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模型训练方法、主题推荐理由的获取方法及系统、电子设备
本发明公开了一种模型训练方法、主题推荐理由的获取方法及系统、电子设备,模型训练方法包括:获取与旅游景点主题相关的文本数据;对文本数据按照与旅游景点主题的相关程度以及内容优质程度进行标注;根据标注后的文本数据建立训练数据集;利用训练数据集对主题匹配模型进行第一次训练;通过数据增强方法进行数据增强,并将增强后的数据增加至训练数据集;利用包括有增强数据的训练数据集对主题匹配模型进行第二次训练,训练完成的主题匹配模型用于接收输入的目标主题,生成与目标主题相对应的推荐理由。不需要通过人工筛选与旅游景点主题对应的推荐理由,提高了推荐理由的生成效率,降低了时间和人工成本。
文本搜索方法、装置、可读介质及电子设备
本公开涉及一种文本搜索方法、装置、可读介质及电子设备。该方法包括:将待搜索的第一文本按照多种预设划分方式划分,得到多组目标划分文本集;将该多组目标划分文本集输入预先训练的文本向量模型,得到第一文本向量;根据该第一文本向量从预先建立的文本知识库的第二文本向量中获取目标文本向量,该文本知识库包括一个或多个第二文本向量,以及该第二文本向量对应的第二文本;将该目标文本向量对应的第二文本作为目标搜索结果,并展示该目标搜索结果。这样,可以提高文本搜索的准确率,从而避免由于用户拼写错误导致的搜索结果错误或不完整的情况发生,提高用户的体验。
确定候选信息的方法、确定查询结果的方法、装置、设备
本公开提供了一种确定候选信息的方法、确定查询结果的方法、装置、设备和存储介质,应用于人工智能领域,具体应用于自然语言处理技术领域和深度学习技术领域,可应用于智慧医疗场景和搜索场景。确定候选信息的方法的具体实现方案为:针对多个历史对话段中的每个历史对话段,提取每个历史对话段的特征信息;基于特征信息,采用预定评估模型确定每个历史对话段的质量评估值;以及确定多个历史对话段中质量评估值大于预定评估值阈值的历史对话段,获得候选信息。
搜索引擎的查询优化方法、装置、电子设备
本申请提供了一种搜索引擎的查询优化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质;方法包括:获取搜索引擎的历史查询记录,历史查询记录包括多个查询语句,基于查询语句包括的词语生成语法树;基于语法树中每个词语对应的倒排列表包括的信息的数量,调整语法树中的词语的执行顺序;基于调整执行顺序后的语法树进行搜索,并根据搜索结果确定语法树中每个词语的执行顺序,且执行顺序使整体搜索代价最小;其中,语法树用于供搜索引擎在接收到查询语句时进行搜索。通过本申请,能够减少搜索消耗。
云计算索引推荐方法及系统
本公开提供一种云计算索引推荐方法及系统,所述方法包括:获取当前使用的云计算服务器在单位时间的单位计算成本以及单位存储成本;获取目标用户所有的历史查询语句,提取所有的历史查询语句的共有特征,根据共有特征确定历史查询语句对应的查询索引;根据查询索引查询数据库的频率、时间以及所使用的计算资源,确定每个查询索引的查询成本;基于所获取的目标用户的当前查询语句,确定当前查询语句对应的多个当前查询索引;根据多个当前查询索引,通过单位计算成本以及单位存储成本、以及计算资源使用量以及使用时间,确定每个当前查询索引对应的总成本;向目标用户推荐目标查询索引。本公开的方法通过推荐索引,用存储资源交换计算资源。
输入方法、装置和机器可读介质
本发明实施例提供了一种输入方法、装置和机器可读介质,其中的输入方法具体包括:对用户在日语键盘上的操作轨迹进行识别;若所述操作轨迹为手写轨迹,则确定所述手写轨迹对应的日文字符候选;确定所述日文字符候选对应的假名信息;展示所述假名信息。本发明实施例可以提高假名信息的获取效率。

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