本申请公开了检索方法、装置和电子设备，涉及智能检索领域。检索方法包括：确定请求实体对应的至少一个词槽和多个相关资源；对多个相关资源中的第一资源，基于预定算法，分别获取至少一个词槽中每个词槽与第一资源中的至少一个资源字段的相关度值；对于每个词槽，分别对得到的至少一个相关度值进行预定处理，将处理结果作为相关度值的优化值，将优化值输入预定模型，得到该第一资源的打分 值；在多个相关资源中，以打分值高的资源作为目标资源。通过上述方式，利用每个词槽与资源相关度值的优化值作为与请求实体相关资源的排序依据，可以提高资源搜索的准确性。
权利要求书
布卫生巾1.一种检索方法，其特征在于，包括：
确定请求实体对应的至少一个词槽和多个相关资源；
对所述多个相关资源中的第一资源，基于预定算法，分别获取所述至少一个词槽中每个词槽与所述第一资源中的至少一个资源字段的相关度值；阶梯教室
对于所述每个词槽，分别对得到的至少一个相关度值进行预定处理，将处理结果作为相关度
集成搜索
值的优化值，将所述优化值输入预定模型，得到所述第一资源的打分值；
在所述多个相关资源中，以打分值高的资源作为目标资源。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定处理包括：
为所述至少一个相关度值分配权重值，得到所述至少一个相关度值与为其分配的权重的乘积；
硬件加速器筛选出乘积的最大值，将所述乘积的最大值作为所述相关度值的优化值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预定处理还包括：
利用所述第一资源的热度值，对所述筛选出乘积的最大值进行优化，得到所述相关度值的优化值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述相关度值的优化值输入预定模型，得到所述第一资源的打分值，包括：
将所述相关度值的优化值输入结合非连续评价指标的神经网络排序算法模型，得到所述第一资源的打分值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定算法包括以下多种算法中的至少一种：编辑距离算法、精确包含算法、字粒度匹配算法、拼音匹配算法、交叉包含算法、带权重的关键词匹配算法、最佳匹配算法。
6.一种检索装置，其特征在于，包括：
请求实体解析模块，用于确定请求实体对应的至少一个词槽和多个相关资源；
相关度值获取模块，用于对所述多个相关资源中的第一资源，基于预定算法，分别获取所述
至少一个词槽中每个词槽与所述第一资源中的至少一个资源字段的相关度值；
资源分数获取模块，用于对于所述每个词槽，分别对得到的至少一个相关度值进行预定处理，将处理结果作为相关度值的优化值，将所述优化值输入预定模型，得到所述第一资源的打分值；SSL检测
目标资源确定模块，用于在所述多个相关资源中，以打分值高的资源作为目标资源。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述资源分数获取模块包括：
权重分配子模块，用于为所述至少一个相关度值分配权重值，得到所述至少一个相关度值与为其分配的权重的乘积；
第一优化子模块，用于筛选出乘积的最大值，将所述乘积的最大值作为所述相关度值的优化值。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述资源分数获取模块还包括：
第二优化子模块，用于利用所述第一资源的热度值，对所述筛选出乘积的最大值进行优化，得到所述相关度值的优化值。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述资源分数获取模块包括：
资源分数获取执行子模块，用于将所述相关度值的优化值输入结合非连续评价指标的神经网络排序算法模型，得到所述第一资源的打分值。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预定算法包括以下多种算法中的至少一种：编辑距离算法、精确包含算法、字粒度匹配算法、拼音匹配算法、交叉包含算法、带权重的关键词匹配算法、最佳匹配算法。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
一种检索方法、装置和电子设备
技术领域
本申请涉及一种计算机技术领域，尤其涉及一种智能检索领域。
背景技术
随着人们对智能音箱的关注度越来越高，市场上出现了各种型号的智能音箱产品。智能音箱产品在外观、功能上大同小异，能体现出产品竞争优势的是服务于音箱背后的云端技术能力，例如语音识别、意图识别、槽位识别、资源定位等。在实际使用中，以往的云端技术往往基于解析结果直接进行数据库查询检索，准确率较低，严重影响用户体验。
技术内容
本申请实施例提供一种检索方法、装置和电子设备，以解决现有技术中的一个或多个技术问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种检索方法，包括：
确定请求实体对应的至少一个词槽和多个相关资源；
关闭起重装置对多个相关资源中的第一资源，基于预定算法，分别获取至少一个词槽中每个词槽与第一资源中的至少一个资源字段的相关度值；
对于每个词槽，分别对得到的至少一个相关度值进行预定处理，将处理结果作为相关度值的优化值，将优化值输入预定模型，得到该第一资源的打分值；
在多个相关资源中，以打分值高的资源作为目标资源。
通过上述方式，利用每个词槽与资源相关度值的优化值作为与请求实体相关资源的排序依据，可以提高资源搜索的准确性。
在一种实施方式中，预定处理包括：
为至少一个相关度值分配权重值，得到至少一个相关度值与为其分配的权重的乘积；
筛选出乘积的最大值，将乘积的最大值作为相关度值的优化值。
通过上述方案，对于每个词槽，只输出一个最大值反映该词槽与资源的相关程度，避免词槽可能出现在资源的不同字段中造成无意义的累计而使其胜出，从而增加了词槽与资源匹配的准确性。
在一种实施方式中，预定处理还包括：
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