[发明专利]提供召回结果的方法、设备和存储介质有效
申请号: | 202110567087.0 | 申请日: | 2021-05-24 |
公开(公告)号: | CN113157727B | 公开(公告)日: | 2022-12-13 |
发明(设计)人: | 陈刚保 | 申请(专利权)人: | 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F16/242 | 分类号: | G06F16/242;G06F40/30;G06F40/295;G06F40/247 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 张所明 |
地址: | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 提供 召回 结果 方法 设备 存储 介质 | ||
1.一种提供召回结果的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待处理查询语句;
在确定所述待处理查询语句满足目标条件的情况下,将所述待处理查询语句中的实体词添加在所述待处理查询语句的目标位置,获得所述待处理查询语句对应的目标文本,其中,所述目标条件为语义查询,和/或,字符数小于目标数值且无固定含义,所述目标位置为所述待处理查询语句的句尾或者句头;
将所述目标文本输入至训练完成的语义向量生成模型,以使所述语义向量生成模型根据所述目标文本中的实体词获得所述待处理查询语句的语义向量,其中,用于训练所述语义向量生成模型的训练数据集中的查询语句包括实体词;
基于所述待处理查询语句的语义向量,为所述待处理查询语句提供目标召回结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对语义查询的曝光日志进行清洗处理,获得原始训练数据,其中,所述原始训练数据包括多个查询语句以及所述多个查询语句对应的召回结果;
基于用户对各查询语句的召回结果的反馈,为所述原始训练数据中各查询语句的召回结果添加标签,生成第一类训练数据;
确定所述原始训练数据中包括实体词的目标查询语句,基于所述目标查询语句中的实体词和所述目标查询语句的召回结果,构造第二类训练数据;
将所述第一类训练数据和所述第二类训练数据添加至训练数据集;
基于所述训练数据集和预先构建的损失函数对初始语义向量生成模型进行训练,获得所述训练完成的语义向量生成模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标查询语句中的实体词和所述目标查询语句的召回结果,构造第二类训练数据,包括:
将所述目标查询语句中的实体词删除或替换为同一类型的其他实体词,将所述目标查询语句的召回结果的标签修改为相反的标签,获得第二类训练数据。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标查询语句中的实体词和所述目标查询语句的召回结果,构造第二类训练数据,包括:
若所述目标查询语句的实体词与所述目标查询语句的召回结果中的实体词不一致和/或实体词类型不一致,则将所述目标查询语句的召回结果的标签修改为相反的标签,获得第二类训练数据。
5.根据权利要求2至4任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
针对所述原始训练数据中的查询语句,在预设的同义词表中查找所述查询语句中的关键词的同义词;
将所述查询语句中的关键词替换为所述关键词的同义词,得到第一查询语句;
将所述第一查询语句、所述第一查询语句的召回结果以及标签作为训练数据添加至所述训练数据集。
6.根据权利要求2至4任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
针对所述原始训练数据中的查询语句,在预设的反义词表中查找所述查询语句中的关键词的反义词;
将所述查询语句中的关键词替换为所述关键词的反义词,得到第二查询语句;
将所述第二查询语句、所述第二查询语句的召回结果以及相反的标签作为训练数据添加至所述训练数据集。
7.根据权利要求2至4任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述原始训练数据中的查询语句进行识别,获得所述查询语句中的关键词;
将所述查询语句中除关键词之外的一个词语删除或替换为预设词,得到第三查询语句;
将所述第三查询语句、所述第三查询语句的召回结果以及标签作为训练数据添加至所述训练数据集。
8.根据权利要求2至4任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述原始训练数据中的查询语句的句头或句尾添加停用词得到第四查询语句,其中,所述查询语句添加停用词后语义不发生变化;
将所述第四查询语句、所述第四查询语句的召回结果以及标签作为训练数据添加至所述训练数据集。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司,未经腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110567087.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。