(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210422613.9 (22)申请日 2022.04.21 (71)申请人 南京坤爵信息技 术有限公司 地址 210000 江苏省南京市江北新区葛塘 街道浦六北路216号A 2栋3374室 (72)发明人 张刚峰　张红岩　张玉峰　 (74)专利代理 机构 深圳博敖专利代理事务所 (普通合伙) 44884 专利代理师 张秀丽 (51)Int.Cl. G06F 16/33(2019.01) G06F 16/332(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 40/247(2020.01) G06F 40/30(2020.01) (54)发明名称 一种基于KTree算法的智能超 级检索的方法 (57)摘要 本发明涉及智能检索技术领域， 且公开了一 种基于KTree算法的智能超级检索的方法， 包括 以下步骤： S1： 查询关键字； S2： 利用REST协议进 行语句拆分， 智能分词语义分析； S3： 同步数据， 利用KTREE， 对产生的新的关键词进行查询语句； S4： 查询包括I/K分词， 建立索引， 知识图谱； S5： 显示结果。 本发 明充分利用现有的倒排索引技术 及Ktree算法的综合处理分词、 权重等优势从而 可以有效地 提高查全率。 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 CN 115017257 A 2022.09.06 CN 115017257 A 1.一种基于KTre e算法的智能超级检索的方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： S1： 查询关键 字； S2： 利用REST协议进行语句拆分， 智能分词语义分析； S3： 同步数据， 利用KTRE E， 对产生的新的关键词进行查询语句； S4： 查询包括 I/K分词， 建立索引， 知识图谱； S5： 显示结果。 2.一种基于KTree算法的智能超级检索的系统， 包括上述权利要求1所述的一种基于 KTree算法 的智能超级检索的方法， 其特征在于： 该系统为业务系统， 所述业务系统信号连 接有查询关键字模块， 所述查询关键字模块信号连接有KTREE算法模块， 所述KTREE算法模 块信号连接有全文知识库模块， 所述全文知识库模块信号连接有语义相似性评估模块， 所 述语义相似性评估模块信号连接有倒排索引模块， 所述倒排索引模块信号连接有显示结果 模块。 3.根据权利要求2所述的一种基于KTree算法的智能超级检索的方法， 其特征在于： 所 述S2中， 根据输入的查询语句， 将查询语句拆分为关键语义与关键词。 4.根据权利要求3所述的一种基于KTree算法的智能超级检索的方法， 其特征在于： 所 述S3中， 根据关键语义进行基于领域本体的语义扩展以生成扩展语义， 并根据扩展语义和 所述关键词生成扩展查询语句。 5.根据权利要求4所述的一种基于KTree算法的智能超级检索的方法， 其特征在于： 对 展语义进 行相似度评分 并对扩展查询语句进 行语义加权， 并对扩展查询语句进行文本检索 以得到相应的查询结果； 以及显示检索后的查询结果。 6.根据权利要求5所述的一种基于KTree算法的智能超级检索的方法， 其特征在于： 所 述S3中， KTree算法是一个综合处理语义、 分析、 权重的算法库， 在进行文本检索时， 查询语 句处理模块用于根据输入的查询语句， 将所述查询语句拆分为关键语义与关键词并进 行语 义分析， 权重管理， 智能排序等； 通过处理后的语句进行扩展生成语义语句， 并将所述扩展 语义语句与所述关键词一起组成扩展查询 语句最终生成查询 语句进行文本检索 并得到相 应的查询结果。 7.根据权利要求6所述的一种基于KTree算法的智能超级检索的方法， 其特征在于： 在 一些示例中查询 语句中包含同义词， 同音词等关键词语句， 将显示所有相似结果以权重进 行显示。 8.根据权利要求7所述的一种基于KTree算法的智能超级检索的方法， 其特征在于： 对 查询到的结果按权重或排序关键字展示， 得到用户查询对应的最终倒排索引列表， 并将最 终结果反馈 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115017257 A 2一种基于KTre e算法的智能超级检索的方 法 技术领域 [0001]本发明涉及智能检索技术领域， 具体为一种基于KTree算法的智能超级检索的方 法。 背景技术 [0002]大数据时代面对海量的信息， 如何从中找到自己感兴趣的内容便成了一个人们研 究的课题， 搜索引擎在这种情况下应运而生。 其中快速有效的倒排索引技术开辟了文本搜 索引擎的先河， 倒排表索引是一种将文本中出现的各个索引项和索引项 出现的位置信息存 储在称为表结构的索引中， 检索时， 仅查找倒排表来检索查询词的方法。 在查询的时候由于 可以一次得到关键字所对应的所有文档。 但是即便有了倒排索引， 机器仍然不能理解人类 的语言， 因此不能理解查询意图， 从而导致搜索出的信息不够准确。 基于KTree算法为每个 信息实例加上各式各样的标签， 不再拘泥于用户所输入请求语句的关键词本身， 而能够较 为准确地捕捉到用户所输入语句潜在的意图， 从而能更准确地向用户返回最符合其需求的 结果。 发明内容 [0003](一)解决的技 术问题 [0004]针对现有技 术的不足， 本发明提供了一种基于KTre e算法的智能超级检索的方法。 [0005](二)技术方案 [0006]为实现上述目的， 本 发明提供如下技术方案： 一种基于KTree算法的智能超级检索 的方法， 包括以下步骤： [0007]S1： 查询关键 字； [0008]S2： 利用REST协议进行语句拆分， 智能分词语义分析； [0009]S3： 同步数据， 利用KTRE E， 对产生的新的关键词进行查询语句； [0010]S4： 查询包括 I/K分词， 建立索引， 知识图谱； [0011]S5： 显示结果。 [0012]一种基于KTr ee算法的智能超级检索的系统， 包括所述的一种基于KTr ee算法的智 能超级检索的方法， 该系统为业务系统， 所述业务系统信号连接有查询关键字模块， 所述查 询关键字模块信号连接有KTREE算法模块， 所述KTREE算法模块信号连接有全文知识库模 块， 所述全文知识库模块信号连接有语义相似性评估模块， 所述语义相似性评估模块信号 连接有倒排索引模块， 所述倒排索引模块信号连接有显示结果模块。 [0013]优选的， 所述S2中， 根据输入的查询语句， 将查询语句拆分为关键语义与关键词。 [0014]优选的， 所述S3中， 根据关键语义进行基于领域本体的语义扩展以生成扩展语义， 并根据扩展语义和所述关键词生成扩展查询语句。 [0015]优选的， 所述对展语义进行相似度评分并对扩展查询语句进行语义加权， 并对扩 展查询语句进行文本检索以得到相应的查询结果； 以及显示检索后的查询结果。说　明　书 1/3 页 3 CN 115017257 A 3