[发明专利]摘要生成方法和装置

说明书

本申请涉及人工智能领域，提供一种摘要生成方法和装置。本申请摘要生成方法，包括：获取内容对象，内容对象包括文本信息和N张图片，N为自然数；根据N张图片获取N个缩略图；根据文本信息和N个缩略图生成M个候选摘要，每个候选摘要包括文本信息和至少一个缩略图，M为自然数；获取用户的偏好信息，偏好信息是基于用户的历史操作信息和/或用户的属性信息获取的；根据偏好信息从M个候选摘要中选取一个作为内容对象的摘要；显示摘要或将摘要发送给终端设备。本申请可以提高用户点击该摘要的概率，提升内容对象的投放效果。

技术领域

本申请涉及信息流技术，尤其涉及一种摘要生成方法和装置。

背景技术

近年，信息流作为一种新的内容产品形态，成为人们获取信息的主要方式。信息流产品形态是将内容组织到一个列表页中，该列表页的呈现方式通常有三种：无图方式、单图方式和多图方式，其中，无图方式是只展示内容的标题，单图方式是展示内容的标题加一个来自于内容的缩略图，多图方式是展示内容的标题加多个来自于内容的缩略图。相较于只展示标题，缩略图所呈现的信息更加丰富直观，对用户的行为影响更大。此外，在终端设备的图库应用程序中，当用户制作了一个视频或创建了一个相册的时候，也可以选取一张或多张图片制作缩略图作为封面，直观地向用户展示视频或相册的内容。

目前缩略图的选取方式是从内容包含的图片中随机选取图片或者选取特定的图片作为缩略图。但是，这种选取方式得到的缩略图种类单一且不具代表性，并不能助于提升信息的投放效果。

发明内容

本申请提供一种摘要生成方法和装置，以提高用户点击该摘要的概率，提升内容对象的投放效果。

第一方面，本申请提供一种摘要生成方法，包括：

获取内容对象，所述内容对象包括文本信息和N张图片，N为自然数；根据所述N张图片获取N个缩略图；根据所述文本信息和所述N个缩略图生成M个候选摘要，每个所述候选摘要包括所述文本信息和至少一个所述缩略图，M为自然数；获取用户的偏好信息，所述偏好信息是基于所述用户的历史操作信息和/或所述用户的属性信息获取的；根据所述偏好信息从所述M个候选摘要中选取一个作为所述内容对象的摘要；显示所述摘要或将所述摘要发送给终端设备。

本申请根据用户的偏好信息从内容对象中选取缩略图用作摘要的生成，该摘要考虑到了用户的历史操作信息和/或用户的属性信息获取的偏好信息，因此很具有代表性，可以提高用户点击该摘要的概率，提升内容对象的投放效果。

在一种可能的实现方式中，所述历史操作信息包括以下至少一种信息：所述用户点击过的历史内容对象的标题、类别以及作者，每个历史内容对象的点击次数和点击时间，以及每个内容对象的观看时长；所述属性信息包括以下至少一种信息：所述用户的性别、年龄、所在地以及所述用户选择的标签；所述偏好信息包括以下至少一种信息：所述用户偏好的内容对象的类别，所述用户偏好的内容对象的主题以及所述用户偏好的内容对象的归属。

在一种可能的实现方式中，所述文本信息为所述内容对象的标题。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述偏好信息从所述M个候选摘要中选取一个作为所述内容对象的摘要，包括：获取所述M个候选摘要的分数，所述分数用于指示对应的所述候选摘要被点击的可能性，所述分数越高表示所述对应的候选摘要被点击的可能性越大；从所述M个候选摘要中选取一个分数最高的候选摘要作为所述摘要。

在一种可能的实现方式中，所述获取所述M个候选摘要的分数，包括：通过神经网络模型对所述M个候选摘要中的每一个候选摘要包含的文本信息和缩略图进行特征提取获取M个多模特征，每个所述多模特征包括相应的候选摘要的文本信息的文本特征和缩略图的图像特征；通过预先训练得到的打分模型分别对所述M个多模特征打分，获取所述M个多模特征的分数作为对应的M个候选摘要的分数。

在一种可能的实现方式中，所述获取用户的偏好信息之前，还包括：基于历史用户的偏好信息训练得到所述打分模型。