[发明专利]信息推送装置、方法、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种信息推送装置，其特征在于，该装置包括：

获取模块，用于获取用户端的请求信息；

生成模块，用于对所述获取模块获取的所述请求信息进行词汇切割，为得到的各个切割后的请求词汇分别生成特征向量；

预测模块，用于将所述生成模块生成的各个所述特征向量按照对应的请求词汇在所述请求信息中的上下文关系，输入到预先设置的响应信息预测模型中，输出所述请求信息对应的响应信息；

推送模块，用于将所述预测模块输出的响应信息推送给所述用户端。

2.如权利要求1所述的信息推送装置，其特征在于，所述预测模块具体用于：

将所述响应信息中前j个响应词汇对应的特征向量和各个请求词汇分别对应的特征向量按照上下文关系输入到响应信息预测模型中，得到第j+1个响应词汇，其中，j为大于或等于0的正整数，第j+1个响应词汇为按照上下文关系，在第j个响应词汇之后的一个响应词汇。

3.如权利要求2所述的信息推送装置，其特征在于，所述预测模块具体用于：

将各个请求词汇对应的特征向量按照上下文关系输入到所述响应信息预测模型的编码器中进行上下文关系特征提取，得到所述请求信息对应的特征提取向量；

将所述请求信息对应的特征提取向量输入到所述响应信息预测模型的话题预测模块进行话题特征提取，得到所述请求信息对应的响应话题特征向量；

将所述响应话题特征向量、所述响应信息中前j个响应词汇对应的特征向量、请求信息对应的特征提取向量输入到所述响应信息预测模型的解码器中，得到所述第j+1个响应词汇。

4.如权利要求1所述的信息推送装置，其特征在于，该装置还包括：训练模块，所述训练模块用于：

构建训练样本库，所述训练样本库中包括请求样本信息和真实响应样本信息；

将所述真实响应样本信息中前i个真实响应样本词汇对应的特征向量和所述请求样本信息中各个请求样本词汇分别对应的特征向量按照对应的请求样本词汇在所述请求样本信息中的上下文关系输入初始响应信息预测模型中，得到第i+1个预测响应样本词汇，其中，i为大于或等于0的正整数，第i+1个预测响应样本词汇为按照上下文关系，在第i个预测响应样本词汇之后的一个预测响应样本词汇；

根据得到的所有预测响应样本词汇和所述真实响应样本信息，对所述初始响应信息预测模型进行调整，得到调整后的响应信息预测模型。

5.如权利要求4所述的信息推送装置，其特征在于，所述训练模块具体用于：

将所述请求样本信息中各个请求样本词汇分别对应的特征向量按照上下文关系输入到所述初始响应信息预测模型的初始编码器中，得到所述请求样本信息对应的特征提取向量；

将所述请求样本信息对应的特征提取向量输入到所述初始响应信息预测模型的初始话题预测模块中，得到所述请求样本信息对应的样本响应话题特征向量；

将所述样本响应话题特征向量、所述真实响应样本信息中前i个真实响应样本词汇对应的特征向量、请求样本信息对应的特征提取向量输入到所述响应信息预测模型的初始解码器中，得到所述第i+1个预测响应样本词汇。

6.如权利要求5所述的信息推送装置，其特征在于，所述训练模块还用于：

根据所述请求样本信息对应的样本响应话题特征向量和所述真实响应样本信息对应的真实样本响应话题特征向量，对所述初始响应信息预测模型的初始话题预测模块参数进行调整，得到调整后的话题预测模块。

7.如权利要求5所述的信息推送装置，其特征在于，所述训练模块还用于：

将所述真实响应样本信息中各个真实响应样本词汇对应的特征向量，按照对应的真实响应样本词汇在所述真实响应样本信息中的上下文关系，输入到所述初始响应信息预测模型的初始编码器中，得到所述真实响应样本信息对应的特征提取向量；

根据所述真实响应样本信息对应的特征提取向量和所述请求样本信息对应的特征提取向量，对所述初始响应信息预测模型进行调整，得到调整后的响应信息预测模型。