技術(shù)特征：
1.一種信息檢索的方法，其特征在于，該方法包括：基于檢索串query的擴(kuò)展對(duì)基礎(chǔ)檢索串分析QA詞表進(jìn)行二次映射過程，生成二級(jí)映射的QA詞表；其中，所述基礎(chǔ)QA詞表包括高頻query到關(guān)鍵詞的映射，所述二級(jí)映射的QA詞表中的第一級(jí)映射為擴(kuò)展query到高頻query的映射，第二級(jí)映射為高頻query到關(guān)鍵詞的映射；根據(jù)獲取的信息檢索請(qǐng)求中的檢索串，進(jìn)行所述二級(jí)映射的QA詞表的查找，得到所述檢索串命中的關(guān)鍵詞，并提取所述關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布信息作為檢索結(jié)果；所述基于query的擴(kuò)展對(duì)基礎(chǔ)QA詞表進(jìn)行二次映射過程，生成二級(jí)映射的QA詞表，具體為：對(duì)于query擴(kuò)展得到的每一個(gè)query相關(guān)系列，在判斷所述query相關(guān)系列中存在與所述基礎(chǔ)QA詞表中相同的高頻query時(shí)，將所述query相關(guān)系列中除所述高頻query之外的其他query添加為所述高頻query的擴(kuò)展query，生成擴(kuò)展query到高頻query的初始的第一級(jí)映射；計(jì)算所述初始的第一級(jí)映射中的各擴(kuò)展query與相應(yīng)高頻query的相似度，并過濾掉相似度小于預(yù)設(shè)閾值的擴(kuò)展query，保留相似度大于或等于預(yù)設(shè)閾值的擴(kuò)展query，得到最終的第一級(jí)映射；根據(jù)所述最終的第一級(jí)映射和所述基礎(chǔ)QA詞表，生成二級(jí)映射的QA詞表。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述信息檢索的方法，其特征在于，所述query的擴(kuò)展具體為：依據(jù)檢索日志，采用基于會(huì)話session的query擴(kuò)展、和/或基于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布信息互點(diǎn)擊的query擴(kuò)展、和/或基于相關(guān)搜索的query擴(kuò)展，得到多個(gè)query相關(guān)系列。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述信息檢索的方法，其特征在于，該方法進(jìn)一步包括：根據(jù)相關(guān)性邏輯回歸模型計(jì)算所述初始的第一級(jí)映射中的各擴(kuò)展query與相應(yīng)高頻query的相似度，具體為：接收人工標(biāo)注的標(biāo)準(zhǔn)集，所述標(biāo)準(zhǔn)集中包括人工標(biāo)注的擴(kuò)展query到高頻query的映射；計(jì)算所述標(biāo)準(zhǔn)集中每一個(gè)擴(kuò)展query到高頻query映射的特征值，并隨機(jī)將所述標(biāo)準(zhǔn)集劃分為訓(xùn)練集和校驗(yàn)集；用所述訓(xùn)練集進(jìn)行相關(guān)性邏輯回歸模型訓(xùn)練，得到用于評(píng)價(jià)擴(kuò)展query和高頻query相關(guān)性的初始邏輯回歸模型，再用所述校驗(yàn)集對(duì)所述初始邏輯回歸模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果優(yōu)化特征選擇，得到最終的相關(guān)性邏輯回歸模型；根據(jù)最終的相關(guān)性邏輯回歸模型，通過下式計(jì)算所述初始的第一級(jí)映射中的各擴(kuò)展query與相應(yīng)高頻query的相似度：其中，q1表示擴(kuò)展query，q2表示高頻query，n表示特征總數(shù)，fi(q1,q2)表示擴(kuò)展query到高頻query映射的第i個(gè)特征值，wi表示第i個(gè)特征的權(quán)重。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述信息檢索的方法，其特征在于，所述特征值包括擴(kuò)展query與對(duì)應(yīng)高頻query之間的文本相似度特征值和類別相似度特征值，所述文本相似度特征值包括以下至少之一：擴(kuò)展query與對(duì)應(yīng)高頻query之間的tanimoto系數(shù)、字面相似度、共同短語term率、編輯距離、最長公共子串。5.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述信息檢索的方法，其特征在于，所述根據(jù)獲取的信息檢索請(qǐng)求中的檢索串，進(jìn)行所述二級(jí)映射的QA詞表的查找，得到所述檢索串命中的關(guān)鍵詞，具體為：根據(jù)所述信息檢索請(qǐng)求中的檢索串查找所述二級(jí)映射的QA詞表中的第一級(jí)映射，獲取與所述檢索串匹配的擴(kuò)展query所對(duì)應(yīng)的高頻query，再提取第二級(jí)映射中與所述高頻query對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞作為命中的關(guān)鍵詞。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述信息檢索的方法，其特征在于，該方法進(jìn)一步包括：根據(jù)獲取的信息檢索請(qǐng)求中的檢索串，先查找基礎(chǔ)QA詞表，如果匹配到所述基礎(chǔ)QA詞表中的高頻query，則提取所述基礎(chǔ)QA詞表中與所述高頻query對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞作為命中的關(guān)鍵詞，不再進(jìn)行所述二級(jí)映射的QA詞表的查找；如果未匹配到所述基礎(chǔ)QA詞表中的高頻query，則進(jìn)行所述二級(jí)映射的QA詞表的查找。7.一種信息檢索的系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括：二級(jí)映射詞表生成模塊，用于基于檢索串query的擴(kuò)展對(duì)基礎(chǔ)檢索串分析QA詞表進(jìn)行二次映射過程，生成二級(jí)映射的QA詞表；其中，所述基礎(chǔ)QA詞表包括高頻query到關(guān)鍵詞的映射，所述二級(jí)映射的QA詞表中的第一級(jí)映射為擴(kuò)展query到高頻query的映射，第二級(jí)映射為高頻query到關(guān)鍵詞的映射；信息檢索模塊，用于根據(jù)獲取的信息檢索請(qǐng)求中的檢索串，進(jìn)行所述二級(jí)映射的QA詞表的查找，得到所述檢索串命中的關(guān)鍵詞，并提取所述關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布信息作為檢索結(jié)果；所述二級(jí)映射詞表生成模塊進(jìn)一步用于，對(duì)于query擴(kuò)展得到的每一個(gè)query相關(guān)系列，在判斷所述query相關(guān)系列中存在與所述基礎(chǔ)QA詞表中相同的高頻query時(shí)，將所述query相關(guān)系列中除所述高頻query之外的其他query添加為所述高頻query的擴(kuò)展query，生成擴(kuò)展query到高頻query的初始的第一級(jí)映射；計(jì)算所述初始的第一級(jí)映射中的各擴(kuò)展query與高頻query的相似度，并過濾掉相似度小于預(yù)設(shè)閾值的擴(kuò)展query，保留相似度大于或等于預(yù)設(shè)閾值的擴(kuò)展query，得到最終的第一級(jí)映射；根據(jù)所述最終的第一級(jí)映射和所述基礎(chǔ)QA詞表，生成二級(jí)映射的QA詞表。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述信息檢索的系統(tǒng)，其特征在于，所述二級(jí)映射詞表生成模塊進(jìn)一步用于，依據(jù)檢索日志，采用基于會(huì)話session的query擴(kuò)展、和/或基于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布信息互點(diǎn)擊的query擴(kuò)展、和/或基于相關(guān)搜索的query擴(kuò)展，得到多個(gè)query相關(guān)系列。9.根據(jù)權(quán)利要求7所述信息檢索的系統(tǒng)，其特征在于，所述二級(jí)映射詞表生成模塊進(jìn)一步用于，根據(jù)相關(guān)性邏輯回歸模型計(jì)算所述初始的第一級(jí)映射中的各擴(kuò)展query與高頻query的相似度，具體為：接收人工標(biāo)注的標(biāo)準(zhǔn)集，所述標(biāo)準(zhǔn)集中包括人工標(biāo)注的擴(kuò)展query到高頻query的映射；計(jì)算所述標(biāo)準(zhǔn)集中每一個(gè)擴(kuò)展query到高頻query映射的特征值，并隨機(jī)將所述標(biāo)準(zhǔn)集劃分為訓(xùn)練集和校驗(yàn)集；用所述訓(xùn)練集進(jìn)行相關(guān)性邏輯回歸模型訓(xùn)練，得到用于評(píng)價(jià)擴(kuò)展query和高頻query相關(guān)性的初始邏輯回歸模型，再用所述校驗(yàn)集對(duì)所述初始邏輯回歸模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果優(yōu)化特征選擇，得到最終的相關(guān)性邏輯回歸模型；根據(jù)最終的相關(guān)性邏輯回歸模型，通過下式計(jì)算所述初始的第一級(jí)映射中的各擴(kuò)展query與相應(yīng)高頻query的相似度：其中，q1表示擴(kuò)展query，q2表示高頻query，n表示特征總數(shù)，fi(q1,q2)表示擴(kuò)展query和高頻query對(duì)的第i個(gè)特征值，wi表示第i個(gè)特征的權(quán)重。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述信息檢索的系統(tǒng)，其特征在于，所述特征值包括擴(kuò)展query與對(duì)應(yīng)高頻query之間的文本相似度特征值和類別相似度特征值，所述文本相似度特征值包括以下至少之一：擴(kuò)展query與對(duì)應(yīng)高頻query之間的tanimoto系數(shù)、字面相似度、共同短語term率、編輯距離、最長公共子串。11.根據(jù)權(quán)利要求7至10任一項(xiàng)所述信息檢索的系統(tǒng)，其特征在于，所述信息檢索模塊進(jìn)一步用于，根據(jù)所述信息檢索請(qǐng)求中的檢索串查找所述二級(jí)映射的QA詞表中的第一級(jí)映射，獲取與所述檢索串匹配的擴(kuò)展query所對(duì)應(yīng)的高頻query，再提取第二級(jí)映射中與所述高頻query對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞作為命中的關(guān)鍵詞。12.根據(jù)權(quán)利要求11所述信息檢索的系統(tǒng)，其特征在于，所述信息檢索模塊進(jìn)一步用于，根據(jù)獲取的信息檢索請(qǐng)求中的檢索串，先查找基礎(chǔ)QA詞表，如果匹配到所述基礎(chǔ)QA詞表中的高頻query，則提取所述基礎(chǔ)QA詞表中與所述高頻query對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞作為命中的關(guān)鍵詞，不再進(jìn)行所述二級(jí)映射的QA詞表的查找；如果未匹配到所述基礎(chǔ)QA詞表中的高頻query，則進(jìn)行所述二級(jí)映射的QA詞表的查找。