[发明专利]信息输出方法、装置、电子设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种信息输出方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的第一信息；

将所述第一信息输入预设的预测词分类调频排序模型，输出与所述第一信息相关联的第二信息；

其中，所述预测词分类调频排序模型是利用训练样本集对深度学习模型进行模型训练得到的，所述训练样本集中的每个训练样本包括样本信息和所述样本信息的类别信息，所述样本信息和所述类别信息分别设有对应的概率系数。

2.根据权利要求1所述的信息输出方法，其特征在于，在所述将所述第一信息输入预设的预测词分类调频排序模型，输出与所述第一信息相关联的第二信息之前，所述方法还包括：

获取多个所述样本信息；

利用多个所述样本信息进行聚类，确定各个所述样本信息的所述类别信息；

利用多个所述样本信息及其所述类别信息对所述深度学习模型进行模型训练，得到预测词分类模型；

利用所述预测词分类模型进行调频排序，得到所述预测词分类调频排序模型。

3.根据权利要求1所述的信息输出方法，其特征在于，所述将所述第一信息输入预设的预测词分类调频排序模型，输出与所述第一信息相关联的第二信息，包括：

将所述第一信息输入所述预测词分类调频排序模型，得到与所述第一信息相关联的至少一个候选信息；

根据所述候选信息的概率系数和所述候选信息所属类别的概率系数，计算各个所述候选信息的分数；

根据各个所述候选信息的分数，对各个所述候选信息进行排序，并作为所述第二信息进行输出。

4.根据权利要求3所述的信息输出方法，其特征在于，所述将所述第一信息输入所述预测词分类调频排序模型，得到与所述第一信息相关联的至少一个候选信息，包括：

将所述第一信息输入所述预测词分类调频排序模型，根据所述第一信息的上下文信息、用户使用习惯信息、所在地域信息、输入应用程序App信息，得到与所述第一信息相关联的至少一个所述候选信息。

5.一种信息输出装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取用户输入的第一信息；

输出模块，用于将所述第一信息输入预设的预测词分类调频排序模型，输出与所述第一信息相关联的第二信息；

其中，所述预测词分类调频排序模型是利用训练样本集对深度学习模型进行模型训练得到的，所述训练样本集中的每个训练样本包括样本信息和所述样本信息的类别信息，所述样本信息和所述类别信息分别设有对应的概率系数。

6.根据权利要求5所述的信息输出装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取多个所述样本信息；

聚类模块，用于利用多个所述样本信息进行聚类，确定各个所述样本信息的所述类别信息；

模型训练模块，用于利用多个所述样本信息及其所述类别信息对所述深度学习模型进行模型训练，得到预测词分类模型；

调频排序模块，用于利用所述预测词分类模型进行调频排序，得到所述预测词分类调频排序模型。

7.根据权利要求5所述的信息输出装置，其特征在于，所述输出模块，包括：

获取单元，用于将所述第一信息输入所述预测词分类调频排序模型，得到与所述第一信息相关联的至少一个候选信息；

计算单元，用于根据所述候选信息的概率系数和所述候选信息所属类别的概率系数，计算各个所述候选信息的分数；

排序单元，用于根据各个所述候选信息的分数，对各个所述候选信息进行排序，并作为所述第二信息进行输出。

8.根据权利要求7所述的信息输出装置，其特征在于，所述获取单元，包括：

获取子单元，用于将所述第一信息输入所述预测词分类调频排序模型，根据所述第一信息的上下文信息、用户使用习惯信息、所在地域信息、输入应用程序App信息，得到与所述第一信息相关联的至少一个所述候选信息。