Способы и серверы для ранжирования цифровых документов в ответ на запрос

1. Способ ранжирования цифровых документов в ответ на запрос, причем цифровые документы являются потенциально релевантными запросу, имеющему первый терм и второй терм, причем запрос был отправлен пользователем электронного устройства, соединенного с возможностью осуществления связи с сервером, на котором размещена поисковая машина, причем поисковая машина связана с инвертированным индексом, хранящим информацию, связанную с парами документ-терм (DT), причем способ исполняется сервером, причем способ содержит этапы, на которых
для данного документа из множества потенциально релевантных документов:
осуществляют доступ сервером к инвертированному индексу для извлечения запросо-независимых данных для первой пары DT и второй пары DT, причем первая пара DT имеет данный документ и первый терм, вторая пара DT имеет данный документ и второй терм,
причем запросо-независимые данные указывают на (i) зависимое от терма вхождение первого терма в содержимое, связанное с данным документом, и (ii) зависимое от терма вхождение второго терма в содержимое, связанное с данным документом;
генерируют сервером запросо-зависимый признак с использованием запросо-независимых данных, извлеченных для первой пары DT и второй пары DT,
при этом запросо-зависимый признак указывает на групповое вхождение первого терма со вторым термом в содержимое, связанное с данным документом;
генерируют сервером ранжирующий признак для данного документа на основе, по меньшей мере, первого терма, второго терма и запросо-зависимого признака;
ранжируют сервером данный документ из множества потенциально релевантных документов на основе, по меньшей мере, ранжирующего признака.
2. Способ по п. 1, в котором генерирование ранжирующего признака для данного документа выполняется нейронной сетью (NN).
3. Способ по п. 2, в котором способ дополнительно содержит этап, на котором обучают сервером NN для генерирования ранжирующего признака, причем обучение NN содержит этап, на котором:
генерируют сервером обучающий набор для обучающей пары документ-запрос (DQ), которая должна использоваться во время данной итерации обучения NN, причем обучающая пара DQ имеет обучающий запрос и обучающий документ, причем обучающий документ связан с меткой, причем метка указывает на релевантность обучающего документа обучающему запросу, причем генерирование содержит этапы, на которых:
генерируют сервером множество вложений обучающих термов на основе соответствующих термов из обучающего запроса;
осуществляют доступ сервером к инвертированному индексу, связанному с поисковой машиной, для извлечения множества запросо-независимых наборов данных, связанных с соответствующими парами из множества обучающих пар DT,
причем заданная одна из множества обучающих пар DT включает в себя обучающий документ и соответствующий один из множества термов из обучающего запроса;
генерируют сервером множество векторов обучающих признаков для множества обучающих пар DT с использованием множества запросо-независимых наборов данных;
во время данной итерации обучения NN:
вводят сервером в NN упомянутое множество вложений обучающих термов и упомянутое множество векторов обучающих признаков для генерирования предсказанного ранжирующего признака для обучающей пары DQ;
настраивают сервером NN на основе сравнения между меткой и предсказанным ранжирующим признаком, так что NN генерирует для данной используемой пары DQ соответствующий предсказанный ранжирующий признак, который указывает на релевантность соответствующего используемого документа соответствующему используемому запросу.
4. Способ по п. 1, в котором запросо-независимые данные были сохранены в инвертированном индексе до получения запроса от электронного устройства, и в котором запросо-зависимый признак генерируется после получения запроса от электронного устройства.
5. Способ по п.1, в котором запросо-зависимый признак генерируется с использованием запросо-независимых данных в реальном времени во время процедуры ранжирования документов поисковой машины.
6. Способ по п. 1, в котором ранжирование выполняется с помощью алгоритма машинного обучения (MLA) на основе дерева решений, сконфигурированного для ранжирования множества потенциально релевантных документов на основе их релевантности запросу.
7. Способ по п. 1, при этом способ дополнительно содержит, для данного одного из множества термов, определение подобного терма, и при этом:
при осуществлении доступа к инвертированному индексу для извлечения запросо-независимых данных, извлеченные запросо-независимые данные содержат запросо-независимые данные для третьей пары DT, причем третья пара DT имеет данный документ и упомянутый подобный терм.
8. Способ по п. 1, в котором доступ к инвертированному индексу предназначен для дополнительного извлечения запросо-независимых данных на основе содержимого, связанных с первой парой DT и второй парой DT,запросо-независимые данные на основе содержимого указывают на текстовый контекст соответствующего терма в содержимом, связанном с данным документом.
9. Способ по п. 1, в котором зависимое от терма вхождение первого терма содержит по меньшей мере одно из:
одной или более позиций первого терма в заголовке, связанном с данным документом;
одной или более позиций первого терма в URL, связанном с данным документом;
одной или более позиций первого терма в теле данного документа.
10. Способ по п. 1, в котором групповое вхождение первого терма со вторым термом в содержимое, связанное с данным документом, содержит по меньшей мере одно из:
количества раз, когда второй терм из запроса включен в дополнение к первому терму в заголовок, связанный с данным документом;
количества раз, когда второй терм из запроса включен в дополнение к первому терму в URL, связанный с данным документом; и
количества раз, когда второй терм из запроса включен в дополнение к первому терму в тело данного документа.
11. Сервер для ранжирования цифровых документов в ответ на запрос, причем цифровые документы являются потенциально релевантными запросу, имеющему первый терм и второй терм, причем запрос был отправлен пользователем электронного устройства, соединенного с возможностью осуществления связи с сервером, на котором размещена поисковая машина, причем поисковая машина связана с инвертированным индексом, хранящим информацию, связанную с парами документ-терм (DT), причем сервер сконфигурирован с возможностью:
для данного документа из множества потенциально релевантных документов:
осуществлять доступ к инвертированному индексу для извлечения запросо-независимых данных для первой пары DT и второй пары DT, причем первая пара DT имеет данный документ и первый терм, вторая пара DT имеет данный документ и второй терм,
причем запросо-независимые данные указывают на (i) зависимое от терма вхождение первого терма в содержимое, связанное с данным документом, и (ii) зависимое от терма вхождение второго терма в содержимое, связанное с данным документом;
генерировать запросо-зависимый признак с использованием запросо-независимых данных, извлеченных для первой пары DT и второй пары DT,
при этом запросо-зависимый признак указывает на групповое вхождение первого терма со вторым термом в содержимое, связанное с данным документом;
генерировать ранжирующий признак для данного документа на основе, по меньшей мере, первого терма, второго терма и запросо-зависимого признака;
ранжировать данный документ из множества потенциально релевантных документов на основе, по меньшей мере, ранжирующего признака.
12. Сервер по п. 11, при этом сервер использует нейронную сеть для генерирования ранжирующего признака для данного документа.
13. Сервер по п. 12, при этом сервер дополнительно сконфигурирован для обучения NN генерированию ранжирующего признака, причем сервер сконфигурирован с возможностью:
генерировать обучающий набор для обучающей пары документ-запрос (DQ), которая должна использоваться во время данной итерации обучения NN, причем обучающая пара DQ имеет обучающий запрос и обучающий документ, причем обучающий документ связан с меткой, причем метка указывает на релевантность обучающего документа обучающему запросу, причем для генерирования обучающего набора сервер сконфигурирован с возможностью:
генерировать множество вложений обучающих термов на основе соответствующих термов из обучающего запроса;
осуществлять доступ к инвертированному индексу, связанному с поисковой машиной, для извлечения множества запросо-независимых наборов данных, связанных с соответствующими парами из множества обучающих пар DT,
причем заданная одна из множества обучающих пар DT включает в себя обучающий документ и соответствующий один из множества термов из обучающего запроса;
генерировать множество векторов обучающих признаков для множества обучающих пар DT с использованием множества запросо-независимых наборов данных;
во время данной итерации обучения NN:
вводить сервером в NN упомянутое множество вложений обучающих термов и упомянутое множество векторов обучающих признаков для генерирования предсказанного ранжирующего признака для обучающей пары DQ;
настраивать NN на основе сравнения между меткой и предсказанным ранжирующим признаком, так что NN генерирует для данной используемой пары DQ соответствующий предсказанный ранжирующий признак, который указывает на релевантность соответствующего используемого документа соответствующему используемому запросу.
14. Сервер по п. 11, в котором запросо-независимые данные были сохранены в инвертированном индексе до получения запроса от электронного устройства, и в котором запросо-зависимый признак генерируется после получения запроса от электронного устройства.
15. Сервер по п. 11, в котором запросо-зависимый признак генерируется с использованием запросо-независимых данных в реальном времени во время процедуры ранжирования документов поисковой машины.
16. Сервер по п. 11, при этом сервер сконфигурирован для ранжирования с использованием алгоритма машинного обучения (MLA) на основе дерева решений, сконфигурированного для ранжирования множества потенциально релевантных документов на основе их релевантности запросу.
17. Сервер по п. 11, в котором сервер дополнительно сконфигурирован с возможностью для данного одного из множества термов определять подобный терм, и при этом:
при осуществлении доступа к инвертированному индексу для извлечения запросо-независимых данных, извлеченные запросо-независимые данные содержат запросо-независимые данные для третьей пары DT, причем третья пара DT имеет данный документ и упомянутый подобный терм.
18. Сервер по п. 11, в котором сервер сконфигурирован для осуществления доступа к инвертированному индексу для дополнительного извлечения запросо-независимых данных на основе содержимого, связанных с первой парой DT и второй парой DT,
причем запросо-независимые данные на основе содержимого указывают на текстовый контекст соответствующего терма в содержимом, связанном с данным документом.
19. Сервер по п. 11, в котором зависимое от терма вхождение первого терма включает в себя по меньшей мере одно из:
одной или более позиций первого терма в заголовке, связанном с данным документом;
одной или более позиций первого терма в URL, связанном с данным документом;
одной или более позиций первого терма в теле данного документа.
20. Сервер по п. 11, в котором групповое вхождение первого терма со вторым термом в содержимое, связанное с данным документом, содержит по меньшей мере одно из:
количества раз, когда второй терм из запроса включен в дополнение к первому терму в заголовок, связанный с данным документом;
количества раз, когда второй терм из запроса включен в дополнение к первому терму в URL, связанный с данным документом;
количества раз, когда второй терм из запроса включен в дополнение к первому терму в тело данного документа.