[发明专利]搜索词的推荐方法、目标模型的训练方法、装置及设备

说明书

本公开提供了搜索词的推荐方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，涉及计算机领域和信息处理领域。具体实现方案为：获取输入的目标搜索词；以目标搜索词为当前节点，确定当前节点的邻居节点以及当前节点与邻居节点之间的关系；对当前节点的第一文本信息和邻居节点的第二文本信息分别进行语义表征处理，得到当前节点的第一语义表征和邻居节点的第二语义表征；根据第一语义表征、第二语义表征以及当前节点与邻居节点之间的关系，得到目标搜索词的语义聚合表征；以语义聚合表征为索引，从候选搜索词集合中召回待推荐的候选搜索词。根据本公开的技术方案，能提高推荐的候选搜索词的正确率。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及信息处理领域。

背景技术

随着互联网技术和智能移动终端技术的快速发展，用户可通过计算机或手机等智能终端对需求信息进行搜索。在信息搜索时，用户输入搜索词(query)，以寻求有价值信息，电子设备基于搜索词在网络大数据中进行信息匹配，输出搜索结果。通常对同一个搜索需求，不同用户的表达可能是多样的，一个不够精确的表达，往往无法得到需要的搜索结果。

发明内容

本公开提供了一种搜索词的推荐方法、目标模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及产品。

根据本公开的第一方面，提供了一种搜索词的推荐方法，包括：

获取输入的目标搜索词；

以目标搜索词为当前节点，确定当前节点的邻居节点以及当前节点与邻居节点之间的关系；

对当前节点的第一文本信息和邻居节点的第二文本信息分别进行语义表征处理，得到当前节点的第一语义表征和邻居节点的第二语义表征；

基于第一语义表征和第二语义表征，以及根据当前节点与邻居节点之间的关系，确定目标搜索词的语义聚合表征；

以语义聚合表征为索引，从候选搜索词集合中召回待推荐的候选搜索词。

根据本公开的第二方面，提供了一种目标模型的训练方法，包括：

将训练样本中样本搜索词输入预设模型的预设第一网络模型，得到所述预设模型的所述预设第一网络模型输出的以所述样本搜索词为当前节点的邻居节点以及所述当前节点与所述邻居节点之间的关系；

将所述当前节点的第一文本信息和所述邻居节点的第二文本信息输入所述预设模型中的预设第二网络模型，得到所述预设第二网络模型输出的所述当前节点的第一语义表征和所述邻居节点的第二语义表征；

将所述当前节点的所述第一语义表征和所述邻居节点的所述第二语义表征输入所述预设模型的预设第三网络模型，得到所述预设第三网络模型输出的所述样本搜索词的语义聚合表征；

基于以所述样本搜索词为当前节点的邻居节点以及所述当前节点与所述邻居节点之间的关系、所述样本搜索词的语义聚合表征、所述训练样本中各个节点的语义聚合表征标签以及节点与节点之间的关系的标签，确定损失函数；

根据所述损失函数进行反向传导更新所述预设模型，得到所述目标模型。

根据本公开的第三方面，提供了一种搜索词的推荐装置，包括：

获取模块，用于获取输入的目标搜索词；

第一确定模块，用于以目标搜索词为当前节点，确定当前节点的邻居节点以及当前节点与邻居节点之间的关系；

第二确定模块，用于对当前节点的第一文本信息和邻居节点的第二文本信息分别进行语义表征处理，得到当前节点的第一语义表征和邻居节点的第二语义表征；

聚合表征模块，用于基于第一语义表征和第二语义表征，以及根据当前节点与邻居节点之间的关系，确定目标搜索词的语义聚合表征；