[发明专利]烟草科技文献数据推荐模型的构建方法及装置

权利要求书

1.一种烟草科技文献数据推荐模型的构建方法，其特征在于，包括：

从烟草科技文献库中采样文献数据，得到训练数据集；

根据所述文献数据的语义获取对应的关联语句，通过所述关联语句、文献数据以及预设的正向标注构建正例标注数据；

通过预设的非关联方法获取与所述文献数据不相关的非关联文献数据，并通过所述关联语句、非关联文献数据以及预设的负向标注构建负例标注数据；

将所述正例标注数据和所述负例标注数据通过神经网络模型进行模型训练，得到所述烟草科技的文献数据的推荐模型。

2.根据权利要求1所述的烟草科技文献数据推荐模型的构建方法，其特征在于，所述通过预设的非关联方法获取与所述文献数据不相关的非关联文献数据，包括：

从所述训练数据集中随机抽取文献，通过预设的文本匹配方法计算所述关联语句与所述随机抽取文献之间的匹配度；

当所述匹配度低于预设值时，将所述随机抽取文献作为与所述文献数据不相关的非关联文献数据。

3.根据权利要求1所述的烟草科技文献数据推荐模型的构建方法，其特征在于，所述将正例标注数据和所述负例标注数据通过神经网络模型进行模型训练之前，还包括：

检测所述正例标注数据和所述负例标注数据的数据量是否达到预设的数据量标准；

当所述正例标注数据和所述负例标注数据的数据量未达到预设的数据量标准时，重复构建负例标注数据的步骤直至所述正例标注数据和所述负例标注数据的数据量达到预设的数据量标准。

4.根据权利要求1所述的烟草科技文献数据推荐模型的构建方法，其特征在于，所述从烟草科技文献库中采样文献数据之前，还包括：

获取预设的数据权重表，根据所述数据权重表为所述从烟草科技文献库中的数据分配权重，得到权重分配后的烟草科技文献库，所述烟草科技文献库的权重用于调整从所述烟草科技文献库中采样时的采样概率。

5.根据权利要求1所述的烟草科技文献数据推荐模型的构建方法，其特征在于，所述关联语句，包括：

关键词、关键词的同义词、包含关键词的语句。

6.据权利要求1所述的烟草科技文献数据推荐模型的构建方法，其特征在于，所述将正例标注数据和所述负例标注数据通过神经网络模型进行模型训练，包括：

获取搜索关键词列表；

将所述正例标注数据和所述负例标注数据作为第一输入，将所述搜索关键词列表作为第二输入，将所述第一输入和所述第二输入通过所述神经网络模型进行训练。

7.根据权利要求1所述的烟草科技文献数据推荐模型的构建方法，其特征在于，所述得到所述烟草科技的文献数据的推荐模型之后，还包括：

接收用户输入内容，获取所述输入内容中的待推荐关联语句；

从所述训练数据集中随机抽取文献数据，将所述待推荐关联语句和所述文献数据输入至所述推荐模型，得到智能推荐结果候选集；

将所述智能推荐结果候选集中匹配概率小于预设阈值的结果删除，并将剩余结果按照匹配概率从大到小的顺序排列，得到智能推荐结果集。

8.一种烟草科技文献数据推荐模型的构建装置，其特征在于，所述装置包括：

采样模块，用于从烟草科技文献库中采样文献数据，得到训练数据集；

第一获取模块，用于根据所述文献数据的语义获取对应的关联语句，通过所述关联语句、文献数据以及预设的正向标注构建正例标注数据；

第二获取模块，用于通过预设的非关联方法获取与所述文献数据不相关的非关联文献数据，并通过所述关联语句、非关联文献数据以及预设的负向标注构建负例标注数据；

训练模块，用于将所述正例标注数据和所述负例标注数据通过神经网络模型进行模型训练，得到所述烟草科技的文献数据的推荐模型。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述烟草科技文献数据推荐模型的构建方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述烟草科技文献数据推荐模型的构建方法的步骤。