[发明专利]搜索内容排序方法、装置、存储介质和电子设备

说明书

本公开涉及一种搜索内容排序方法、装置、存储介质和电子设备，该方法包括：通过预先训练后的语义相关性模型，确定搜索词对应的每个搜索内容与该搜索词的相关性得分；根据相关性得分对多个搜索内容进行排序；语义相关性模型的训练过程包括：通过多个搜索词样本和根据用户针对于每个搜索词样本对应的多个搜索内容的历史操作行为确定的第一搜索内容样本对语言模型进行预训练，以及，通过多个搜索词样本和每个搜索词样本对应的两个附带用于表征搜索内容样本是否与搜索词样本相关的标签的第二搜索内容样本对预训练语言模型进行微调。能够通过预训练和微调的语义相关性模型确定搜索内容的相关性得分，拓宽语义相关性模型的使用范围并减小标注成本。

技术领域

本公开涉及搜索技术领域，具体地，涉及一种搜索内容排序方法、装置、存储介质和电子设备。

背景技术

搜索平台可以根据用户输入的关键词（下文称Query）向用户推荐若干搜索结果（下文称Document）。搜索结果需要在排序之后行程搜索结果列表展示给用户，因此，搜索结果排序的准确性直接影响平台的效果。其中，文本语义相关性是排序中的核心因素之一，与搜索体验直接挂钩。判别文本语义相关性是为了计算搜索词和搜索内容的相关程度，即判断搜索内容是否满足用户的搜索需求。判别搜索词和搜索内容的相关性是搜索系统所需的功能之一。

发明内容

本公开的主要目的是提供一种搜索内容排序方法、装置、存储介质和电子设备，以解决相关技术中相关性模型适用范围小标注成本高的技术问题。

为了实现上述目的，本公开第一方面提供一种搜索内容排序方法，所述方法包括：

根据接收到的目标搜索词，通过预先训练后的语义相关性模型，确定所述目标搜索词对应的每个搜索内容与所述目标搜索词的相关性得分；

根据所述相关性得分对所述目标搜索词对应的多个所述搜索内容进行排序；

其中，所述语义相关性模型是通过预设训练过程对预设语言模型进行训练后获取到的，所述预设训练过程包括：通过多个搜索词样本和根据用户针对于每个所述搜索词样本对应的多个搜索内容的历史操作行为确定的第一搜索内容样本对所述预设语言模型进行预训练的第一训练过程，以及，通过多个搜索词样本和每个所述搜索词样本对应的两个附带标签的第二搜索内容样本对预训练后的预设语言模型进行微调的第二训练过程，所述标签用于表征所述第二搜索内容样本是否与所述搜索词样本相关。

可选的，在所述根据接收到的目标搜索词，通过预先训练后的语义相关性模型，确定所述目标搜索词对应的每个搜索内容与所述目标搜索词的相关性得分之前，所述方法还包括：

通过所述多个搜索词样本和所述第一搜索内容样本执行所述第一训练过程；

在所述第一训练过程完成后，通过所述多个搜索词样本和所述第二搜索内容样本执行所述第二训练过程，以生成所述语义相关性模型。

可选的，所述第一搜索内容样本，包括：正相关搜索内容和负相关搜索内容，用户对所述正相关搜索内容存在历史操作行为，用户对所述负相关搜索内容不存在历史操作行为，所述通过所述多个搜索词样本和所述第一搜索内容样本执行所述第一训练过程，包括：

根据所述历史操作行为从所述多个搜索内容中确定所述正相关搜索内容和所述负相关搜索内容；

针对于每个所述搜索词样本，根据所述搜索词样本和所述搜索词样本对应的多个正相关搜索内容和多个负相关搜索内容，以获取多个预训练样本；其中，每个所述预训练样本包括：由依次排列的所述搜索词样本、所述正相关搜索内容和所述负相关搜索内容组成的正样本，以及，由依次排列的所述搜索词样本、所述负相关搜索内容和所述正相关搜索内容组成的负样本；

通过每个所述搜索词样本对应的多个预训练样本对所述预设语言模型进行预训练，以完成所述第一训练过程。