量的内容信息确定为与问题信息匹配的答案信息。
其中，该预设数量由终端设置，或者由操作人员设置，或者采用其他方式设置。该预设数量为1、2、3或者其他数值。
在一些实施例中，根据内容信息与问题信息的第一匹配度，获取第一匹配度大于预设匹配度的内容信息，将获取的内容信息确定为与问题信息匹配的答案信息。
其中，该预设匹配度由终端设置，或者由操作人员设置，或者采用其他方式设置。该预设匹配度为0.8、0.9或者其他数值。
另外，在本申请实施例中，能够根据每个内容信息与问题信息的第一匹配度，确定答案信息，而确定每个内容信息与问题信息的第一匹配度包括以下两种情况：
(1)若该问题信息所属的问题类型为非指定类型，则根据该非指定类型对应的处理方式获取到内容信息后，调用匹配模型获取每个内容信息与问题信息的第一匹配度。
例如，如图7所示，若问题信息所属的问题类型为非指定类型，则将候选多媒体信息对应的文本信息中连续的参考数量的语句信息进行拼接，得到内容信息，获取每个内容信息与问题信息的第一匹配度，再按照每个内容信息与问题信息的第一匹配度对内容信息进行排序，以得到与问题信息匹配的答案信息。
在一些实施例中，在调用匹配模型前，先对该匹配模型进行训练，在训练过程中，获取样本问题信息、每个样本问题信息对应的样本答案信息以及样本问题信息与样本答案信息的样本匹配度，将样本问题信息和对应的样本答案信息输入到匹配模型中，获取样本问题信息和对应的样本答案信息的预测匹配度，在根据预测匹配度和样本匹配度的差值对匹配模型进行调整，以得到训练后的匹配模型。
(2)若该问题信息所属的问题类型为非指定类型，则在对多媒体信息进行识别的过程中，能够获取到每个内容信息与问题信息的第一匹配度。
例如，如图8所示，若问题信息所属的问题类型为指定类型，进而能够确定抽取器，采用确定的抽取器抽取候选多媒体信息对应的文本信息中的内容信息，并且在抽取过程中，能够确定每个内容信息与问题信息的第一匹配度，按照内容信息与问题信息的第一匹配度进行排序，以得到与问题信息匹配的答案信息。
第二种：获取每个内容信息与问题信息的第一匹配度，获取至少一个候选多媒体信息中每个候选多媒体信息对应的文本信息与问题信息的第二匹配度，根据每个内容信息与问题信息的第一匹配度，以及每个内容信息所属的候选多媒体信息对应的文本信息与问题信息的第二匹配度，获取与问题信息匹配的答案信息。
获取每个内容信息与问题信息的第一匹配度后，还能够获取候选多媒体信息与问题信息的第二匹配度，获取每个内容信息与问题信息的第一匹配度和每个内容信息所属的候选多媒体信息对应的文本信息与问题信息的第二匹配度的乘积，得到每个内容信息的第三匹配度，再根据每个内容信息的第三匹配度获取与问题信息匹配的答案信息。
其中，获取的答案信息与问题信息的第三匹配度大于获取到的内容信息中其他内容信息与问题信息的第三匹配度。
在一些实施例中，按照内容信息与问题信息的第三匹配度进行排序，按照排列顺序获取预设数量的内容信息，将该预设数量的内容信息确定为与问题信息匹配的答案信息。
其中，该预设数量由终端设置，或者由操作人员设置，或者采用其他方式设置。该预设数量为1、2、3或者其他数值。
在一些实施例中，根据内容信息与问题信息的第三匹配度，获取第三匹配度大于预设匹配度的内容信息，将获取的内容信息确定为与问题信息匹配的答案信息。
其中，该预设匹配度由终端设置，或者由操作人员设置，或者采用其他方式设置。该预设匹配度为0.8、0.9或者其他数值。
在本申请实施例中，不仅考虑了内容信息与问题信息的匹配度，还考虑了内容信息所属的候选多媒体信息与问题信息的匹配度，将两种匹配度相结合，能够提高获取的内容信息的第三匹配度的准确率，进而根据第三匹配度确定答案信息时，能够提高确定的答案信息的准确率。
步骤407、服务器将选择的答案信息对应的多媒体信息确定为问题信息匹配的多媒体信息。
在本申请实施例中，由于选择的答案信息均为从多媒体信息的内容信息中获取的信息，因此答案信息对应有多媒体信息，确定与问题信息匹配的答案信息后，能够获取答案信息对应的多媒体信息，将获取的多媒体信息确定为问题信息匹配的多媒体信息。
步骤408、服务器向终端发送多媒体信息和答案信息。
步骤409、终端接收服务器发送的问题信息匹配的多媒体信息以及问题信息匹配的答案信息。
步骤410、终端在搜索界面中显示多媒体信息和答案信息。
终端能够接收服务器发送的多媒体信息和答案信息，且该多媒体信息和答案信息均为与问题信息匹配的信息，则接收到问题信息对应的多媒体信息和答案信息后，能够在搜索界面中显示多媒体信息和答案信息。
其中，答案信息位于多媒体信息中，说明多媒体信息与答案信息为对应关系，则在搜索界面中显示多媒体信息和答案信息时，将多媒体信息和答案信息对应显示。
例如，如图9所示，该搜索界面中显示多媒体信息，且还在每个多媒体信息中显示问题信息匹配的答案信息。另外，参见图9，在搜索界面的顶部还显示有搜索框，在该搜索框中显示有用户输入的问题信息。
在一些实施例中，在搜索界面中显示多媒体信息和答案信息，包括以下任一种情况：
(1)答案信息悬浮显示在多媒体信息的上层。
在一些实施例中，在搜索界面中显示多媒体信息时，还能够在该多媒体信息上显示悬浮框，在该悬浮框中显示答案信息，以告知用户与问题信息匹配的答案信息，并且还能够供用户查看与问题信息匹配的多媒体信息。
例如，如图10所示，在搜索界面中显示有多媒体信息A和多媒体信息B，并且在多媒体信息A的上层悬浮显示有答案信息，以及在多媒体信息B的上层也悬浮显示有答案信息。
(2)答案信息显示在多媒体信息的简介区域中。
在搜索界面中显示多媒体信息，并且该多媒体信息还包括简介区域，能够将答案信息显示在简介区域中，以实现在显示多媒体信息的同时，能够显示答案信息。
其中，该简介区域中包括对多媒体信息的简介信息。例如该简介区域中包括多媒体信息的标题、多媒体信息的内容概述以及问题信息的答案信息等等。
例如，如图11所示，在搜索界面中显示有多媒体信息A和多媒体信息B，并且多媒体信息A的上方显示有简介区域1，在该简介区域1中包括答案信息，并且多媒体信息B的上方显示有简介区域2，2在简介区域2中包括答案信息。
需要说明的是，本申请实施例仅是以显示与问题信息匹配的多媒体信息和与问题信息匹配的答案信息为例进行说明。在另一实施例中，服务器还能够根据问题信息进行搜索，得到问题信息匹配的多媒体信息以及问题信息匹配的第一答案信息，获取问题信息的主体信息，将主体信息与第一答案信息进行组合，得到第二答案信息，则服务器将多媒体信息和第二答案信息发送给终端，终端接收多媒体信息和第二答案信息后，能够在搜索界面中显示多媒体信息和第二答案信息。
其中，第一答案信息位于多媒体信息中，主体信息用于指示问题信息的主语部分和谓语部分。例如，若问题信息为“张三今年多少岁”，获取的第一答案信息为“22岁”，则将问题信息的主体部分和第一答案信息进行拼接，得到“张三今年22岁”。
例如，如图12所示，对用户输入的问题信息进行分析，得到至少一个词语，根据至少一个词语进行倒排召回，获取至少一个候选多媒体信息，遍历每个候选多媒体信息，确定问题信息属于非指定类型还是指定类型，再根据问题信息所属的信息类型，从每个候选多媒体信息中抽取内容信息，对获取的内容信息进行排序，按照内容信息的排列顺序，获取答案信息以及答案信息所属的多媒体信息，显示答案信息和多媒体信息。
本申请实施例提供了一种基于搜索的问答方法，能够将搜索场景与智能问答场景融合起来，提供了基于搜索场景的问答功能，基于搜索功能搜索与问题信息匹配的多媒体信息，并且在此基础上，还能够基于问答功能获取该多媒体信息中与问题信息匹配的答案信息，用户能够直观的查看该问题信息对应的答案信息以及多媒体信息，提高了信息量，满足了用户的搜索需求，提高了搜索效果。并且，在获取答案信息时充分考虑了多媒体信息中包括的信息，以从多媒体信息中确定答案信息，提高了获取的答案信息的准确率。
并且，在本申请实施例中，搜索与问题信息匹配的至少一个候选多媒体信息，再从至少一个候选多媒体信息中的内容信息选取答案信息，搜索得到的每个候选多媒体信息均能够认为是与问题信息相关联的信息，充分考虑了每个与问题信息相关联的多媒体信息，提高了考虑的信息量，进而提高了获取与问题信息匹配的答案信息的准确率以及获取多媒体信息的准确率。
图13是根据一示例性实施例示出的一种基于搜索的问答装置的结构示意图。参见图13，该装置包括：
请求接收单元1301，被配置为执行接收终端发送的搜索请求，搜索请求携带终端的搜索界面中输入的问题信息；
搜索单元1302，被配置为执行根据问题信息进行搜索，得到问题信息匹配的多媒体信息以及问题信息匹配的答案信息，且答案信息位于多媒体信息中；
信息发送单元1303，被配置为执行向终端发送多媒体信息和答案信息，终端用于在搜索界面中显示多媒体信息和答案信息。
本申请实施例提供了一种基于搜索的问答装置，能够将搜索场景与智能问答场景融合起来，提供了基于搜索场景的问答功能，基于搜索功能搜索与问题信息匹配的多媒体信息，并且在此基础上，还能够基于问答功能获取该多媒体信息中与问题信息匹配的答案信息，用户能够直观的查看该问题信息对应的答案信息以及多媒体信息，提高了信息量，满足了用户的搜索需求，提高了搜索效果。并且，在获取答案信息时充分考虑了多媒体信息中包括的信息，以从多媒体信息中确定答案信息，提高了获取的答案信息的准确率。
在一些实施例中，参见图14，搜索单元1302，包括：
搜索子单元13021，被配置为执行搜索与问题信息匹配的至少一个候选多媒体信息；
内容获取子单元13022，被配置为执行获取至少一个候选多媒体信息的内容信息；
选择子单元13023，被配置为执行从获取到的内容信息中，选择与问题信息匹配的答案信息；
确定子单元13024，被配置为执行将选择的答案信息对应的多媒体信息，确定为问题信息匹配的多媒体信息。
在一些实施例中，搜索子单元13021，被配置为执行：
对问题信息进行分词处理，得到至少一个词语；
搜索与至少一个词语对应存储的候选多媒体信息。
在一些实施例中，参见图14，装置还包括：
识别单元1304，被配置为执行对至少一个多媒体信息进行语音识别，得到每个多媒体信息对应的文本信息；
分词单元1305，被配置为执行对每个多媒体信息对应的文本信息进行分词处理，得到至少一个词语；
存储单元1306，被配置为执行将得到的每个词语与所属的多媒体信息对应存储。
在一些实施例中，选择子单元13023，被配置为执行：
获取问题信息与每个内容信息的第一匹配度；
根据问题信息与获取到的每个内容信息的第一匹配度，获取与问题信息匹配的答案信息。
在一些实施例中，选择子单元13023，被配置为执行：
获取问题信息与每个内容信息的第一匹配度；
获取至少一个候选多媒体信息中每个候选多媒体信息对应的文本信息与问题信息的第二匹配度；
根据问题信息与每个内容信息的第一匹配度，以及每个内容信息所属的候选多媒体信息对应的文本信息与问题信息的第二匹配度，获取与问题信息匹配的答案信息。
在一些实施例中，内容获取子单元13022，还被配置为执行：
获取问题信息所属的问题类型，问题类型包括指定类型或非指定类型，指定类型是指具有固定答案信息的问题类型；
采用问题类型对应的处理方式，获取至少一个候选多媒体信息的内容信息。
在一些实施例中，内容获取子单元13022，被配置为执行调用分类模型对问题信息进行分类，得到问题信息所属的问题类型。
在一些实施例中，内容获取子单元13022，被配置为执行：
若问题信息所属的问题类型为非指定类型，则对于至少一个候选多媒体信息中的每个候选多媒体信息，从候选多媒体信息对应的文本信息中获取连续的参考数量的语句信息，将参考数量的语句信息进行组合，得到候选多媒体信息的内容信息。
在一些实施例中，内容获取子单元13022，被配置为执行：
若问题信息所属的问题类型为指定类型，则对于至少一个候选多媒体信息中的每个候选多媒体信息，对候选多媒体信息对应的文本信息进行识别，得到候选多媒体信息的内容信息。
在一些实施例中，搜索单元1302，被配置为执行：根据问题信息进行搜索，得到问题信息匹配的多媒体信息以及问题信息匹配的第一答案信息，第一答案信息位于多媒体信息中；获取问题信息的主体信息，主体信息用于指示问题信息的主语部分和谓语部分；将主体信息与第一答案信息进行组合，得到第二答案信息；
信息发送单元1303，被配置为执行向终端发送多媒体信息和第二答案信息。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图15是根据一示例性实施例示出的一种基于搜索的问答装置的结构示意图。参见图15，该装置包括：
第一接收单元1501，被配置为执行接收搜索界面中输入的问题信息；
发送单元1502，被配置为执行向服务器发送携带问题信息的搜索请求；
第二接收单元1503，被配置为执行接收服务器发送的问题信息匹配的多媒体信息以及问题信息匹配的答案信息，且答案信息位于多媒体信息中；
显示单元1504，被配置为执行在搜索界面中显示多媒体信息和答案信息。
在一些实施例中，答案信息悬浮显示于多媒体信息的上层；或者，
答案信息显示在多媒体信息的简介区域中。
图16是根据一示例性实施例示出的一种终端的框图。该终端1600可以是便携式移动终端，比如：智能手机、平板电脑、MP3播放器(Moving Picture Experts Group AudioLayer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture Experts GroupAudio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。终端1600还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。
通常，终端1600包括有：一个或多个处理器1601和一个或多个存储器1602。
处理器1601可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器1601可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1601也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器1601可以集成有GPU(Graphics Processing Unit，数据推荐器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器1601还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器1602可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器1602还可包括易失性存储器或非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器1602中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个程序代码，该至少一个程序代码用于被处理器1601所具有以实现本申请中方法实施例提供的基于搜索的问答方法。
在一些实施例中，终端1600还可选包括有：***设备接口1603和至少一个***设备。处理器1601、存储器1602和***设备接口1603之间可以通过总线或信号线相连。各个***设备可以通过总线、信号线或电路板与***设备接口1603相连。具体地，***设备包括：射频电路1604、显示屏1605、摄像头组件1606、音频电路1607、定位组件1608和电源1609中的至少一种。
***设备接口1603可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个***设备连接到处理器1601和存储器1602。在一些实施例中，处理器1601、存储器1602和***设备接口1603被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器1601、存储器1602和***设备接口1603中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。
射频电路1604用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路1604通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路1604将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路1604包括：天线***、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路1604可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：城域网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路1604还可以包括NFC(Near Field Communication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。
显示屏1605用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏1605是触摸显示屏时，显示屏1605还具有采集在显示屏1605的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器1601进行处理。此时，显示屏1605还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏1605可以为一个，设置终端1600的前面板；在另一些实施例中，显示屏1605可以为至少两个，分别设置在终端1600的不同表面或呈折叠设计；在另一些实施例中，显示屏1605可以是柔性显示屏，设置在终端1600的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏1605还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏1605可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。
摄像头组件1606用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件1606包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件1606还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。
音频电路1607可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器1601进行处理，或者输入至射频电路1604以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在终端1600的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器1601或射频电路1604的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路1607还可以包括耳机插孔。
定位组件1608用于定位终端1600的当前地理位置，以实现导航或LBS(LocationBased Service，基于位置的服务)。定位组件1608可以是基于美国的GPS(GlobalPositioning System，全球定位***)、中国的北斗***、俄罗斯的格雷纳斯***或欧盟的伽利略***的定位组件。
电源1609用于为终端1600中的各个组件进行供电。电源1609可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源1609包括可充电电池时，该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。
在一些实施例中，终端1600还包括有一个或多个传感器1610。该一个或多个传感器1610包括但不限于：加速度传感器1611、陀螺仪传感器1612、压力传感器1613、指纹传感器1614、光学传感器1615以及接近传感器1616。
加速度传感器1611可以检测以终端1600建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器1611可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器1601可以根据加速度传感器1611采集的重力加速度信号，控制显示屏1605以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器1611还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。
陀螺仪传感器1612可以检测终端1600的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器1612可以与加速度传感器1611协同采集用户对终端1600的3D动作。处理器1601根据陀螺仪传感器1612采集的数据，可以实现如下功能：动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变UI)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。
压力传感器1613可以设置在终端1600的侧边框和/或显示屏1605的下层。当压力传感器1613设置在终端1600的侧边框时，可以检测用户对终端1600的握持信号，由处理器1601根据压力传感器1613采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器1613设置在显示屏1605的下层时，由处理器1601根据用户对显示屏1605的压力操作，实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。
指纹传感器1614用于采集用户的指纹，由处理器1601根据指纹传感器1614采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器1614根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器1601授权该用户具有相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器1614可以被设置终端1600的正面、背面或侧面。当终端1600上设置有物理按键或厂商Logo时，指纹传感器1614可以与物理按键或厂商标志集成在一起。
光学传感器1615用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器1601可以根据光学传感器1615采集的环境光强度，控制显示屏1605的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高显示屏1605的显示亮度；当环境光强度较低时，调低显示屏1605的显示亮度。在另一个实施例中，处理器1601还可以根据光学传感器1615采集的环境光强度，动态调整摄像头组件1606的拍摄参数。
接近传感器1616，也称距离传感器，通常设置在终端1600的前面板。接近传感器1616用于采集用户与终端1600的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器1616检测到用户与终端1600的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器1601控制显示屏1605从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器1616检测到用户与终端1600的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器1601控制显示屏1605从息屏状态切换为亮屏状态。
本领域技术人员可以理解，图16中示出的结构并不构成对终端1600的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
图17是根据一示例性实施例示出的一种服务器的结构示意图，该服务器1700可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(CentralProcessing Units，CPU)1701和一个或一个以上的存储器1702，其中，存储器1702中存储有至少一条程序代码，至少一条程序代码由处理器1701加载并执行以实现上述各个方法实施例提供的方法。当然，该服务器还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件，以便进行输入输出，该服务器还可以包括其他用于实现设备功能的部件，在此不做赘述。
服务器1700可以用于执行上述基于搜索的问答方法中服务器所执行的步骤。
在示例性实施例中，还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当存储介质中的程序代码由服务器的处理器执行时，使得服务器能够执行上述基于搜索的问答方法中服务器所执行的步骤。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的程序代码由服务器的处理器执行时，使得服务器能够执行上述基于搜索的问答方法中服务器所执行的步骤。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于搜索的问答方法，其特征在于，所述方法包括：
接收终端发送的搜索请求，所述搜索请求携带所述终端的搜索界面中输入的问题信息；
根据所述问题信息进行搜索，得到所述问题信息匹配的多媒体信息以及所述问题信息匹配的答案信息，且所述答案信息位于所述多媒体信息中；
向所述终端发送所述多媒体信息和所述答案信息，所述终端用于在所述搜索界面中显示所述多媒体信息和所述答案信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述问题信息进行搜索，得到所述问题信息匹配的多媒体信息以及所述问题信息匹配的答案信息，包括：
搜索与所述问题信息匹配的至少一个候选多媒体信息；
获取所述至少一个候选多媒体信息的内容信息；
从获取到的内容信息中，选择与所述问题信息匹配的所述答案信息；
将选择的答案信息对应的多媒体信息，确定为所述问题信息匹配的多媒体信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述搜索与所述问题信息匹配的至少一个候选多媒体信息，包括：
对所述问题信息进行分词处理，得到至少一个词语；
搜索与所述至少一个词语对应存储的候选多媒体信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述搜索与所述至少一个词语对应存储的候选多媒体信息之前，所述方法还包括：
对至少一个多媒体信息进行语音识别，得到每个多媒体信息对应的文本信息；
对所述每个多媒体信息对应的文本信息进行分词处理，得到至少一个词语；
将得到的每个词语与所属的多媒体信息对应存储。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从获取到的内容信息中，选择与所述问题信息匹配的所述答案信息，包括：
获取所述问题信息与每个内容信息的第一匹配度；
根据所述问题信息与所述每个内容信息的第一匹配度，获取与所述问题信息匹配的答案信息。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从获取到的内容信息中，选择与所述问题信息匹配的所述答案信息，包括：
获取所述问题信息与每个内容信息的第一匹配度；
获取所述至少一个候选多媒体信息中每个候选多媒体信息对应的文本信息与所述问题信息的第二匹配度；
根据所述问题信息与每个内容信息的第一匹配度，以及所述每个内容信息所属的候选多媒体信息对应的文本信息与所述问题信息的第二匹配度，获取与所述问题信息匹配的答案信息。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述至少一个候选多媒体信息的内容信息，包括：
获取所述问题信息所属的问题类型，所述问题类型包括指定类型或非指定类型，所述指定类型是指具有固定答案信息的问题类型；
采用所述问题类型对应的处理方式，获取所述至少一个候选多媒体信息的内容信息。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述获取所述问题信息所属的问题类型，包括：
调用分类模型对所述问题信息进行分类，得到所述问题信息所属的问题类型。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述采用所述问题类型对应的处理方式，获取所述至少一个候选多媒体信息的内容信息，包括：
若所述问题信息所属的问题类型为所述非指定类型，则对于所述至少一个候选多媒体信息中的每个候选多媒体信息，从所述候选多媒体信息对应的文本信息中获取连续的参考数量的语句信息，将所述参考数量的语句信息进行组合，得到所述候选多媒体信息的内容信息。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述采用所述问题类型对应的处理方式，获取所述至少一个候选多媒体信息的内容信息，包括：
若所述问题信息所属的问题类型为所述指定类型，则对于所述至少一个候选多媒体信息中的每个候选多媒体信息，对所述候选多媒体信息对应的文本信息进行识别，得到所述候选多媒体信息的内容信息。
CN202010983014.5A 2020-09-17 2020-09-17 基于搜索的问答方法、装置、设备及存储介质 Pending CN112115282A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010983014.5A CN112115282A (zh) 2020-09-17 2020-09-17 基于搜索的问答方法、装置、设备及存储介质
PCT/CN2021/107710 WO2022057435A1 (zh) 2020-09-17 2021-07-21 基于搜索的问答方法及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010983014.5A CN112115282A (zh) 2020-09-17 2020-09-17 基于搜索的问答方法、装置、设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112115282A true CN112115282A (zh) 2020-12-22

Family

ID=73799922

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010983014.5A Pending CN112115282A (zh) 2020-09-17 2020-09-17 基于搜索的问答方法、装置、设备及存储介质

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN112115282A (zh)
WO (1) WO2022057435A1 (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113901302A (zh) * 2021-09-29 2022-01-07 北京百度网讯科技有限公司 数据处理方法、装置、电子设备和介质
CN114168725A (zh) * 2021-12-08 2022-03-11 北京字节跳动网络技术有限公司 对象问答的处理方法、装置、电子设备、介质和产品
WO2022057435A1 (zh) * 2020-09-17 2022-03-24 北京达佳互联信息技术有限公司 基于搜索的问答方法及存储介质
CN114372160A (zh) * 2022-01-12 2022-04-19 北京字节跳动网络技术有限公司 一种搜索请求处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114817584A (zh) * 2022-06-29 2022-07-29 阿里巴巴（中国）有限公司 信息处理方法、计算机可读存储介质以及电子设备

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101996195A (zh) * 2009-08-28 2011-03-30 ***通信集团公司 音频文件中语音信息的搜索方法、装置及设备
CN103425640A (zh) * 2012-05-14 2013-12-04 华为技术有限公司 一种多媒体问答***及方法
US20160350304A1 (en) * 2015-05-27 2016-12-01 Google Inc. Providing suggested voice-based action queries
CN106599028A (zh) * 2016-11-02 2017-04-26 华南理工大学 一种基于视频图像处理的书本内容搜索匹配方法
CN108829765A (zh) * 2018-05-29 2018-11-16 平安科技（深圳）有限公司 一种信息查询方法、装置、计算机设备及存储介质
CN109165285A (zh) * 2018-08-24 2019-01-08 北京小米智能科技有限公司 处理多媒体数据的方法、装置及存储介质
CN109684492A (zh) * 2018-12-28 2019-04-26 北京爱奇艺科技有限公司 一种多媒体文件查找方法、装置及电子设备
CN109949723A (zh) * 2019-03-27 2019-06-28 浪潮金融信息技术有限公司 一种通过智能语音对话进行产品推荐的装置及方法
CN110569419A (zh) * 2019-07-31 2019-12-13 平安科技（深圳）有限公司 问答***优化方法、装置、计算机设备及存储介质
US20200074342A1 (en) * 2018-08-29 2020-03-05 Hitachi, Ltd. Question answering system, question answering processing method, and question answering integrated system
CN111125384A (zh) * 2018-11-01 2020-05-08 阿里巴巴集团控股有限公司 一种多媒体答案生成方法、装置、终端设备以及存储介质
CN111414498A (zh) * 2020-04-29 2020-07-14 北京字节跳动网络技术有限公司 多媒体信息推荐方法、装置及电子设备

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104657043A (zh) * 2013-11-19 2015-05-27 中兴通讯股份有限公司 一种多媒体数据备份方法、用户终端及同步装置
CN109086448B (zh) * 2018-08-20 2021-04-30 广东小天才科技有限公司 一种基于性别特征信息的语音搜题方法及家教设备
CN112115282A (zh) * 2020-09-17 2020-12-22 北京达佳互联信息技术有限公司 基于搜索的问答方法、装置、设备及存储介质

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101996195A (zh) * 2009-08-28 2011-03-30 ***通信集团公司 音频文件中语音信息的搜索方法、装置及设备
CN103425640A (zh) * 2012-05-14 2013-12-04 华为技术有限公司 一种多媒体问答***及方法
US20160350304A1 (en) * 2015-05-27 2016-12-01 Google Inc. Providing suggested voice-based action queries
CN106599028A (zh) * 2016-11-02 2017-04-26 华南理工大学 一种基于视频图像处理的书本内容搜索匹配方法
CN108829765A (zh) * 2018-05-29 2018-11-16 平安科技（深圳）有限公司 一种信息查询方法、装置、计算机设备及存储介质
CN109165285A (zh) * 2018-08-24 2019-01-08 北京小米智能科技有限公司 处理多媒体数据的方法、装置及存储介质
US20200074342A1 (en) * 2018-08-29 2020-03-05 Hitachi, Ltd. Question answering system, question answering processing method, and question answering integrated system
CN111125384A (zh) * 2018-11-01 2020-05-08 阿里巴巴集团控股有限公司 一种多媒体答案生成方法、装置、终端设备以及存储介质
CN109684492A (zh) * 2018-12-28 2019-04-26 北京爱奇艺科技有限公司 一种多媒体文件查找方法、装置及电子设备
CN109949723A (zh) * 2019-03-27 2019-06-28 浪潮金融信息技术有限公司 一种通过智能语音对话进行产品推荐的装置及方法
CN110569419A (zh) * 2019-07-31 2019-12-13 平安科技（深圳）有限公司 问答***优化方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111414498A (zh) * 2020-04-29 2020-07-14 北京字节跳动网络技术有限公司 多媒体信息推荐方法、装置及电子设备

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李佳等: "数字多媒体旅游咨询信息智能问答***设计", 《现代电子技术》 *
杨子伍: "数字图书馆中基于内容的多媒体检索", 《图书馆学刊》 *
肖巧萍: "《外语学习策略理论与实践研究》", 30 June 2013, 太原：山西人民出版社 *
马海龙等: "《智慧旅游导论》", 30 April 2020, 银川：宁夏人民教育出版社 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022057435A1 (zh) * 2020-09-17 2022-03-24 北京达佳互联信息技术有限公司 基于搜索的问答方法及存储介质
CN113901302A (zh) * 2021-09-29 2022-01-07 北京百度网讯科技有限公司 数据处理方法、装置、电子设备和介质
CN114168725A (zh) * 2021-12-08 2022-03-11 北京字节跳动网络技术有限公司 对象问答的处理方法、装置、电子设备、介质和产品
CN114372160A (zh) * 2022-01-12 2022-04-19 北京字节跳动网络技术有限公司 一种搜索请求处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114372160B (zh) * 2022-01-12 2023-08-15 抖音视界有限公司 一种搜索请求处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114817584A (zh) * 2022-06-29 2022-07-29 阿里巴巴（中国）有限公司 信息处理方法、计算机可读存储介质以及电子设备
CN114817584B (zh) * 2022-06-29 2022-11-15 阿里巴巴（中国）有限公司 信息处理方法、计算机可读存储介质以及电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
WO2022057435A1 (zh) 2022-03-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109040297B (zh) 用户画像生成方法及装置
CN108829881B (zh) 视频标题生成方法及装置
CN109151593B (zh) 主播推荐方法、装置存储介质
CN110572711B (zh) 视频封面生成方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111079012A (zh) 直播间推荐方法、装置、存储介质及终端
CN112115282A (zh) 基于搜索的问答方法、装置、设备及存储介质
CN110572716B (zh) 多媒体数据播放方法、装置及存储介质
CN109151044B (zh) 信息推送方法、装置、电子设备及存储介质
CN110932963B (zh) 多媒体资源分享方法、***、装置、终端、服务器及介质
CN109068160B (zh) 链接视频的方法、装置和***
CN111506758B (zh) 物品名称确定方法、装置、计算机设备及存储介质
WO2022048398A1 (zh) 多媒体数据拍摄方法及终端
CN110933468A (zh) 播放方法、装置、电子设备及介质
CN110267054B (zh) 一种推荐直播间的方法及装置
CN113490010B (zh) 基于直播视频的互动方法、装置、设备及存储介质
CN112511850A (zh) 连麦方法、直播显示方法、装置、设备及存储介质
CN109618192B (zh) 播放视频的方法、装置、***和存储介质
CN112148899A (zh) 多媒体推荐方法、装置、设备及存储介质
CN112052354A (zh) 视频推荐方法、视频展示方法、装置及计算机设备
CN113918767A (zh) 视频片段定位方法、装置、设备及存储介质
CN113987326B (zh) 资源推荐方法、装置、计算机设备及介质
CN112052355A (zh) 视频的展示方法、装置、终端、服务器、***及存储介质
CN111796990A (zh) 资源显示方法、装置、终端及存储介质
CN109547847B (zh) 添加视频信息的方法、装置及计算机可读存储介质
CN113032587A (zh) 多媒体信息推荐方法、***、装置、终端和服务器

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20201222