[发明专利]用于类目识别的模型训练方法、类目识别方法及相关装置

权利要求书

1.一种用于类目识别的模型训练方法，其特征在于，包括：

获取目标虚拟空间中针对第一样本推荐对象的样本推荐信息，以所述样本推荐信息作为目标样本；所述第一样本推荐对象是所述目标虚拟空间关联的候选样本推荐对象中的任一候选样本推荐对象，所述样本推荐信息包括推荐语音对应的文本信息和所述目标虚拟空间的界面截图信息；

确定所述第一样本推荐对象所属的第一目标类目，以及第二样本推荐对象所属的第二目标类目；所述第二样本推荐对象是所述候选样本推荐对象中除所述第一样本推荐对象之外的任一候选样本推荐对象；

根据类目实体映射信息，确定所述第一目标类目对应的第一目标实体信息，以及所述第二目标类目对应的第二目标实体信息；所述类目实体映射信息表征类目与实体信息的对应关系，所述实体信息包括至少一个关键实体；

根据所述第一目标实体信息生成正样本，以及根据所述第二目标实体信息生成负样本；

根据所述目标样本、所述正样本和所述负样本生成训练三元组；

根据所述训练三元组对预设网络模型进行监督学习，得到目标模型；所述目标模型用于推荐对象的类目识别。

2.根据权利要求1所述的用于类目识别的模型训练方法，其特征在于，所述方法还包括：

从推荐对象知识库中获取推荐对象信息；所述推荐对象知识库包括推荐对象信息与类目的对应关系；

抽取所述推荐对象信息中的实体，基于所述推荐对象信息与类目的对应关系建立所述实体与所述类目之间的对应关系，得到初始类目实体对应关系集合；

将所述初始类目实体对应关系集合中同一类目对应的实体进行聚合，得到每个类目对应的实体集合；

针对每个类目对应的实体集合，根据所述实体集合中各实体的出现频次确定所述类目对应的至少一个关键实体；

根据各所述类目对应的至少一个关键实体，得到所述类目实体映射信息。

3.根据权利要求2所述的用于类目识别的模型训练方法，其特征在于，所述根据各所述类目对应的至少一个关键实体，得到所述类目实体映射信息包括：

确定各所述类目对应的类目等级；

根据同一类目等级的类目对应的至少一个关键实体，生成所述类目等级对应的类目实体映射信息；

根据至少一个所述类目等级对应的类目实体映射信息，得到所述类目实体映射信息。

4.根据权利要求3所述的用于类目识别的模型训练方法，其特征在于，所述第一目标类目包括各所述类目等级对应的第一目标子类目，所述第二目标类目包括各所述类目等级对应的第二目标子类目；

所述根据类目实体映射信息，确定所述第一目标类目对应的第一目标实体信息，以及所述第二目标类目对应的第二目标实体信息，包括：

根据各所述类目等级对应的第一目标子类目，从各所述类目等级对应的类目实体映射信息中确定相应第一目标子类目对应的第一目标子实体信息，得到至少一个第一目标子实体信息；

根据各所述类目等级对应的第二目标子类目，从各所述类目等级对应的类目实体映射信息中确定相应第二目标子类目对应的第二目标子实体信息，得到至少一个第二目标子实体信息。

5.一种类目识别方法，其特征在于，包括：

在虚拟空间针对推荐对象进行推荐的过程中，获取所述推荐的推荐信息；

确定所述虚拟空间关联的候选推荐对象中，各所述候选推荐对象所属的类目；

根据类目实体映射信息和各所述候选推荐对象所属的类目，确定各所述候选推荐对象对应的实体信息；所述类目实体映射信息表征类目与实体信息的对应关系，所述实体信息包括至少一个关键实体；

将所述推荐信息和各所述候选推荐对象对应的实体信息输入目标模型，得到所述推荐信息与各所述候选推荐对象之间的相似程度；

根据所述推荐信息与各所述候选推荐对象之间的相似程度，确定目标候选推荐对象；将所述目标候选对象所属的类目作为所述推荐信息中推荐对象的类目；

其中，所述目标模型基于权利要求1至4中任一项所述的用于类目识别的模型训练方法训练得到。