[发明专利]题录生成方法和装置、以及计算机系统和可读存储介质有效
申请号: | 202010607299.2 | 申请日: | 2020-06-29 |
公开(公告)号: | CN111767719B | 公开(公告)日: | 2023-08-22 |
发明(设计)人: | 张玉芳;李小婉;邵世臣;李永恒 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F40/258 | 分类号: | G06F40/258;G06F40/211;G06F40/253;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/08 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 吕朝蕙 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 生成 方法 装置 以及 计算机系统 可读 存储 介质 | ||
1.一种题录生成方法,包括:
获取文本的属性信息;
利用预定提取模型提取所述文本的关键信息;以及
根据所述属性信息和所述关键信息,利用预定题录模型生成针对所述文本的题录;
其中,所述题录生成方法,还包括:
获取用户的历史操作信息,所述历史操作信息包括所述用户在检索历史文本时使用的m个检索字段;
根据所述m个检索字段的使用频率自高至低,对所述m个检索字段进行排序;以及
将已排序的所述m个检索字段作为m个第一题录字段,确定所述预定题录模型,将已排序的m个第一题录字段按次序作为题录模型中规定的题录字段,得到预定题录模型;
其中,m为大于等于2的整数。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述历史操作信息还包括所述用户对于多个历史文本中每个历史文本的浏览记录;所述方法还包括:
获取所述多个历史文本中每个历史文本的题录,得到多个题录,每个题录包括多个题录字段;
根据所述多个题录,从所述多个题录包括的题录字段中确定n个第二题录字段;
确定所述预定题录模型包括:
根据所述m个第一题录字段和所述n个第二题录字段,确定所述预定题录模型,
其中,n为大于等于2的整数。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,确定所述预定题录模型包括:
根据所述每个历史文本的浏览记录,确定所述n个第二题录字段中每个第二题录字段的浏览频率;
根据所述浏览频率自高至低,依次向所述n个第二题录字段分配自高至低的第二加权评估值w2*bi;
向已排序的所述m个第一题录字段分配自高至低的第一加权评估值w1*aj;以及
根据所述第一加权评估值和所述第二加权评估值,对所述m个第一题录字段和所述n个第二题录字段根据加权评估值自高至低排序,构成所述预定题录模型,
其中,i为大于等于1且小于等于n的整数,j为大于等于1且小于等于m的整数;w1、w2分别为第一权重和第二权重,且w1小于w2;bi为所述n个第二题录字段中第i个题录字段的评估值;aj为所述m个第一题录字段中第j个题录字段的评估值。
4. 根据权利要求1所述的方法,其中,利用预定题录模型生成针对所述文本的题录包括:
利用预定语言模型,根据所述关键信息生成针对所述文本的描述信息;以及
将所述属性信息和所述描述信息添加至所述预定题录模型的预定位置,生成针对所述文本的题录。
5. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述属性信息包括针对所述文本的统计指标;利用预定题录模型生成针对所述文本的题录包括:
根据所述统计指标,利用预定评价模型确定所述文本的价值度;以及
根据所述价值度、所述属性信息和所述关键信息,利用所述预定题录模型生成针对所述文本的题录。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述属性信息还包括所述文本的来源信息;利用预定题录模型生成针对所述文本的题录包括:
根据所述文本的来源信息确定所述文本的置信度;
根据所述置信度调整所述文本的价值度,得到调整后价值度;以及
根据所述调整后价值度、所述属性信息和所述关键信息,利用所述预定题录模型生成针对所述文本的题录。
7. 根据权利要求1所述的方法,其中,所述属性信息包括针对所述文本的评论信息;利用预定题录模型生成针对所述文本的题录包括:
从针对所述文本的评论信息中提取评论关键词;以及
根据所述评论关键词、所述属性信息和所述关键信息,利用所述预定题录模型生成针对所述文本的题录。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京百度网讯科技有限公司,未经北京百度网讯科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010607299.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。