本發(fā)明公開了一種支持語義聯(lián)想的輕量級文本模糊搜索的方法，包括。模糊度較高，本發(fā)明改進(jìn)了傳統(tǒng)語句檢索算法，可以將與目標(biāo)語句完全一致和相似度高的語句檢索出來，并且可靈活調(diào)節(jié)與目標(biāo)語句的近似值；運(yùn)算速度快：摒棄了傳統(tǒng)的暴力枚舉算法，使用“語義圖譜”、“卷積”、“動態(tài)規(guī)劃”等方法，優(yōu)化了搜索過程，極大的提高了搜索速度；系統(tǒng)輕：減少系統(tǒng)大小，針對輕量級用戶和使用場景進(jìn)行了內(nèi)部外部優(yōu)化，對整個(gè)計(jì)算過程優(yōu)化，減少內(nèi)存負(fù)擔(dān)。本發(fā)明還提供了一套無需現(xiàn)場運(yùn)算的聯(lián)想模式，用戶在模糊搜索是可以調(diào)用聯(lián)想模塊，但無需占用本地計(jì)算能力；系統(tǒng)靈活，易于用戶針對不同應(yīng)用進(jìn)行靈活調(diào)用：整個(gè)算法模塊進(jìn)行了接口封裝。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及文本模糊搜索的相關(guān)領(lǐng)域，尤其涉及一種支持語義聯(lián)想的輕量級文本模糊搜索的方法。

背景技術(shù)

文本的模糊搜索應(yīng)用在很多地方，特別現(xiàn)今網(wǎng)絡(luò)日益發(fā)達(dá)，網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生的文本信息量也呈爆炸式地增長。隨之，有害信息和造成不穩(wěn)定因素的信息也隨之日益泛濫，因此在公共的網(wǎng)絡(luò)平臺上，有很多內(nèi)容都需要經(jīng)過審查才能通過顯示。在網(wǎng)絡(luò)審查初期，多數(shù)都是通過人工審查的方式，這樣的效率很低，而且與網(wǎng)絡(luò)文本產(chǎn)生的速度相比，這種效率就更加顯得微不足道了。因此很多學(xué)者以及公司更加關(guān)注文本的模糊搜索，也就是在大量的文本信息中模糊找出給定的關(guān)鍵詞或者是關(guān)鍵語句，即模糊匹配。最初對于文本的匹配主要是使用BF(BruteForce)、RK(Robin-Karp)、KMP(Knuth-Morris-Pratt)、BM(BoyerMoore)等算法進(jìn)行字符的精準(zhǔn)匹配，也就是在文本信息中找到與關(guān)鍵詞完全一樣的字符串才算匹配成功，這樣的方式?jīng)]有考慮到語義信息，不能完成模糊匹配的任務(wù)。對文本進(jìn)行模糊匹配，即字符串模糊匹配，主要的方法有位向量方法、過濾方法等等，應(yīng)用位向量方法時(shí)，需要大量的空間，對于內(nèi)存小的微型計(jì)算機(jī)，比如嵌入式系統(tǒng)，這將會是一個(gè)問題。

現(xiàn)有的文本模糊搜索存在以下缺點(diǎn)：

1、當(dāng)前的文本模糊搜索多數(shù)都沒有很好的體現(xiàn)出真正的模糊搜索，簡單來講就是模糊的程度比較低，不能很好的支持語義聯(lián)想，比如搜索關(guān)鍵詞的同義詞、關(guān)聯(lián)詞，因此會將關(guān)鍵詞的同義詞給過濾掉，而實(shí)際的應(yīng)用中，可能需要保留，這樣就造成了誤過濾，使得查全率變低。而且對于在比較長的文本中進(jìn)行關(guān)鍵詞或關(guān)鍵語句搜索時(shí)，由于會使用到比較暴力的方式對文本進(jìn)行處理，導(dǎo)致效率比較低，也就是說不夠輕量化；

2、當(dāng)前的文本模糊搜索多數(shù)都沒有很好的解決字符串模糊匹配的兩個(gè)主要問題：空間問題和時(shí)間問題，在處理文本時(shí)會有大量的計(jì)算與存儲，現(xiàn)有的模糊匹配算法在時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度上常常無法滿足實(shí)際的在線需求；

3、當(dāng)前的文本模糊搜索多數(shù)都不能對句子級別特征捕捉的模糊搜索，簡單來說就是，對于需要搜索的文本而言，如果在待搜索的文本中沒有需要搜索的文本，那么搜索的結(jié)果為空。但是可能存在與需要搜索的文本意思相近的文本，實(shí)際的應(yīng)用中如果遇到這種情況，往往不希望搜索的結(jié)果為空，而是將意思相近的文本作為返回的結(jié)果。

為此，我們提出了一種支持語義聯(lián)想的輕量級文本模糊搜索的方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種支持語義聯(lián)想的輕量級文本模糊搜索的方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

一種支持語義聯(lián)想的輕量級文本模糊搜索的方法，所述搜索方法包括以下步驟：

S1、技術(shù)場景建模，文本模糊搜索問題可轉(zhuǎn)換為在長文本中查詢短文本的問題，長文本與短文本均為一連串的字符序列；

S2、語義聯(lián)想圖譜，為保證運(yùn)算的輕量，提前搭建語義聯(lián)想圖譜并將之存儲以供直接調(diào)用，而非現(xiàn)場再進(jìn)行運(yùn)算；

S3、模糊搜索方案，給定長文本S＝{s1，s2，s3，…sn}，給定搜索請求Q＝{q1，q2，q3，…qm}；