[发明专利]推荐信息确定方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种推荐信息确定方法，其特征在于，所述方法包括：

根据针对目标商户的目标评价信息，确定所述目标商户的商户特色信息，所述商户特色信息用于介绍所述目标商户的特色；

根据评价信息集合，确定与所述目标商户相关的候选诗句集合，所述评价信息集合包括针对商户集合中的各个商户的评价信息，所述候选诗句集合中包括至少一个候选诗句；

根据所述商户特色信息和所述候选诗句集合，生成与所述目标商户相关的目标候选推荐信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据评价信息集合，确定与所述目标商户相关的候选诗句集合，包括：

基于分句规则对所述评价信息集合中的各个评价信息进行分句处理，得到分句信息集合，所述分句规则是指基于句子长度和标点符号级别确定的规则，所述分句信息集合中包括至少一个分句信息，所述分句信息是指进行分句处理后的所述评价信息；

从所述分句信息集合中确定候选分句信息；

通过诗句分类模型对所述候选分句信息进行处理，得到所述候选分句信息的分类结果，所述分类结果用于指示所述候选分句信息是否为诗句；

响应于所述候选分句信息为诗句，将所述候选分句信息确定为所述候选诗句。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述分句信息集合中确定候选分句信息，包括：

过滤所述分句信息集合中情感负面的分句信息，得到目标分句信息集合，所述目标分句信息集合中包括至少一个目标分句信息；

对所述目标评价信息进行实体词识别处理，得到所述目标评价信息中包括的实体词；

将包括相同实体词的目标评价信息聚合为实体词段落向量；

根据所述目标评价信息中包括的各个实体词对应的实体词段落向量，得到所述目标商户的商户向量；

确定所述目标分句信息集合中的各个目标分句信息与所述商户向量的相关性；

按所述相关性由大到小排序，选取序列中排序靠前的至少一个目标分句信息作为初始候选分句信息；

将所述初始候选分句信息中符合诗句特征的目标初始候选分句信息，确定为所述候选分句信息。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过诗句分类模型对所述候选分句信息进行处理，得到所述候选分句信息的分类结果之前，还包括：

获取训练数据，所述训练数据包括至少一个训练分句信息和所述训练分句信息的标准分类结果；

通过所述诗句分类模型对所述训练分句信息进行处理，得到所述训练分句信息的预测分类结果；

根据所述标准分类结果和所述预测分类结果，对所述诗句分类模型进行训练。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据针对目标商户的目标评价信息，确定所述目标商户的商户特色信息，包括：

从标签集合中确定与所述目标评价信息相关的所述目标商户的商户标签，所述标签集合中包括至少一个标签；

从商户配置信息中确定所述目标商户的推荐商品，所述商户配置信息包括所述目标商户的经营商品信息，所述经营商品信息用于介绍所述目标商户经营的商品；

将所述推荐商品中满足目标条件的目标推荐商品，确定为所述目标商户的热门推荐商品；

其中，所述商户特色信息包括以下至少一种：所述目标商户的商户标签、所述目标商户的热门推荐商品。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述商户特色信息和所述候选诗句集合，生成与所述目标商户相关的目标候选推荐信息，包括：

基于所述商户特色信息对所述候选诗句集合中的各个候选诗句进行调整，得到所述目标候选推荐信息。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述商户特色信息和所述候选诗句集合，生成与所述目标商户相关的目标候选推荐信息之后，还包括：

根据用户的搜索信息和所述用户的用户画像信息，从所述目标候选推荐信息中确定出向所述用户展示的推荐信息，所述用户画像信息用于表征所述用户的用户特征，所述搜索信息包括以下至少一项：餐品种类、点餐时间段。