[发明专利]文档质量评价模型的训练方法、装置、电子设备和介质在审

专利信息
申请号: 202011572453.3 申请日: 2020-12-25
公开(公告)号: CN112579729A 公开(公告)日: 2021-03-30
发明(设计)人: 韩都晓;邵世臣;李永恒;李梦泽 申请(专利权)人: 百度(中国)有限公司
主分类号: G06F16/31 分类号: G06F16/31;G06F16/33;G06F16/35;G06F16/951;G06K9/62
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 王江选
地址: 200041 上海市浦东新区张*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 文档 质量 评价 模型 训练 方法 装置 电子设备 介质
【权利要求书】:

1.一种文档质量评价模型的训练方法,包括:

获取初始文档质量评价模型,其中,所述初始文档质量评价模型是利用多个第一文档训练得到的,每个所述第一文档具有第一特征数据;

获取多个第二文档,其中,每个所述第二文档具有第二特征数据;以及

利用所述多个第二文档训练所述初始文档质量评价模型,以更新所述初始文档质量评价模型。

2.根据权利要求1所述的方法,其中,每个所述第二文档还包括标签,所述第二文档的标签是基于所述第二特征数据得到的;

其中,所述利用所述多个第二文档训练所述初始文档质量评价模型包括:

利用所述初始文档质量评价模型处理所述第二文档的第二特征数据,得到针对所述第二文档的文档质量评价结果;以及

基于针对所述第二文档的文档质量评价结果和所述第二文档的标签,调整所述初始文档质量评价模型的模型参数,以更新所述初始文档质量评价模型。

3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第二特征数据包括以下至少一项:

所述第二文档的作者公信度特征数据;

所述第二文档的热点特征数据;以及

所述第二文档的图特征数据,其中,所述图特征数据表征所述第二文档、所述第二文档的作者、阅读所述第二文档的用户之间的关联关系。

4.根据权利要求1所述的方法,还包括:

获取多个第一文档,其中,每个所述第一文档具有标签;

利用待训练的文档质量评价模型处理所述第一特征数据,得到针对所述第一文档的文档质量评价结果;以及

基于针对所述第一文档的文档质量评价结果和所述第一文档的标签,调整待训练的文档质量评价模型的模型参数,以得到所述初始文档质量评价模型。

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法,其中,所述第一特征数据包括以下至少一项:

所述第一文档的文档内容特征;

针对所述第一文档的用户行为特征;

所述第一文档的作者特征,其中,所述作者特征包括作者被关注特征和作者的文档质量特征中的至少一项。

6.根据权利要求4所述的方法,还包括:获取每个所述第一文档的标签;所述获取每个所述第一文档的标签包括:

处理所述第一文档,得到所述第一文档的至少一个文档属性信息;以及

基于预设的规则处理所述至少一个文档属性信息,得到所述第一文档的标签,其中,所述第一文档的标签表征了所述第一文档的文档质量评价。

7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述文档属性信息包括以下至少一个:

文档标题信息、文档题文相关性信息、文档可读性信息、文档完整度信息、文档图表信息、文档篇幅信息、文档美观性信息、文档实用性信息、文档作弊信息。

8.根据权利要求1或4所述的方法,还包括:

获取至少一个验证文档,每个所述验证文档具有特征数据和标签;

利用所述初始文档质量评价模型处理所述验证文档的特征数据,得到针对所述验证文档的文档质量评价结果;

基于针对所述验证文档的文档质量评价结果和所述验证文档的标签,从所述至少一个验证文档中确定目标验证文档,其中,所述目标验证文档的文档质量评价结果的和所述目标验证文档的标签之间不匹配;

基于所述目标验证文档,获取多个训练文档,其中,每个所述训练文档的文档属性信息与所述目标验证文档的文档属性信息之间的相似度满足预设相似度;以及

基于所述多个训练文档更新所述初始文档质量评价模型。

9.一种评价文档质量的方法,包括:

获取待评价文档;以及

利用文档质量评价模型处理所述待评价文档,得到针对所述待评价文档的文档质量评价;

其中,所述评价文档质量的方法还包括利用根据权利要求1-8中任意一项所述的训练方法来训练初始文档质量评价模型,以获得所述文档质量评价模型。

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