一种融合知识图谱与大规模用户日志的会话式检索方法

摘要

本发明通过人工智能领域的方法，实现了一种融合知识图谱与大规模用户日志的会话式检索方法。首先通过在一个融合的实体图上学习当前会话内实体的表示，在学习该表示过程中同时考虑到了实体对应的上下文信息。随后，方法使用学习到的实体表示与原始实体表示和词表示来实现会话上下文与候选文档的相关度计算。最终通过相关度分数对候选文档进行排序。本发明提供的方法将知识图谱与查询日志中提取的实体图进行融合，并通过图注意力神经网络计算融合实体表示来融入额外知识。计算得到的融合实体表示被用于会话上下文与候选文档的匹配过程。相比于以往会话式检索模型首次尝试引入当前会话以外的知识来提升文档检索效果，进而提升搜索引擎用户的使用体验。