(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210648456.3 (22)申请日 2022.06.09 (71)申请人 腾讯科技 （深圳） 有限公司 地址 518057 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 (72)发明人 丁志敏　林伟兵　林立　彭浩崇　 (74)专利代理 机构 深圳翼盛智成知识产权事务 所(普通合伙) 44300 专利代理师 李玉婷 (51)Int.Cl. G06F 16/583(2019.01) G06F 40/289(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06F 16/36(2019.01) (54)发明名称 图像搜索方法、 装置、 电子设备和计算机可 读存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种图像搜索方法、 装置、 电 子设备和计算机可读存储介质， 相关实施例可应 用于云技术、 云安全、 人工智能、 智慧交通、 辅助 驾驶等各种场景。 本发明实施例在当接收到图像 搜索请求时， 对图像搜索请求中携带的搜索内容 进行文本切词处理， 得到搜索内容的关键词文 本； 然后， 分别对关键词文本和图像标签分级 图 谱中的每一实体进行文本特征提取， 以得到关键 词文本的关键词特征和实体的实体特征。 将关键 词特征与实体特征进行语义匹配处理， 得到关键 词文本匹配的至少一个目标图像标签。 然后， 基 于目标图像标签， 在候选图像集合中搜索出至少 一个目标图像； 该方案可以提升图像搜索的准确 性。 权利要求书4页 说明书20页 附图9页 CN 114741550 A 2022.07.12 CN 114741550 A 1.一种图像搜索方法， 其特 征在于， 包括： 当接收到图像搜索请求时， 对所述图像搜索请求中携带的搜索内容进行文本切词处 理， 得到所述搜索内容的关键词文本； 分别对所述关键词 文本和图像标签分级图谱中的每一实体进行文本特征提取， 以得到 所述关键词文本的关键词特征和所述 实体的实体特征， 所述图像标签分级图谱为基于图像 标签之间的文本关系构建的分级图谱； 将所述关键词特征与 所述实体特征进行语义匹配处理， 得到所述关键词文本匹配的至 少一个目标图像标签； 基于所述目标图像标签， 在候选图像集 合中搜索出至少一个目标图像。 2.根据权利要求1所述的图像搜索方法， 其特征在于， 所述分别对所述关键词文本和图 像标签分级图谱中的每一 实体进行文本特征提取， 以得到所述关键词文本的关键词特征和 所述实体的实体特 征， 包括： 分别对所述关键词 文本和图像标签分级图谱中的每一实体进行文本特征提取， 得到所 述关键词文本的关键词特 征和所述实体的基础实体特 征； 根据所述实体对应的图像标签之间的文本关系， 确定所述实体的文本 权重； 基于所述文本 权重， 对所述基础实体特 征进行加权， 得到所述实体的实体特 征。 3.根据权利要求2所述的图像搜索方法， 其特征在于， 所述分别对所述关键词文本和图 像标签分级图谱中的每一 实体进行文本特征提取， 得到所述关键词文本的关键词特征和所 述实体的基础实体特 征之前， 还 包括： 获取图像标签集 合， 并在所述图像标签集 合中识别出图像标签之间的文本关系； 基于所述文本关系， 将所述图像标签作为实体构建图像标签分级图谱。 4.根据权利要求3所述的图像搜索方法， 其特征在于， 所述文本关系包括语义关系和从 属关系， 所述基于所述文本关系， 将所述图像标签作为实体构建图像标签分级图谱， 包括： 基于所述从属关系， 将所述图像标签作为实体构建知识图谱， 得到基础图像标签图谱； 根据所述语义关系， 对所述基础图像标签图谱进行分级处 理， 得到图像标签分级图谱。 5.根据权利要求4所述的图像搜索方法， 其特征在于， 所述基于所述从属关系， 将所述 图像标签作为实体构建知识图谱， 得到基础图像标签图谱， 包括： 在所述图像标签集 合中筛选出存在从属关系的图像标签， 得到从属图像标签集 合； 根据所述从属关系的关系类型， 对所述从属图像标签集 合中的图像标签进行分类； 基于分类结果， 将所述从属图像标签集合中的图像标签作为实体构建知识图谱， 得到 基础图像标签图谱。 6.根据权利要求4所述的图像搜索方法， 其特征在于， 所述根据所述语义关系， 对所述 基础图像标签图谱进行分级处 理， 得到图像标签分级图谱， 包括： 在所述基础标签图谱中筛选出存在语义关系的图像标签对应的实体， 得到至少一个实 体对； 基于所述实体对的语义关系， 对所述基础图像标签图谱进行调整， 得到调整后图像标 签图谱； 在所述图像标签集合中筛选出与所述调整后图像标签图谱上的实体对应的图像标签 存在语义关系的图像标签， 以得到图像标签分级图谱。权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114741550 A 27.根据权利要求6所述的图像搜索方法， 其特征在于， 所述在所述图像标签集合中筛选 出与所述调整后图像标签图谱上的实体对应的图像标签存在语义关系的图像标签， 以得到 图像标签分级图谱， 包括： 在所述图像标签集合中筛选出与所述调整后图像标签图谱上的实体对应的图像标签 存在语义关系的图像标签， 得到语义图像标签集 合； 根据所述语义图像标签集合中每一图像标签对应的语义关系， 确定所述图像标签的分 级信息； 基于所述分级信 息， 将所述语义图像标签集合中的图像标签作为分级实体添加至所述 调整后图像标签图谱， 得到图像标签分级图谱。 8.根据权利要求3所述的图像搜索方法， 其特征在于， 所述在所述图像标签集合中识别 出图像标签之间的文本关系， 包括： 在所述图像标签集 合中识别出每一所述图像标签中的文本词， 得到文本词集 合； 根据预设文本词典， 确定所述文本词集合中的文本词之间的词关系， 并将所述词关系 作为所述图像标签之间的文本关系。 9.根据权利要求8所述的图像搜索方法， 其特征在于， 所述根据预设文本词典， 确定所 述文本词集 合中的文本词之间的词关系， 包括： 在所述预设文本词典中识别出 所述文本词集 合中每一所述文本词对应的词网络信息； 在所述词网络信息中提取 出所述文本词对应的至少一个关系词集 合； 基于所述关系词集 合， 确定所述文本词集 合中文本词之间的词关系。 10.根据权利要求9所述的图像搜索方法， 其特征在于， 所述基于所述关系词集合， 确定 所述文本词集 合中文本词之间的词关系， 包括： 在所述文本词集合中确定出目标文本词， 在所述目标文本词对应的关系词集合查询与 所述目标文本词以外的文本词匹配的目标关系词； 当存在所述目标关系词时， 获取所述目标关系词与所述目标文本词之间的当前词关 系； 将所述当前词关系作为所述目标文本词与所述目标关系词对应的文本词之间的词关 系， 以得到所述文本词集 合中文本词之间的词关系。 11.根据权利要求3所述的图像搜索方法， 其特 征在于， 所述获取图像标签集 合， 包括： 获取候选 图像集合， 并对所述候选 图像集合中每一候选 图像进行图像识别， 得到所述 候选图像的当前图像标签； 在预设图像标签集合中筛选出与 所述当前图像标签存在关联关系的图像标签， 得到关 联图像标签； 将所述关联图像标签和当前图像标签进行融合， 得到所述候选图像集合对应的图像标 签集合。 12.根据权利要求11所述的图像搜索方法， 其特征在于， 所述对所述候选图像集合中每 一候选图像进行图像识别， 得到所述 候选图像的当前图像标签， 包括： 采用至少一个图像识别模型对所述候选图像集合中的候选图像进行特征提取， 得到所 述图像识别模型对应的图像维度下的所述 候选图像的图像特 征； 根据所述图像特征， 确定所述候选图像在所述图像维度 下的候选图像标签和所述候选权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114741550 A 3