СПОСОБ И СЕРВЕР ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРЕДЛАГАЕМОГО ВАРИАНТА РАСШИРЕНИЯ ЧАСТИЧНО ВВЕДЕННОГО ПОЛЬЗОВАТЕЛЕМ ЗАПРОСА

1. Способ обучения алгоритма машинного обучения (MLA) для определения предлагаемого варианта расширения частично введенного пользователем запроса, представляющего собой часть предполагаемого пользовательского запроса, выполняемый сервером и включающий в себя:
прием сервером множества прошлых пользовательских запросов;
разделение сервером множества прошлых пользовательских запросов на множество n-грамм, причем каждая из множества n-грамм связана с по меньшей мере одним соответствующим прошлым пользовательским запросом и соответствующими признаками n-граммы, указывающими на попарное совместное появление n-грамм из каждой возможной пары n-грамм из множества n-грамм во множестве прошлых пользовательских запросов; и
для данной n-граммы из данного прошлого пользовательского запроса:
выбор сервером по меньшей мере одной возможной n-граммы из множества n-грамм в зависимости от попарного совместного появления каждой n-граммы из множества n-грамм и данной n-граммы во множестве прошлых пользовательских запросов;
формирование сервером соответствующих векторов признаков для данной n-граммы и по меньшей мере одной возможной n-граммы в зависимости от соответствующих признаков n-грамм;
формирование сервером для данной n-граммы обучающего набора, содержащего входной сегмент и сегмент метки, при этом входной сегмент основан на данной n-грамме, по меньшей мере одной возможной n-грамме и соответствующих векторах признаков, а сегмент метки основан на данном прошлом пользовательском запросе и по меньшей мере одной возможной n-грамме и указывает на групповое совместное появление группы n-грамм в данном прошлом пользовательском запросе, причем группа n-грамм включает в себя (а) по меньшей мере одну n-грамму из по меньшей мере одной возможной n-граммы и (б) данную n-грамму, и
обучение сервером алгоритма MLA на основе обучающего набора для определения на этапе его использования предсказанного группового совместного появления по меньшей мере одной используемой возможной n-граммы и по меньшей мере одной используемой n-граммы в предполагаемом пользовательском запросе, причем по меньшей мере одна используемая n-грамма представляет собой частично введенный пользователем запрос, а предсказанное групповое совместное появление предназначено для определения того, какая из по меньшей мере одной используемой возможной n-граммы должна использоваться в качестве соответствующего предлагаемого варианта расширения запроса.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что содержит определение сервером признаков n-граммы, которые должны быть связаны с каждой n-граммой из множества n-грамм, в зависимости от множества n-грамм и множества прошлых пользовательских запросов.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что выбор по меньшей мере одной возможной n-граммы из множества n-грамм включает в себя выбор сервером только тех n-грамм из множества n-грамм, которые появлялись совместно с данной n-граммой во множестве прошлых пользовательских запросов.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что выбор по меньшей мере одной возможной n-граммы из множества n-грамм включает в себя
ранжирование сервером по меньшей мере некоторых n-грамм из множества n-грамм в зависимости от попарного совместного появления каждой n-граммы из множества n-грамм и данной n-граммы во множестве прошлых пользовательских запросов; и
выбор сервером по меньшей мере одной n-граммы с наибольшим рангом из по меньшей мере некоторых n-грамм из множества n-грамм в качестве по меньшей мере одной возможной n-граммы.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что n-грамма из множества n-грамм, появлявшаяся совместно с данной n-граммой в одном из множества прошлых пользовательских запросов, является предшествующей n-граммой для данной n-граммы в одном из множества прошлых пользовательских запросов или последующей n-граммой для данной n-граммы в одном из множества прошлых пользовательских запросов.
6. Способ по п. 5, отличающийся тем, что предшествующая n-грамма является непосредственно предшествующей n-граммой, а последующая n-грамма является непосредственно последующей n-граммой.
7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что признаки данной n-граммы указывают на попарное совместное появление каждой n-граммы из множества n-грамм и данной n-граммы во множестве прошлых пользовательских запросов.
8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что дополнительно включает в себя:
прием сервером частично введенного пользователем запроса;
разделение сервером частично введенного пользователем запроса на по меньшей мере одну используемую n-грамму, связанную с соответствующими признаками n-граммы;
выбор сервером по меньшей мере одной используемой возможной n-граммы из множества n-грамм в зависимости от попарного совместного появления каждой n-граммы из множества n-грамм и по меньшей мере одной используемой n-граммы во множестве прошлых пользовательских запросов;
формирование сервером соответствующих векторов признаков для по меньшей мере одной используемой n-граммы и по меньшей мере одной используемой возможной n-граммы в зависимости от соответствующих признаков n-грамм;
определение сервером, выполняющим алгоритм MLA, предсказанного группового совместного появления по меньшей мере одной используемой возможной n-граммы и по меньшей мере одной используемой n-граммы, причем определение предсказанного группового совместного появления основано на по меньшей мере одной используемой n-грамме, по меньшей мере одной используемой возможной n-грамме и соответствующих векторах признаков.
9. Способ по п. 8, отличающийся тем, что по меньшей мере одна используемая возможная n-грамма представляет собой по меньшей мере две используемые возможные n-граммы, причем способ дополнительно включает в себя ранжирование сервером по меньшей мере двух используемых возможных n-грамм в зависимости от предсказанного группового совместного появления.
10. Способ по п. 9, отличающийся тем, что дополнительно включает в себя определение сервером на основе предсказанного группового совместного появления того, какая из по меньшей мере одной используемой возможной n-граммы должна использоваться в качестве соответствующего предлагаемого варианта расширения запроса.
11. Способ по п. 1, отличающийся тем, что данная n-грамма может являться по меньшей мере одной из следующих n-грамм:
основанная на буквах n-грамма;
основанная на фонемах n-грамма;
основанная на слогах n-грамма;
основанная на словах n-грамма.
12. Сервер для обучения алгоритма машинного обучения (MLA) для определения предлагаемого варианта расширения частично введенного пользователем запроса, представляющего собой часть предполагаемого пользовательского запроса, выполненный с возможностью:
принимать множество прошлых пользовательских запросов;
разделять множество прошлых пользовательских запросов на множество n-грамм, причем каждая из множества n-грамм связана с по меньшей мере одним соответствующим прошлым пользовательским запросом и соответствующими признаками n-граммы, указывающими на попарное совместное появление n-грамм из каждой возможной пары n-грамм из множества n-грамм во множестве прошлых пользовательских запросов; и
для данной n-граммы из данного прошлого пользовательского запроса:
выбирать по меньшей мере одну возможную n-грамму из множества n-грамм в зависимости от попарного совместного появления каждой n-граммы из множества n-грамм и данной n-граммы во множестве прошлых пользовательских запросов;
формировать соответствующие векторы признаков для данной n-граммы и по меньшей мере одной возможной n-граммы в зависимости от соответствующих признаков n-грамм;
формировать для данной n-граммы обучающий набор, содержащий входной сегмент и сегмент метки, при этом входной сегмент основан на данной n-грамме, по меньшей мере одной возможной n-грамме и соответствующих векторах признаков, а сегмент метки основан на данном прошлом пользовательском запросе и по меньшей мере одной возможной n-грамме и указывает на групповое совместное появление группы n-грамм в данном прошлом пользовательском запросе, причем группа n-грамм включает в себя (а) по меньшей мере одну n-грамму из по меньшей мере одной возможной n-граммы и (б) данную n-грамму, и
обучать алгоритм MLA на основе обучающего набора для определения на этапе его использования предсказанного группового совместного появления по меньшей мере одной используемой возможной n-граммы и по меньшей мере одной используемой n-граммы в предполагаемом пользовательском запросе, причем по меньшей мере одна используемая n-грамма представляет собой частично введенный пользователем запрос, а предсказанное групповое совместное появление предназначено для определения того, какая из по меньшей мере одной используемой возможной n-граммы должна использоваться в качестве соответствующего предлагаемого варианта расширения запроса.
13. Сервер по п. 12, отличающийся тем, что сервер дополнительно выполнен с возможностью определять признаки n-граммы, которые должны быть связаны с каждой n-граммой из множества n-грамм, в зависимости от множества n-грамм и множества прошлых пользовательских запросов.
14. Сервер по п. 12, отличающийся тем, что возможность сервера выбирать по меньшей мере одну возможную n-грамму из множества n-грамм включает в себя возможность выбирать только те n-граммы из множества n-грамм, которые появлялись совместно с данной n-граммой во множестве прошлых пользовательских запросов.
15. Сервер по п. 12, отличающийся тем, что возможность сервера выбирать по меньшей мере одну возможную n-грамму из множества n-грамм включает в себя возможность:
ранжировать по меньшей мере некоторые n-граммы из множества n-грамм в зависимости от попарного совместного появления каждой n-граммы из множества n-грамм и данной n-граммы во множестве прошлых пользовательских запросов; и
выбирать по меньшей мере одну n-грамму с наибольшим рангом из по меньшей мере некоторых n-грамм из множества n-грамм в качестве по меньшей мере одной возможной n-граммы.
16. Сервер по п. 12, отличающийся тем, что n-грамма из множества n-грамм, появлявшаяся совместно с данной n-граммой в одном из множества прошлых пользовательских запросов, является предшествующей n-граммой для данной n-граммы в одном из множества прошлых пользовательских запросов или последующей n-граммой для данной n-граммы в одном из множества прошлых пользовательских запросов.
17. Сервер по п. 16, отличающийся тем, что предшествующая n-грамма является непосредственно предшествующей n-граммой, а последующая n-грамма является непосредственно последующей n-граммой.
18. Сервер по п. 12, отличающийся тем, что признаки данной n-граммы указывают на попарное совместное появление каждой n-граммы из множества n-грамм и данной n-граммы во множестве прошлых пользовательских запросов.
19. Сервер по п. 12, отличающийся тем, что сервер дополнительно выполнен с возможностью:
принимать частично введенный пользователем запрос;
разделять частично введенный пользователем запрос на по меньшей мере одну используемую n-грамму, связанную с соответствующими признаками n-граммы;
выбирать по меньшей мере одну используемую возможную n-грамму из множества n-грамм в зависимости от попарного совместного появления каждой n-граммы из множества n-грамм и по меньшей мере одной используемой n-граммы во множестве прошлых пользовательских запросов;
формировать соответствующие векторы признаков для по меньшей мере одной используемой n-граммы и по меньшей мере одной используемой возможной n-граммы в зависимости от соответствующих признаков n-грамм; и
определять путем выполнения алгоритма MLA предсказанное групповое совместное появление по меньшей мере одной используемой возможной n-граммы и по меньшей мере одной используемой n-граммы, причем определение предсказанного группового совместного появления основано на по меньшей мере одной используемой n-грамме, по меньшей мере одной используемой возможной n-грамме и соответствующих векторах признаков.
20. Сервер по п. 19, отличающийся тем, что по меньшей мере одна используемая возможная n-грамма представляет собой по меньшей мере две используемые возможные n-граммы, причем сервер дополнительно выполнен с возможностью ранжировать по меньшей мере две используемые возможные n-граммы в зависимости от предсказанного группового совместного появления.