搜索内容重排序的确定方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及人工智能技术领域及金融领域，尤其涉及一种搜索内容重排序的确定方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着人工智能技术的兴起，越来越多的人工智能技术应用在金融领域或保险领域中，例如搜索功能应用在工作和生活中的各个方面，在信息流越来越密集，信息类型越来越丰富的趋势下，需要针对搜索结果中的各个类型内容进行合理的重排序，以达到用户满意的搜索结果。在金融领域或保险领域中，对于潜在客户来说，根据自己的实际需求，从众多的搜索内容中找到适合自己的金融业务或保险业务是至关重要的。目前业内的重排技术大多是基于相关性规则和业务规则，无法融合多特征排序模型与相关度结果，同时对于不同相关程度的内容用一样的排序逻辑，难以进行有效的相关性区分，对于用户来说无法得到更为符合心意的搜索结果，搜索召回内容的相关性较为低下。因此如何提高搜索召回内容的相关性成为了亟需解决的问题。


技术实现要素：

3.本技术提供了一种搜索内容重排序的确定方法、装置、计算机设备及存储介质，以提高搜索召回内容的相关性。
4.第一方面，本技术提供了一种搜索内容重排序的确定方法，所述搜索内容重排序的确定方法包括：在接收到搜索关键词时，根据所述搜索关键词确定各目标召回内容，并将各目标召回内容输入至预设相关性匹配模型，确定各所述目标召回内容与所述搜索关键词的目标相关性；根据所述目标相关性确定各所述目标召回内容的展示优先级，基于所述展示优先级，将各所述目标召回内容重新排序，并将重新排序后的各所述目标召回内容作为搜索内容进行展示。
5.第二方面，本技术还提供了一种搜索内容重排序的确定装置，所述搜索内容重排序的确定装置包括：
6.目标相关性确定模块，用于在接收到搜索关键词时，根据所述搜索关键词确定各目标召回内容，并将各目标召回内容输入至预设相关性匹配模型，确定各所述目标召回内容与所述搜索关键词的目标相关性；
7.重排序模块，用于根据所述目标相关性确定各所述目标召回内容的展示优先级，基于所述展示优先级，将各所述目标召回内容重新排序，并将重新排序后的各所述目标召回内容作为搜索内容进行展示。
8.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如上述的搜索内容重排序的确定方法。
9.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质
存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上述的搜索内容重排序的确定方法。
10.本技术公开了一种搜索内容重排序的确定方法、装置、计算机设备及存储介质，所述搜索内容重排序的确定方法包括在接收到搜索关键词时，根据所述搜索关键词确定各目标召回内容，并将各目标召回内容输入至预设相关性匹配模型，确定各所述目标召回内容与所述搜索关键词的目标相关性；根据所述目标相关性确定各所述目标召回内容的展示优先级，基于所述展示优先级，将各所述目标召回内容重新排序，并将重新排序后的各所述目标召回内容作为搜索内容进行展示。通过上述方式，本技术通过相关性匹配模型确定各目标召回内容的目标相关性后，根据目标相关性确定各目标召回内容的优先级，并根据优先级将各目标召回内容重新排序，将重排序后的目标召回内容作为搜索内容向用户展示，完成搜索关键词对应的召回内容的重排序，提高了搜索召回内容的相关性。
附图说明
11.为了更清楚地说明本技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
12.图1是本技术的第一实施例提供的一种搜索内容重排序的确定方法的示意流程图；
13.图2是本技术的第二实施例提供的一种搜索内容重排序的确定方法的示意流程图；
14.图3是本技术的第三实施例提供的一种搜索内容重排序的确定方法的示意流程图；
15.图4是本技术的第四实施例提供的一种搜索内容重排序的确定方法的示意流程图；
16.图5是本技术的第一实施例提供的一种搜索内容重排序的确定装置的示意性框图；
17.图6是本技术的实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。
具体实施方式
18.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
19.附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
20.应当理解，在此本技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本技术。如在本技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
21.还应当理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
22.本技术的实施例提供了一种搜索内容重排序的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。其中，该搜索内容重排序的确定方法可以应用于服务器中，通过相关性匹配模型确定各目标召回内容的目标相关性后，根据目标相关性确定各目标召回内容的优先级，并根据优先级将各目标召回内容重新排序，将重排序后的目标召回内容作为搜索内容向用户展示，完成搜索关键词对应的召回内容的重排序，提高了搜索召回内容的相关性。其中，该服务器可以为独立的服务器，也可以为服务器集群。
23.下面结合附图，对本技术的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
24.请参阅图1，图1是本技术的第一实施例提供的一种搜索内容重排序的确定方法的示意流程图。该搜索内容重排序的确定方法可应用于服务器中，用于完成搜索关键词对应的召回内容的重排序，提高搜索召回内容的相关性。
25.如图1所示，该搜索内容重排序的确定方法具体包括步骤s10至步骤s20。
26.s10、在接收到搜索关键词时，根据所述搜索关键词确定各目标召回内容，并将各目标召回内容输入至预设相关性匹配模型，确定各所述目标召回内容与所述搜索关键词的目标相关性；
27.s20、根据所述目标相关性确定各所述目标召回内容的展示优先级，基于所述展示优先级，将各所述目标召回内容重新排序，并将重新排序后的各所述目标召回内容作为搜索内容进行展示。
28.具体实施例中，当用户希望获取与搜索关键词相关的业务时，通过本技术的搜索内容重排序的确定方法能够确定各召回内容与搜索关键词的目标相关性。
29.以金融业务为例，当用户希望浏览与理财相关的业务时，则根据本实施例的方法，输入关键词如“理财”，则本实施例将根据目标相关性展示与“理财”这一关键词相关的全部召回内容，并根据展示优先级呈现给用户。
30.目标相关性包括了es相关性和语义特征相关性，其中es相关性仅考虑关键词重复，在召回内容中，根据搜索关键词出现的次数计算出搜索关键词的总字数，根据搜索关键词的总字数与这一段文字的总字数的比值，能够确定这一段文字与搜索关键词的es相关性。
31.语义特征相关性则是根据内容与搜索query的语义相关性得分，分别提取搜索关键词的语义特征向量与召回内容的语义特征向量，并计算两者的欧式距离，得到语义特征相关性。
32.根据目标召回内容的es相关性和语义特征相关性，确定目标召回内容的展示优先级，并根据展示优先级将各目标召回内容进行重新排序，作为用户搜索后的反馈展示在用户面前。
33.本实施例公开了一种搜索内容重排序的确定方法、装置、计算机设备及存储介质，所述搜索内容重排序的确定方法包括在接收到搜索关键词时，根据所述搜索关键词确定各目标召回内容，并将各目标召回内容输入至预设相关性匹配模型，确定各所述目标召回内容与所述搜索关键词的目标相关性；根据所述目标相关性确定各所述目标召回内容的展示
优先级，基于所述展示优先级，将各所述目标召回内容重新排序，并将重新排序后的各所述目标召回内容作为搜索内容进行展示。通过上述方式，本技术通过相关性匹配模型确定各目标召回内容的目标相关性后，根据目标相关性确定各目标召回内容的优先级，并根据优先级将各目标召回内容重新排序，将重排序后的目标召回内容作为搜索内容向用户展示，完成搜索关键词对应的召回内容的重排序，解决了传统金融领域或保险领域中通过搜索引擎展示召回内容的相关性低的问题，提高了在金融领域或保险领域中搜索召回内容的相关性。
34.请参阅图2，图2是本技术的第二实施例提供的一种搜索内容重排序的确定方法的示意流程图。该搜索内容重排序的确定方法可应用于服务器中，用于确定各目标召回内容与搜索关键词的目标相关性。
35.基于图1所示实施例，如图2所示，所述步骤s10具体包括步骤s11至步骤s12。
36.s11、通过分布式搜索和分析引擎es确定各所述目标召回内容的es相关性，并将所述es相关性作为所述目标相关性；
37.s12、通过语义特征确定各所述目标召回内容的语义特征相关性，并将所述语义特征相关性作为所述目标相关性。
38.具体实施例中，从es评分和语义特征向量两路召回方式中，根据相关性将内容分为多段，es召回是根据es得分，语义特征向量召回是根据内容与搜索query的语义相关性得分，分别将内容分为es完全匹配、es高相关匹配、es中相关匹配、es低相关匹配，以及向量召回完全匹配、向量召回高相关匹配、向量召回中相关匹配、向量召回低相关匹配。
39.本实施例公开了一种搜索内容重排序的确定方法、装置、计算机设备及存储介质，所述搜索内容重排序的确定方法包括通过分布式搜索和分析引擎es确定各所述目标召回内容的es相关性，并将所述es相关性作为所述目标相关性；通过语义特征确定各所述目标召回内容的语义特征相关性，并将所述语义特征相关性作为所述目标相关性；根据所述目标相关性确定各所述目标召回内容的展示优先级，基于所述展示优先级，将各所述目标召回内容重新排序，并将重新排序后的各所述目标召回内容作为搜索内容进行展示。通过上述方式，本技术分别通过es和语义特征向量获取各目标召回内容的es相关性和语义特征相关性，并将es相关性和语义特征相关性作为目标相关性，根据目标相关性确定各目标召回内容的优先级，并根据优先级将各目标召回内容重新排序，将重排序后的目标召回内容作为搜索内容向用户展示，完成搜索关键词对应的召回内容的重排序，提高了搜索召回内容的相关性。
40.请参阅图3，图3是本技术的第三实施例提供的一种搜索内容重排序的确定方法的示意流程图。该搜索内容重排序的确定方法可应用于服务器中，用于通过es获取各目标召回内容的es相关性，并将es相关性作为目标相关性，根据目标相关性确定各目标召回内容的优先级，并根据优先级将各目标召回内容重新排序，将重排序后的目标召回内容作为搜索内容向用户展示，完成搜索关键词对应的召回内容的重排序，解决了在传统金融领域或保险场景中搜索召回内容排序不符合用户需求的问题，提高了金融领域或保险场景中搜索召回内容的相关性。
41.基于图2所示实施例，如图3所示，所述步骤s11具体包括步骤s111至步骤s113。
42.s111、通过所述es获取各所述目标召回内容中所述搜索关键词出现的次数；
43.s112、计算所述搜索关键词的字数与各所述目标召回内容中总字数的es比值；
44.s113、基于预设es比值阈值与所述es比值的关系，确定各所述目标召回内容的es相关性。
45.基于图3所示实施例，本实施例中，所述步骤s113具体包括：
46.在所述es比值大于或等于第一预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es完全相关；
47.在所述es比值大于或等于第二预设es比值阈值，且小于所述第一预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es高相关；
48.在所述es比值大于或等于第三预设es比值阈值，且小于所述第二预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es中相关；
49.在所述es比值小于所述第三预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es低相关。
50.众所周知，金融领域的相关业务极为复杂，涉及股票、基金、理财等等。那么根据用户输入的关键词进行搜索召回时，体现召回内容与关键词的相关性往往就在于召回内容排序。依照es相关性的排序便展示了金融领域中各业务与关键词的相关性，更符合用户对于相关搜索内容的需求体验。
51.本实施例公开了一种搜索内容重排序的确定方法、装置、计算机设备及存储介质，所述搜索内容重排序的确定方法包括通过所述es获取各所述目标召回内容中所述搜索关键词出现的次数；计算所述搜索关键词的字数与各所述目标召回内容中总字数的es比值；基于预设es比值阈值与所述es比值的关系，确定各所述目标召回内容的es相关性，并将所述es相关性作为所述目标相关性。通过上述方式，本技术通过es获取各目标召回内容的es相关性，并将es相关性作为目标相关性，根据目标相关性确定各目标召回内容的优先级，并根据优先级将各目标召回内容重新排序，将重排序后的目标召回内容作为搜索内容向用户展示，完成搜索关键词对应的召回内容的重排序，解决了在传统金融领域或保险场景中搜索召回内容排序不符合用户需求的问题，提高了金融领域或保险场景中搜索召回内容的相关性。
52.请参阅图4，图4是本技术的第四实施例提供的一种搜索内容重排序的确定方法的示意流程图。该搜索内容重排序的确定方法可应用于服务器中，用于通过语义特征向量获取各目标召回内容的语义特征相关性，并将语义特征相关性作为目标相关性，根据目标相关性确定各目标召回内容的优先级，根据优先级将各目标召回内容重新排序，将重排序后的目标召回内容作为搜索内容向用户展示，完成搜索关键词对应的召回内容的重排序，解决了在传统金融领域或保险场景中搜索召回内容排序不符合用户需求的问题，提高了搜索召回内容的相关性。
53.基于图2所示实施例，如图4所示，所述步骤s12具体包括步骤s121至步骤s122。
54.s121、提取所述搜索关键词的语义特征值，并计算所述搜索关键词的语义特征值与各所述目标召回内容的语义特征值的目标相似度；
55.s122、基于预设语义特征阈值与所述目标相似度的关系，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性。
56.基于图4所示实施例，本实施例中，所述步骤s122具体包括：
57.在所述目标相似度大于或等于第一预设语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征完全相关；
58.在所述目标相似度大于或等于第二预设语义特征阈值，且小于所述第一语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征高相关；
59.在所述目标相似度大于或等于第三预设语义特征阈值，且小于所述第二语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征中相关；
60.在所述目标相似度小于第三预设语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征低相关。
61.基于上述全部实施例，本实施例中，所述步骤s20包括：
62.将所述目标相关性为es完全相关和/或语义特征完全相关的各目标召回内容设置为第一展示优先级；
63.将所述目标相关性为es高相关和/或语义特征高相关的各目标召回内容设置为第二展示优先级；
64.将所述目标相关性为语义特征中相关的各目标召回内容设置为第三展示优先级；
65.将所述目标相关性为es中相关的各目标召回内容设置为第四展示优先级；
66.将所述目标相关性为es低相关和/或语义特征低相关的各目标召回内容设置为第五展示优先级。
67.具体地，以保险业务为例，当用户需要搜索的关键词为“医疗保险”时，则根据本实施例中的展示优先级，对出现的全部召回内容进行相关性排序，以此确定展示优先级，那么在本实施例的保险场景中，“医疗保险”这一关键词对应的排序靠前的召回内容应都包含“医疗保险”或与“医疗保险”时高相关的。相应的，排序靠后的则是与“医疗”或“保险”相关的其他低相关内容。
68.本实施例公开了一种搜索内容重排序的确定方法、装置、计算机设备及存储介质，所述搜索内容重排序的确定方法包括提取所述搜索关键词的语义特征值，并计算所述搜索关键词的语义特征值与各所述目标召回内容的语义特征值的目标相似度；基于预设语义特征阈值与所述目标相似度的关系，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性；根据所述目标相关性确定各所述目标召回内容的展示优先级，基于所述展示优先级，将各所述目标召回内容重新排序，并将重新排序后的各所述目标召回内容作为搜索内容进行展示。通过上述方式，本技术通过语义特征向量获取各目标召回内容的语义特征相关性，并将语义特征相关性作为目标相关性，根据目标相关性确定各目标召回内容的优先级，根据优先级将各目标召回内容重新排序，将重排序后的目标召回内容作为搜索内容向用户展示，完成搜索关键词对应的召回内容的重排序，解决了在传统金融领域或保险场景中搜索召回内容排序不符合用户需求的问题，提高了搜索召回内容的相关性。
69.基于上述全部实施例，对于优先级而言，遵循以下原则：
70.完全匹配(es/语义特征)》高相关匹配(es/语义特征)》语义特征召回中相关》es召回中相关》低相关匹配(es/语义特征)。
71.例如，一些金融论坛中不乏一些专业理论知识丰富的用户，他们在金融领域是有着极大的影响力的。因此，当召回内容中存在着这些大咖发表的主题时，往往将他们发表的主题置顶以供用户参考。
72.请参阅图5，图5是本技术的第一实施例提供一种搜索内容重排序的确定装置的示意性框图，该搜索内容重排序的确定装置用于执行前述的搜索内容重排序的确定方法。其中，该搜索内容重排序的确定装置可以配置于服务器。
73.如图5所示，该搜索内容重排序的确定装置400，包括：
74.目标相关性确定模块10，用于在接收到搜索关键词时，根据所述搜索关键词确定各目标召回内容，并将各目标召回内容输入至预设相关性匹配模型，确定各所述目标召回内容与所述搜索关键词的目标相关性；
75.重排序模块20，用于根据所述目标相关性确定各所述目标召回内容的展示优先级，基于所述展示优先级，将各所述目标召回内容重新排序，并将重新排序后的各所述目标召回内容作为搜索内容进行展示。
76.进一步地，所述目标相关性确定模块10具体包括：
77.es相关性单元，用于通过分布式搜索和分析引擎es确定各所述目标召回内容的es相关性，并将所述es相关性作为所述目标相关性；
78.语义特征相关性单元，用于通过语义特征确定各所述目标召回内容的语义特征相关性，并将所述语义特征相关性作为所述目标相关性。
79.进一步地，所述重排序模块20具体包括：
80.第一展示优先级单元，用于将所述目标相关性为es完全相关和/或语义特征完全相关的各目标召回内容设置为第一展示优先级；
81.第二展示优先级单元，用于将所述目标相关性为es高相关和/或语义特征高相关的各目标召回内容设置为第二展示优先级；
82.第三展示优先级单元，用于将所述目标相关性为语义特征中相关的各目标召回内容设置为第三展示优先级；
83.第四展示优先级单元，用于将所述目标相关性为es中相关的各目标召回内容设置为第四展示优先级；
84.第五展示优先级单元，用于将所述目标相关性为es低相关和/或语义特征低相关的各目标召回内容设置为第五展示优先级。
85.进一步地，所述搜索内容重排序的确定装置400还包括es相关性计算模块，所述es相关性计算模块具体包括：
86.搜索关键词统计单元，用于通过所述es获取各所述目标召回内容中所述搜索关键词出现的次数；
87.es比值计算单元，用于计算所述搜索关键词的字数与各所述目标召回内容中总字数的es比值；
88.es相关性确定单元，用于基于预设es比值阈值与所述es比值的关系，确定各所述目标召回内容的es相关性。
89.进一步地，所述搜索内容重排序的确定装置400还包括es相关性分类模块，所述es相关性分类模块具体包括：
90.es完全相关确定单元，用于在所述es比值大于或等于第一预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es完全相关；
91.es高相关确定单元，用于在所述es比值大于或等于第二预设es比值阈值，且小于
所述第一预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es高相关；
92.es中相关确定单元，用于在所述es比值大于或等于第三预设es比值阈值，且小于所述第二预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es中相关；
93.es低相关确定单元，用于在所述es比值小于所述第三预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es低相关。
94.进一步地，所述搜索内容重排序的确定装置400还包括语义特征相关性确定模块，所述语义特征相关性确定模块具体包括：
95.目标相似度计算单元，用于提取所述搜索关键词的语义特征值，并计算所述搜索关键词的语义特征值与各所述目标召回内容的语义特征值的目标相似度；
96.语义特征相关性分类单元，用于基于预设语义特征阈值与所述目标相似度的关系，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性。
97.进一步地，所述搜索内容重排序的确定装置400还包括语义特征相关性分类模块，所述语义特征相关性分类模块具体包括：
98.语义特征完全相关单元，用于在所述目标相似度大于或等于第一预设语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征完全相关；
99.语义特征高相关单元，用于在所述目标相似度大于或等于第二预设语义特征阈值，且小于所述第一语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征高相关；
100.语义特征中相关单元，用于在所述目标相似度大于或等于第三预设语义特征阈值，且小于所述第二语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征中相关；
101.语义特征低相关单元，用于在所述目标相似度小于第三预设语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征低相关。
102.需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和各模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
103.上述的装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图6所示的计算机设备上运行。
104.请参阅图6，图6是本技术的实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。该计算机设备可以是服务器。
105.参阅图6，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口，其中，存储器可以包括非易失性存储介质和内存储器。
106.非易失性存储介质可存储操作系统和计算机程序。该计算机程序包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器执行任意一种搜索内容重排序的确定方法。
107.处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。
108.内存储器为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行任意一种搜索内容重排序的确定方法。
109.该网络接口用于进行网络通信，如发送分配的任务等。本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所
应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
110.应当理解的是，处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
111.其中，在一个实施例中，所述处理器用于运行存储在存储器中的计算机程序，以实现如下步骤：
112.在接收到搜索关键词时，根据所述搜索关键词确定各目标召回内容，并将各目标召回内容输入至预设相关性匹配模型，确定各所述目标召回内容与所述搜索关键词的目标相关性；
113.根据所述目标相关性确定各所述目标召回内容的展示优先级，基于所述展示优先级，将各所述目标召回内容重新排序，并将重新排序后的各所述目标召回内容作为搜索内容进行展示。
114.在一个实施例中，将各目标召回内容输入至预设相关性匹配模型，确定各所述目标召回内容与所述搜索关键词的目标相关性，用于实现：
115.通过分布式搜索和分析引擎es确定各所述目标召回内容的es相关性，并将所述es相关性作为所述目标相关性；
116.通过语义特征确定各所述目标召回内容的语义特征相关性，并将所述语义特征相关性作为所述目标相关性。
117.在一个实施例中，通过分布式搜索和分析引擎es确定各所述目标召回内容的es相关性，用于实现：
118.通过所述es获取各所述目标召回内容中所述搜索关键词出现的次数；
119.计算所述搜索关键词的字数与各所述目标召回内容中总字数的es比值；
120.基于预设es比值阈值与所述es比值的关系，确定各所述目标召回内容的es相关性。
121.在一个实施例中，基于预设es比值阈值与所述es比值的关系，确定各所述目标召回内容的es相关性，用于实现：
122.在所述es比值大于或等于第一预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es完全相关；
123.在所述es比值大于或等于第二预设es比值阈值，且小于所述第一预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es高相关；
124.在所述es比值大于或等于第三预设es比值阈值，且小于所述第二预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es中相关；
125.在所述es比值小于所述第三预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es低相关。
126.在一个实施例中，通过语义特征确定各所述目标召回内容的语义特征相关性，用
于实现：
127.提取所述搜索关键词的语义特征值，并计算所述搜索关键词的语义特征值与各所述目标召回内容的语义特征值的目标相似度；
128.基于预设语义特征阈值与所述目标相似度的关系，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性。
129.在一个实施例中，基于预设语义特征阈值与所述目标相似度的关系，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性，用于实现：
130.在所述目标相似度大于或等于第一预设语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征完全相关；
131.在所述目标相似度大于或等于第二预设语义特征阈值，且小于所述第一语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征高相关；
132.在所述目标相似度大于或等于第三预设语义特征阈值，且小于所述第二语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征中相关；
133.在所述目标相似度小于第三预设语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征低相关。
134.在一个实施例中，根据所述目标相关性确定各所述目标召回内容的展示优先级，用于实现：
135.将所述目标相关性为es完全相关和/或语义特征完全相关的各目标召回内容设置为第一展示优先级；
136.将所述目标相关性为es高相关和/或语义特征高相关的各目标召回内容设置为第二展示优先级；
137.将所述目标相关性为语义特征中相关的各目标召回内容设置为第三展示优先级；
138.将所述目标相关性为es中相关的各目标召回内容设置为第四展示优先级；
139.将所述目标相关性为es低相关和/或语义特征低相关的各目标召回内容设置为第五展示优先级。
140.本技术的实施例中还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序中包括程序指令，所述处理器执行所述程序指令，实现本技术实施例提供的任一项搜索内容重排序的确定方法。
141.其中，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的计算机设备的内部存储单元，例如所述计算机设备的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述计算机设备的外部存储设备，例如所述计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。
142.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种搜索内容重排序的确定方法，其特征在于，所述搜索内容重排序的确定方法包括：在接收到搜索关键词时，根据所述搜索关键词确定各目标召回内容，并将各目标召回内容输入至预设相关性匹配模型，确定各所述目标召回内容与所述搜索关键词的目标相关性；根据所述目标相关性确定各所述目标召回内容的展示优先级，基于所述展示优先级，将各所述目标召回内容重新排序，并将重新排序后的各所述目标召回内容作为搜索内容进行展示。2.根据权利要求1所述的搜索内容重排序的确定方法，其特征在于，所述将各目标召回内容输入至预设相关性匹配模型，确定各所述目标召回内容与所述搜索关键词的目标相关性，包括：通过分布式搜索和分析引擎es确定各所述目标召回内容的es相关性，并将所述es相关性作为所述目标相关性；通过语义特征确定各所述目标召回内容的语义特征相关性，并将所述语义特征相关性作为所述目标相关性。3.根据权利要求2所述的搜索内容重排序的确定方法，其特征在于，所述通过分布式搜索和分析引擎es确定各所述目标召回内容的es相关性，包括：通过所述es获取各所述目标召回内容中所述搜索关键词出现的次数；计算所述搜索关键词的字数与各所述目标召回内容中总字数的es比值；基于预设es比值阈值与所述es比值的关系，确定各所述目标召回内容的es相关性。4.根据权利要求3所述的搜索内容重排序的确定方法，其特征在于，所述基于预设es比值阈值与所述es比值的关系，确定各所述目标召回内容的es相关性，包括：在所述es比值大于或等于第一预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es完全相关；在所述es比值大于或等于第二预设es比值阈值，且小于所述第一预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es高相关；在所述es比值大于或等于第三预设es比值阈值，且小于所述第二预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es中相关；在所述es比值小于所述第三预设es比值阈值时，确定各所述目标召回内容的es相关性为es低相关。5.根据权利要求2所述的搜索内容重排序的确定方法，其特征在于，所述通过语义特征确定各所述目标召回内容的语义特征相关性，包括：提取所述搜索关键词的语义特征值，并计算所述搜索关键词的语义特征值与各所述目标召回内容的语义特征值的目标相似度；基于预设语义特征阈值与所述目标相似度的关系，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性。6.根据权利要求5所述的搜索内容重排序的确定方法，其特征在于，所述基于预设语义特征阈值与所述目标相似度的关系，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性，包括：在所述目标相似度大于或等于第一预设语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的
语义特征相关性为语义特征完全相关；在所述目标相似度大于或等于第二预设语义特征阈值，且小于所述第一语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征高相关；在所述目标相似度大于或等于第三预设语义特征阈值，且小于所述第二语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征中相关；在所述目标相似度小于第三预设语义特征阈值时，确定各所述目标召回内容的语义特征相关性为语义特征低相关。7.根据权利要求1至6中任一项所述的搜索内容重排序的确定方法，其特征在于，所述根据所述目标相关性确定各所述目标召回内容的展示优先级，包括：将所述目标相关性为es完全相关和/或语义特征完全相关的各目标召回内容设置为第一展示优先级；将所述目标相关性为es高相关和/或语义特征高相关的各目标召回内容设置为第二展示优先级；将所述目标相关性为语义特征中相关的各目标召回内容设置为第三展示优先级；将所述目标相关性为es中相关的各目标召回内容设置为第四展示优先级；将所述目标相关性为es低相关和/或语义特征低相关的各目标召回内容设置为第五展示优先级。8.一种搜索内容重排序的确定装置，其特征在于，所述搜索内容重排序的确定装置包括：目标相关性确定模块，用于在接收到搜索关键词时，根据所述搜索关键词确定各目标召回内容，并将各目标召回内容输入至预设相关性匹配模型，确定各所述目标召回内容与所述搜索关键词的目标相关性；重排序模块，用于根据所述目标相关性确定各所述目标召回内容的展示优先级，基于所述展示优先级，将各所述目标召回内容重新排序，并将重新排序后的各所述目标召回内容作为搜索内容进行展示。9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的搜索内容重排序的确定方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的搜索内容重排序的确定方法。

技术总结
本申请涉及人工智能领域及金融领域，公开了一种搜索内容重排序的确定方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括在接收到搜索关键词时，将各目标召回内容输入至相关性匹配模型，确定各目标召回内容与搜索关键词的目标相关性；并确定各目标召回内容的展示优先级，基于展示优先级，将各目标召回内容重新排序。本申请通过相关性匹配模型确定各目标召回内容的目标相关性后，根据目标相关性确定各目标召回内容的优先级，并根据优先级将各目标召回内容重新排序，将重排序后的目标召回内容作为搜索内容向用户展示，完成搜索关键词对应的召回内容的重排序，在金融领域或保险领域中，提高了用户搜索业务关键词时的业务相关性。用户搜索业务关键词时的业务相关性。用户搜索业务关键词时的业务相关性。


技术研发人员：麦子俊 赵晓辉
受保护的技术使用者：平安科技（深圳）有限公司
技术研发日：2023.05.23
技术公布日：2023/8/16