[发明专利]分类方法及装置

权利要求书

1.一种分类方法，其特征在于，包括：

根据记录搜索行为的网络日志获得搜索请求样本；所述网络日志中包括基于多个目标内容的请求样本；所述搜索请求样本为针对同一目标内容相关的视频进行点击访问的请求样本；所述搜索请求样本包括搜索请求；

将所述搜索请求样本输入分类模型，获得第一分类结果；

根据每个分类所包括的搜索请求的数量和所述搜索请求样本中的搜索请求总数量，获得第二分类结果；

根据所述第一分类结果和第二分类结果，获得所述目标内容的分类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一分类结果为所述目标内容属于第一分类的第一打分，所述第二分类结果为所述目标内容属于第一分类的第二打分，根据所述第一分类结果和第二分类结果，获得所述目标内容的分类，包括：

对所述第一分类结果和第二分类结果进行线性加权，获得所述目标内容的分类。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据记录搜索行为的网络日志获得搜索请求样本，包括：

根据所述网络日志中的用户需求信息，获得所述搜索请求样本；

所述目标内容的分类为与所述用户需求信息相关的分类。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一分类结果和所述第二分类结果，获得所述目标内容的分类之后，还包括：

根据所述目标内容的分类和与目标内容相关的搜索结果的分类，确定所述搜索结果在所述目标内容的搜索结果列表中的排序。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据记录搜索行为的网络日志获得搜索请求样本，包括：

根据所述网络日志获得原始请求样本；

过滤所述原始请求样本中置信率低于第一设定阈值的搜索请求，获得第一请求样本；

若所述第一请求样本中针对所述目标内容的搜索请求的数量超过设定第二阈值，则对所述目标内容进行重新采样，获得所述目标内容的补充样本；

将所述目标内容的补充样本加入所述第一请求样本中，获得第二请求样本；

根据所述第二请求样本，获得样本词编号以及命名实体识别编号；所述命名实体识别编号为对所述第二请求样本进行实体名称识别获得；

根据所述样本词编号和所述命名实体识别编号，获得所述搜索请求样本。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述置信率是根据检索频次、点击频次和主类别的点击频率中的至少一个计算得到的。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述搜索请求样本输入分类模型，获得第一分类结果，包括：

对所述样本词编号和命名实体识别编号进行嵌入操作，获得向量结果；

对所述向量结果求平均，获得隐式变量；

将所述隐式变量转换为第一分类结果。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将一组以上训练样本输入分类模型，得到每组训练样本属于相应预测类别；

根据每组训练样本属于相应预测类别，计算损失值；

根据所述损失值对所述分类模型进行优化。

9.一种分类装置，其特征在于，包括：

搜索请求样本获得模块：用于根据记录搜索行为的网络日志获得搜索请求样本；所述网络日志中包括基于多个目标内容的请求样本；所述搜索请求样本为针对同一目标内容相关的视频进行点击访问的请求样本；所述搜索请求样本包括搜索请求；

第一分类模块：用于将所述搜索请求样本输入分类模型，获得第一分类结果；

第二分类模块：用于根据每个分类所包括的搜索请求的数量和所述搜索请求样本中的搜索请求总数量，获得第二分类结果；

融合模块：用于根据所述第一分类结果和第二分类结果，获得所述目标内容的分类。