(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
クエリーモジュールが、ユーザーが入力したクエリー語句を受信し、且つ前記クエリー語句に基づいて複数の候補検索結果を取得するステップと、
決定モジュールが、前記候補検索結果に対して分析を行い、前記候補検索結果の種類を決定し、ここで、前記種類は構造化結果とリッチテキスト結果とを含むステップと、
選別モジュールが、前記クエリー語句の意図情報を取得し、前記意図情報と前記種類に基づいて前記候補検索結果を選別し、選別された検索結果を取得するステップと、
放送モジュールが、前記選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成し、前記テキスト情報を放送するステップと、を含み、
前記決定モジュールにおける前記候補検索結果の種類が構造化結果である場合、
前記放送モジュールが、選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成するステップは、
前記構造化結果に含まれる複数のフィールドを抽出するステップと、
各フィールドの前記構造化結果に対する重要度を計算し、且つ前記重要度に基づいて予め設定された条件に合う候補フィールドを取得するステップと、
前記候補フィールドに基づいて複数の候補テキスト情報を生成するステップと、
前記クエリー語句と前記候補テキスト情報との類似度を計算し、前記類似度に基づいて前記候補テキスト情報をソートし、ソート結果に基づいて、選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成するステップと、を含む、
ことを特徴とする人工知能に基づく検索結果放送方法。
【請求項２】
前記候補検索結果に対して分析を行い、前記候補検索結果の種類を決定するステップは、
前記候補検索結果に対応するページ内容情報を取得するステップと、
前記ページ内容情報に対して解析を行い、前記ページ内容情報に対応するデータ特徴を抽出するステップと、
前記データ特徴に基づいて前記候補検索結果の種類を決定するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記候補フィールドに基づいて複数の候補テキスト情報を生成した後、更に、
前記候補テキスト情報を口語化して放送するように書き直すステップを含む、
請求項１に記載の人工知能に基づく検索結果放送方法。
【請求項４】
前記クエリー語句と前記候補テキスト情報との類似度を計算するステップは、
一般言語モデルに基づいて前記クエリー語句と前記候補テキスト情報との類似度を計算するステップを含み、ここで、前記類似度は字面類似度、意味類似度、放送スタイル類似度のうち一つ又は複数を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記類似度に基づいて前記候補テキスト情報をソートするステップは、
予め設定されたソートモデルに基づいて前記候補テキスト情報をソートするステップを含み、前記予め設定されたソートモデルは、線形回帰（linear regression）ソートモデルとペアワイズ（Pair-Wise）ソートモデルとを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記候補検索結果の種類がリッチテキスト結果である場合、選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成するステップは、
前記リッチテキスト結果に対して予備処理をし、前記予備処理は、テキスト抽出、テキスト重複削除、キーワード分析、及びテキスト構造分析のうち一つ又は複数を含むステップと、
一般言語モデルに基づいて前記リッチテキスト結果における複数の候補語句の特徴を抽出し、前記特徴は、前記候補語句と前記クエリー語句との意味類似度及び/又は意図類似度、前記候補語句の対応するリッチテキスト結果における位置情報、前記候補語句に含まれるキーワード情報のうち一つ又は複数を含むステップと、
前記特徴に基づいて前記候補語句の得点を計算するステップと、
前記得点に基づいて前記候補語句をソートし、ソート結果に基づいて、選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成するステップと、を含む、  
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記テキスト情報を放送するステップは、
TTＳ音声合成技術に基づいて前記テキスト情報を音声情報に合成し、前記音声情報を放送するステップを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ユーザーが入力したクエリー語句を受信し、前記クエリー語句に基づいて複数の候補検索結果を取得するクエリーモジュールと、
前記候補検索結果に対して分析を行い、前記候補検索結果の種類を決定し、ここで、前記種類は構造化結果とリッチテキスト結果とを含む決定モジュールと、
前記クエリー語句の意図情報を取得し、前記意図情報と前記種類に基づいて前記候補検索結果を選別し、選別された検索結果を取得する選別モジュールと、
前記選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成し、前記テキスト情報を放送する放送モジュールと、を含み、
前記放送モジュールは、
前記決定モジュールにおける前記候補検索結果の種類が構造化結果である場合、前記構造化結果に含まれる複数のフィールドを抽出する抽出ユニットと、
各フィールドの前記構造化結果に対する重要度を計算し、前記重要度に基づいて予め設定された条件に合う候補フィールドを取得する取得ユニットと、
前記候補フィールドに基づいて複数の候補テキスト情報を生成する生成ユニットと、
前記クエリー語句と前記候補テキスト情報との類似度を計算し、前記類似度に基づいて前記候補テキスト情報をソートし、ソート結果に基づいて、選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成するソートユニットと、を含む、
ことを特徴とする人工知能に基づく検索結果放送装置。
【請求項９】
前記決定モジュールは、
前記候補検索結果に対応するページ内容情報を取得し、
前記ページ内容情報に対して解析をし、前記ページ内容情報に対応するデータ特徴を抽出し、
前記データ特徴に基づいて前記候補検索結果の種類を決定する、
ことを特徴とする請求項８に記載の人工知能に基づく検索結果放送装置。
【請求項１０】
前記放送モジュールは、更に、
前記候補フィールドに基づいて複数の候補テキスト情報を生成した後、前記候補テキスト情報を口語化して放送するように書き直す書き直しユニットを含む、
ことを特徴とする請求項８に記載の装置。
【請求項１１】
前記ソートユニットは、一般言語モデルに基づいて前記クエリー語句と前記候補テキスト情報との類似度を計算し、ここで、前記類似度は字面類似度、意味類似度、放送スタイル類似度のうち一つ又は複数を含む、
ことを特徴とする請求項８に記載の装置。
【請求項１２】
前記ソートユニットは、
予め設定されたソートモデルに基づいて前記候補テキスト情報をソートし、前記予め設定されたソートモデルは、線形回帰（linear regression）ソートモデルとペアワイズ（Pair-Wise）ソートモデルとを含む、
ことを特徴とする請求項８に記載の装置。
【請求項１３】
前記放送モジュールは、
前記候補検索結果の種類がリッチテキスト結果である場合、前記リッチテキスト結果に対して予備処理を行い、前記予備処理は、テキスト抽出、テキスト重複削除、キーワード分析、テキスト構造分析のうち一つ又は複数を含み、
一般言語モデルに基づいて前記リッチテキスト結果における複数の候補語句の特徴を抽出し、前記特徴は、前記候補語句と前記クエリー語句との意味類似度及び/又は意図類似度、前記候補語句の対応するリッチテキスト結果における位置情報、前記候補語句に含まれるキーワード情報のうち一つ又は複数を含み、
前記特徴に基づいて前記候補語句の得点を計算し、
前記得点に基づいて前記候補語句をソートし、ソート結果に基づいて、選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成する、
ことを特徴とする請求項８に記載の装置。
【請求項１４】
前記放送モジュールは、
TTＳ音声合成技術に基づいて前記テキスト情報を音声情報に合成し、前記音声情報を放送する、
ことを特徴とする請求項８に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工知能技術に関し、特に人工知能に基づく検索結果放送方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人工知能（Artificial Intelligence）の英語略語はAIである。これは、人間の知能を模擬、延伸又は拡延するための理論、方法、技術及び
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を研究又は開発する新しい科学技術である。人工知能はコンピュータの一つのブランチであり、知能の実質を了解し、人間の知能に似ている形で反応する新しい知能マシーンを生産しようとしている。当該分野の研究はロボット、音声認識、画像認識、自然言語処理エキスパートシステム等を含む。
【０００３】
技術の発展に伴い、検索エンジンは既に人間の生活における、不可欠の一部になり、ますます知能化する傾向がある。現在、伝統的な検索エンジンの交互発話は、ユーザーが検索キーワードを入力し、検索エンジンはユーザーの需要に応じる関連検索結果を表示し、更に関連性によって高いから低いまでソートする。ユーザーは検索結果を見たりクリックしたりすることができ、そこから興味深い又は需要がある情報と内容を選択する。
【０００４】
しかしながら、伝統的な交互発話は以下の課題がある。検索エンジンはユーザーの意図を分からず、提供した検索結果は肝心な情報を掴み難く、ユーザー自身が検索結果から需要に応じる内容を選択しなければならないため、時間がかかり、操作コストは高い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、従来技術における少なくとも一つの技術的課題を解決することである。そのため、本発明の一つの目的は、直接にユーザーが必要な肝心情報をフィードバックすることができ、ユーザーの操作コストを削減し、ユーザーの時間を節約し、より知能化する人工知能に基づく検索結果放送方法を提供することである。
【０００６】
本発明の第二の目的は、人工知能に基づく検索放送装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するように、本発明は第一面の実施形態において、人工知能に基づく検索放送方法は、ユーザーが入力したクエリー語句を受信し、前記クエリー語句により複数の候補検索結果を取得するステップと、前記候補検索結果に対して分析を行い、前記候補検索結果の種類を決定する、ここで、前記種類は構造化結果とリッチテキスト結果を含むステップと、前記クエリー語句の意図情報を取得し、前記意図情報と前記種類に基づいて前記候補検索結果を選別し、選別された検索結果を取得するステップと、前記選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成して、前記テキスト情報を放送するステップと、を含む。
【０００８】
本発明の実施例の人工知能に基づく検索結果放送方法は、ユーザーが入力したクエリー語句に対して分析を行い、対応する意図情報を取得し、更に放送条件に合う検索結果を選別し、最後、生成された連続的な自然音声でユーザーの意図に合う検索結果を放送し、直接にユーザーが必要な肝心の情報をフェードバックすることができ、ユーザーの操作コストを削減し、ユーザーの時間を節約し、より知能化する。
【０００９】
本発明の第二面の実施例は、人工知能に基づく検索結果放送装置を提出し、前記人工知能に基づく検索結果放送装置は、ユーザーが入力したクエリー語句を受信し、且つ前記クエリー語句により複数の候補検索結果を取得するクエリーモジュールと、前記候補検索結果の種類を決定するように、前記候補検索結果に対して分析を行い、ここで、前記種類は構造化結果とリッチテキスト結果を含む決定モジュールと、  前記クエリー語句の意図情報を取得し、前記意図情報と前記種類に基づいて前記候補検索結果を選別し、選別された検索結果を取得する選別モジュールと、前記選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成して前記テキスト情報を放送する放送モジュールとを含む。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の実施例の人工知能に基づく検索結果放送装置は、ユーザーが入力したクエリー語句に対して分析を行い、対応する意図情報を取得し、更に放送条件に合う検索結果を選別し、最後生成した連続的な自然音声でユーザーの意図に合う検索結果を放送し、ユーザーが必要な肝心の情報を直接にフィードバックし、ユーザーの操作コストを削減し、ユーザーの時間を節約し、より知能化する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一つの実施例の人工知能に基づく検索結果放送方法のフロチャートである。
【図２】構造化結果の効果を示す模式図である。
【図３】本発明の一つの実施例の対応するテキスト情報を生成する第１のフロチャートである。
【図４】本発明の一つの実施例の対応するテキスト情報を生成する第２のフロチャートである。
【図５】本発明の一つの実施例の人工知能に基づく検索結果放送装置の構造を示す第１の模式図である。
【図６】本発明の一つの実施例の人工知能に基づく検索結果放送装置の構造を示す第２の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本発明の実施形態を詳細に説明する。前記実施形態の例が図面に示されるが、同一または類似する符号は、常に、相同又は類似の部品、或いは、相同又は類似の機能を有する部品を表す。以下に、図面を参照しながら説明される実施形態は例示的なものであり、本発明を解釈するためだけに用いられ、本発明を限定するものと理解されてはならない。
【００１３】
以下、図面を参照しながら本発明の実施例の人工知能に基づく検索結果放送方法及び装置を説明する。
【００１４】
図１は、本発明の一つの実施例の人工知能に基づく検索結果放送方法のフロチャートである。
【００１５】
図１に示されたように、人工知能に基づく検索結果放送方法は、ステップＳ１〜ステップＳ４を含む。
【００１６】
Ｓ１、ユーザーが入力したクエリー語句を受信し、クエリー語句基づいて複数の候補検索結果を取得する。
【００１７】
例えば、ユーザーが検索エンジンに「アップル」を入力すると、検索エンジンは「アップル」に関する情報を検索することができ、検索結果のページに「アップル公式サイト」や「アップルに関する最新情報」、「アップルのスマートフォンの価格」等いくつの候補検索結果を表示する。
【００１８】
Ｓ２、候補検索結果に対して分析を行い、候補検索結果の種類を決定する。
【００１９】
具体的に、候補検索結果に対応するページ内容情報を取得し、ページ内容情報に対して解析を行い、ページ内容情報に対応するデータの特徴を抽出し、そしてデータの特徴によって候補検索結果の類別を決定する。ここで、候補検索結果の種類は構造化結果とリッチテキスト結果を含む。例えば、構造化結果は、インターフェースで直接に実体結果を表示する検索結果であるアラジン結果を含んでも良い。図２に示されたように、予め設定されたインターフェースで当日及びその後の一週間の天気気象情報を直接的に表示する。更に、例えば、ユーザーがある場所を調べる際、地図で直接に当該場所の情報を表示するが、リッチテキストの結果はニュース、論壇、文庫等の文字情報類の結果を含んでも良い。
【００２０】
例えば、ある候補検索結果に対応するページ内容情報はハイパーテキストマークアップ言語ＨＴＭＬで表示することができ、当該ＨＴＭＬに対して解析を行い、ページ内容情報のデータ特徴、例えば、タイトル、ユーザー名、内容、ページにおける位置等を解析する。仮に、データ特徴は、サブジェクト名、投稿するユーザー名及びその投稿内容、コメントするユーザー名及びそれに対応するコメント、書き込みの数、書き込みに対応するフロア等を含むと、これらのデータ特徴に基づいて当該候補検索結果の種類は論壇類、即ちリッチテキスト結果に属することを決定することができる。
【００２１】
Ｓ３、クエリー語句の意図情報を取得し、意図情報と種類基づいて候補検索結果を選別し、選別された検索結果を取得する。
【００２２】
本発明の実施例において、クエリー語句を複数の単語又はフレーズに切り分け、単語の字面特徴、意味特徴、クエリー語句に対する重要度等の特徴を分析し、上記の特徴により、当該クエリー語句の意図情報を分析する。続いて、前のステップＳ２における候補検索結果の種類を結合して、放送条件に合う検索結果を選別する。例えば、あるクエリー語句の意図情報は音声で放送する意図がないと確認すれば、それに対応する検索結果は音声で放送する必要はなく、つまり、当該クエリー語句に対応する検索結果をフィルタリングしても良い。もう一つの例を挙げる。例えば、クエリー語句は音声で放送する意図があったとしても、それに対応する検索結果における、構造化結果でもリッチテキストでもない検索結果をフィルタリングすることができる。
【００２３】
Ｓ４、選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成してテキスト情報を放送する。
【００２４】
本発明の一つの実施例において、構造化結果とリッチテキスト結果とが対応するテキストを生成する形は異なっている。
【００２５】
具体的には、候補検索結果の種類が構造化結果である場合、図３に示されたように、生成された対応するテキストは、ステップＳ４１〜ステップＳ４４を含む。
【００２６】
Ｓ４１、構造化結果に含まれる複数のフィールドを抽出する。
【００２７】
Ｓ４２、各フィールドが構造化結果に対する重要度を計算し、重要度基づいて予め設定された条件に合う候補フィールドを取得する。
【００２８】
Ｓ４３、候補フィールドに基づいて複数の候補テキスト情報を生成する。
【００２９】
Ｓ４４、クエリー語句と候補テキスト情報との類似度を計算し、類似度に基づいて候補テキスト情報をソートし、最後、ソートした結果に基づいて、選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成する。
【００３０】
具体的には、予め設定されたソートモデルに基づいて候補テキスト情報をソートする。ここで、予め設定されたソートモデルは、線形回帰（linear regression）ソートモデルとペアワイズ（Pair-Wise）ソートモデル等を含む。
【００３１】
例えば、クエリー語句は「明日、北京の天気はどうですか」だとすると、それに対応する構造化結果において、「北京」、「明日」、「天気」、「どう」等のフィールドを含み、上記のフィールドが構造化結果に対する重要度を計算することができ、重要度が予め設定されたしきい値を超える又はランキングトップ三のフィールドを候補フィールドとする。上記候補フィールドを接合して組み合わせ、複数の候補テキスト情報を生成する。例えば、「北京明日の気温はXXからXX度まで、晴」、「北京明日の天気は晴れて、気温はXXからXX度まで」等である。これらの離散のフィールドによって連続的に放送するテキストを生成することができる。複数の候補文を生成した後、言語モデル、文法モデル、意味モデル等のモデルに基いてクエリー語句と上記候補文との類似度を計算する。最後、クエリー語句と類似度が一番高い候補テキスト情報を取得する。ここで、類似度には字面類似度、意味類似度と放送スタイル類似度等が含まれる。
【００３２】
また、放送方式をより口語化するように、複数のテキスト情報を生成した後、候補テキスト情報に対して口語化するように、書き直す。例えば、数字１０００００の場合、郵便番号だと決定すると、「十万」と放送されないように、それを「一零零零零零」と書き直す必要がある。なお、多音字の書き直し、例えば、「単田芳」における「単」は「ｓｈａｎ」（訳注：中国語発音）と読み、トーンは四声である。
【００３３】
候補検索結果の種類がリッチテキスト結果である場合、図４に示されたように、対応するテキスト情報を生成するステップは、ステップＳ４５〜ステップＳ４８を含む。
【００３４】
Ｓ４５、リッチテキスト結果に対して予備処理をする。
【００３５】
ここで、予備処理は、テキスト抽出、テキスト重複削除、キーワード分析、及びテキスト構造分析等が含まれてもいい。
【００３６】
Ｓ４６、一般言語モデルに基づいてリッチテキスト結果における複数の候補語句の特徴を抽出する。
【００３７】
ここで、特徴は、候補語句とクエリー語句との意味類似度及び/又は意図類似度、候補語句の対応するリッチテキスト結果における位置情報、候補語句に含まれるキーワード情報等を含んでもいい。
【００３８】
Ｓ４７、特徴に基づいて候補語句の得点を計算する。
【００３９】
Ｓ４８、得点に基づいて候補語句をソートし、ソートした結果に基づいて、選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成する。
【００４０】
例えば、リッチテキスト結果は「北京市の乗用車抽選会」のニュースページだとすると、各ページの主文を抽選し、主文に対して構造分析を行う。例えば、ある主文を三つの段落に分け、全て十つの語句が含まれる。主文において、「北京市の乗用車抽選会」の意図に関する語句を抽出し、続いて言語モデル、文法モデル、意味モデル等のモデルに基づいて語句の特徴を選択する。ここで、特徴は、クエリー語句である「北京市の乗用車抽選会」の意味との類似度や、当該語句は主文における位置、及び当該語句は「北京」、「乗用車」、「抽選会」等のキーワードを含むかどうかなどというものを含む。上記の特徴により各語句の得点を計算し、得点によって高いから低いまで順番をつける。例えば、類似度が高いのは得点が高い、キーワードが多いのは得点が高い等。最後、得点が一番高い語句を主文の要約、即ち、これから放送するテキスト情報とし、くどくどしい主文を、意図が明白で、且つ簡潔な要約情報に縮減し、放送時間が長すぎるのを防止することを実現する。勿論、放送方式をより口語化するように、当該テキスト情報を口語化して放送するように書き直しても良い。
【００４１】
テキスト情報を生成した後、TTＳ音声合成技術に基づいてテキスト情報を音声情報に合成し、音声情報を放送する。例えば、ユーザーが北京明日の天気を調べる際、最終的に放送する音声情報は「北京は明日晴れて、５度―１５度、北の風２-３級」であり、検索結果ページだけにより当時から一週間の天気を全部ユーザーに見せることではなく、ユーザーの需求に応じる検索結果を直接に放送し、ユーザーのニーズを一層満たす。しかも音声放送の方式で更に趣味性を向上することができ、ユーザーの注目を集め、ユーザーが検索結果に対する印象を深める。勿論、コメント情報も放送することもでき、例えば、天気状況により、天気情報を放送した後、「天気が寒いから寒くないように気をつけてください」等のコメントを追加しても良い。音声情報を放送すると同時に、検索結果ページに、対応する検索結果を表示し、ユーザーの視覚と聴覚が情報を取得体験を一致にさせ、ユーザーの使用体験を更に高める。
本発明の実施例は人工知能に基づく検索結果放送方法であり、ユーザーが入力のクエリー語句に対して分析を行い、対応する意図情報を取得し、放送条件に合う操作結果を選別し、最後、生成された連続的な自然音声放送によってユーザーの意図に合う検索結果を音声で放送し、直接にユーザーが必要な肝心の情報をフィードバックし、ユーザーの操作コストを削減し、時間を節約し、より知能化する。
【００４２】
上記の目的を達成するために、本発明は人工知能に基づく検索結果放送装置を提供する。
【００４３】
図５は本発明の一つの実施例による人工知能に基づく検索結果放送装置の構造を示す模式図である。
【００４４】
図５に示されたように、人工知能に基づく検索結果放送装置は、クエリーモジュール１１０と、決定（確定）モジュール１２０と、選別モジュール１３０と放送モジュール１４０とを含む。
【００４５】
クエリーモジュール１１０は、ユーザーが入力したクエリー語句を受信し、クエリー語句基づいて複数の候補検索結果を取得する。例えば、ユーザーが検索エンジンに「アップル」を入力すると、検索エンジンは「アップル」に関する情報を検索し、検索結果ページに「アップル公式サイト」や、「アップルに関する最新情報」、「アップルスマートフォンの価格」等いくつの候補検索結果を表示する。
【００４６】
決定モジュール１２０は、候補検索結果に対して分析を行い、候補検索結果の種類を決定する。具体的に、決定モジュール１２０は、候補検索結果に対応するページ内容情報を取得し、ページ内容情報に対して解析を行い、ページ内容情報に対応するデータの特徴を抽出し、続いてデータの特徴に基づいて候補検索結果の種類を決定する。ここで、候補検索結果の種類は構造化結果とリッチテキスト結果を含んでも良い。例えば、構造化結果はアラジン結果を含んでよく、アラジン結果はインターフェースで実体結果の検索結果を直接に表示するものである。図２に示されたように、予め設定されたインターフェースで当日及びその後一週間の天気気象情報を直接に表示している。更に、例えば、ユーザーがある場所を調べる場合、地図で直接に当該場所の情報を表示する。リッチテキスト結果はニュース、論壇、文庫等の文字情報類の結果を含んでも良い。
【００４７】
例えば、ある候補検索結果に対応するページ情報は、ハイパーテキストマークアップ言語ＨＴＭＬで表示することができ、当該ＨＴＭＬに対して解析を行い、ページ内容情報のデータ特徴、例えば、タイトル、ユーザー名、内容、ページにおける位置等を解析する。仮に、データ特徴は、サブジェクト名、投稿するユーザー名及びその投稿内容、コメントするユーザー名及びそれに対応するコメント、書き込みの数、書き込みに対応するフロア等を含むと、これらのデータ特徴に基づいて当該候補検索結果の種類は論壇類、即ちリッチテキスト結果に属することを決定することができる。
【００４８】
選別モジュール１３０は、クエリー語句の意図情報を取得し、意図情報と種類基づいて候補検索結果を選別して、選別された検索結果を取得する。本発明の実施例において、選別モジュール１３０は、クエリー語句を複数の単語又はフレーズに切り分け、単語の字面特徴、意味特徴、クエリー語句に対する重要度等の特徴を分析し、上記の特徴により、当該クエリー語句の意図情報を分析する。続いて、決定モジュール１２０で決定した候補検索結果の種類を結合して、放送条件に合う検索結果を選別する。例えば、あるクエリー語句の意図情報は音声で放送する意図がないと確認すれば、それに対応する検索結果は音声で放送する必要はなく、つまり、当該クエリー語句に対応する検索結果をフィルタリングしてもいい。もう一つの例を挙げる。例えば、あるクエリー語句は音声で放送する意図があったとしても、それに対応する検索結果における、構造化結果もリッチテキストもではない検索結果をフィルタリングすることができる。
【００４９】
放送モジュール１４０は、選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成してテキスト情報を放送する。ここで、検索結果は構造化結果とリッチテキスト結果を含み、構造化結果とリッチテキスト結果は、対応するテキスト情報を生成する方法は異なっている。
【００５０】
具体的に、放送モジュール１４０は、抽出ユニット１４１と、取得ユニット１４２と、生成ユニット１４３と、ソート（配列）ユニット１４４と、を含む。
【００５１】
候補検索結果の種類が構造化結果である場合、まず、抽出ユニット１４１は構造化結果に含まれる複数のフィールドを抽出することができる。続いて、取得ユニット１４２は、各フィールドが構造化結果に対する重要度を計算し、需要度によって予め設定された条件に合う候補フィールドを取得する。生成ユニット１４３は、候補フィールドによって複数の候補テキスト情報を生成する。最後、配列ユニット１４４はクエリー語句と候補テキスト情報の類似度を計算し、類似度によって候補テキスト情報をソートし、更に、ソートした結果に基づいて、選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成する。具体的に、予め設定されたソートモデルに基づいて候補テキスト情報をソートする。ここで、予め設定されたソートモデルは、線形回帰（linear regression）ソートモデルとペアワイズ（Pair-Wise）ソートモデル等を含む。
【００５２】
例えば、クエリー語句は「明日、北京の天気はどうですか」だとすると、それに対応する構造化結果において、「北京」、「明日」、「天気」、「どう」等のフィールドを含み、上記のフィールドが構造化結果に対する重要度を計算することができ、重要度が予め設定されたしきい値を超える又はランキングトップ三のフィールドを候補フィールドとする。上記候補フィールドを接合して組み合わせ、複数の候補テキスト情報を生成する。例えば、「北京明日の気温はXXからXX度まで、晴」、「北京明日の天気は晴れて、気温はXXからXX度まで」等である。これらの離散のフィールドによって連続的に放送するテキストを生成することができる。複数の候補テキスト情報を生成した後、言語モデル、文法モデル、意味モデル等のモデルに基いてクエリー語句と上記候補テキスト情報との類似度を計算する。最後、クエリー語句と類似度が一番高い候補テキスト情報を取得する。ここで、類似度には字面類似度、意味類似度と放送スタイル類似度等が含まれる。
【００５３】
更に、図６に示されたように、放送モジュール１４０は書き直しユニット１４５を含んでもいい。
【００５４】
また、放送方式をより口語化するように、書き直しユニット１４５は、複数のテキスト情報を生成した後、候補テキスト情報を口語化して放送するように書き直す。例えば、数字１０００００の場合、郵便番号だと決定すると、「十万」と放送されないように、それを「一零零零零零」と書き直す必要がある。なお、多音字の書き直し、例えば、「単田芳」における「単」は「shan」（訳注：中国語の発音）と読み、トーンは四声である。
【００５５】
候補検索結果の種類がリッチテキスト結果である場合、放送モジュール１４０はリッチテキスト結果に対して予備処理をする。ここで、予備処理は、テキスト抽出や、テキスト重複削除、キーワード分析、テキスト構造分析等が含まれてもいい。続いて、一般言語モデルに基づいてリッチテキスト結果における複数の候補語句の特徴を抽出する。ここで、特徴は、候補語句とクエリー語句との意味類似度及び/又は意図類似度、候補語句の対応するリッチテキスト結果における位置情報、候補語句に含まれるキーワード情報等を含んでもいい。更に、特徴に基づいて候補語句の得点を計算する。得点に基づいて候補語句をソートし、ソートした結果に基づいて、選別された検索結果に対応するテキスト情報を生成する。
【００５６】
例えば、リッチテキスト結果は「北京市の乗用車抽選会」のニュースページだとすると、各ページの主文を抽選し、主文に対して構造分析を行う。例えば、ある主文を三つの段落に分け、全て十つの語句が含まれる。主文において、「北京市の乗用車抽選会」の意図に関する語句を抽出し、続いて言語モデル、文法モデル、意味モデル等のモデルに基づいて語句の特徴を選択する。ここで、特徴は、クエリー語句である「北京市の乗用車抽選会」の意味との類似度や、当該語句の主文における位置、及び当該語句は「北京」、「乗用車」、「抽選会」等のキーワードを含むかどうかというものなどを含む。上記の特徴により各語句の得点を計算し、得点によって高いから低いまでソートする。例えば、類似度が高いのは得点が高い、キーワードが多いのは得点が高い等。最後、得点が一番高い語句を主文の要約、即ち、これから放送するテキスト情報とし、くどくどしい主文を、意図が明白で、且つ簡潔な要約情報に縮減し、放送時間が長すぎるのを防止することを実現する。勿論、放送方式をより口語化するように、当該テキスト情報を口語化して放送するように書き直しても良い。
【００５７】
テキスト情報を生成した後、放送モジュール１４０は、TTＳ音声合成技術に基づいてテキスト情報を音声情報に合成し、音声情報を放送する。例えば、ユーザーが北京明日の天気を調べる際、最終放送の音声情報は「北京明日は晴れて、５度―１５度、北の風、２-３級」を放送し、検索結果ページだけにより当時から一週間の天気を全部ユーザーに見せることではなく、ユーザーの需求に応じる検索結果を直接に放送し、ユーザーのニーズを一層満たす。しかも音声放送の方式で更に趣味性を向上することができ、ユーザーの注目を集め、ユーザーが検索結果に対する印象を深める。勿論、コメント情報も放送することもでき、例えば、天気状況により、天気情報を放送した後、「天気が寒いから寒くないように気をつけてください」等のコメントを追加しても良い。音声情報を放送すると同時に、検索結果ページに、対応する検索結果を表示し、ユーザーの視覚と聴覚が情報を取得した体験を一致にさせ、ユーザーの使用体験を更に高める。
【００５８】
本発明の実施例の人工知能に基づく検索結果放送装置は、ユーザーが入力のクエリー語句に対して分析を行い、対応する意図情報を取得し、放送条件に合う検索結果を選別し、最後、生成された連続的な自然音声でユーザーの意図に合う検索結果を放送し、直接にユーザーが必要な肝心の情報をフィードバックし、ユーザーの操作コストを削減し、時間を節約し、より知能化する。
【００５９】
一方、「第１」、「第２」との用語はただし説明の目的のためであり、相対的な重要性を指示又は暗示したり或いは指定された技術的特徴の数量を暗黙的に指定すると理解してはいけない。よって、「第１」、「第２」と限定されている特徴は、少なくとも一つの当該特徴を含んでいることを、明示又は暗黙的に指定している。本発明の説明で、特に明確で具体的に限定されない限り、「複数」との意味は少なくとも二つであり、例えば、二つ、三つなどである。
【００６０】
本発明の説明において、「一つの実施形態」、「一部の実施形態」、「例示的な実施形態」、「示例」、「具体的な示例」、或いは「一部の示例」などの用語を参考した説明とは、該実施形態或いは示例に結合して説明された具体的な特徴、構成、材料或いは特徴が、本発明の少なくとも一つの実施形態或いは示例に含まれることである。本明細書において、上記用語に対する例示的な描写は、必ずしも同じ実施形態或いは示例を示すことではない。又、説明された具体的な特徴、構成、材料或いは特徴は、いずれか一つ或いは複数の実施形態又は示例において適切に結合することができる。なお、お互いに矛盾しない場合、当業者は本明細書で描写された異なる実施例或いは示例、及び異なる実施例或いは示例の特徴を結合且つ組み合わせることができる。
【００６１】
以上、本発明の実施例を示して説明したが、上記実施例は例示的なもので、本発明を限定するものであると理解してはいけない。当業者は、本発明の範囲内で、上記実施例に対して各種の変化、補正、切り替え及び変形を行うことができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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