[发明专利]路径解释方法、装置和计算机程序产品

说明书

本公开实施例公开了路径解释方法、装置和计算机程序产品。路径解释方法包括：路径规划召回处理，获取包括多个路径样本的路径样本集合，从而获取包括待解释路径样本的路径样本对；利用第二模型对第一模型进行模型蒸馏，以获取表示路径样本对中的待解释路径样本与另一路径样本的比较结果的概率，并且获取第二模型的系数，其中，第一模型是对路径样本集合中的路径样本进行预测的路径排序模型；进行加权计算以得到路径样本对中的特征的重要性得分；基于路径样本对中的特征的重要性得分，生成对待解释路径样本进行解释的解释信息，可以在一组召回的路径样本集合内构建样本对，并将样本的对比结果进行融合，得到基于路径对比的路径可解释性。

技术领域

本公开涉及导航技术领域，具体涉及路径解释方法、装置和计算机程序产品。

背景技术

在用户使用例如导航app等具备地图导航功能的应用获得出行路径或者导航路径(简称路径)时，用户常常无法感知应用向其推荐某条路径的原因。因此，通过构建可解释模型，为用户提供用户可理解的路径推荐原因，成为导航领域需要解决的问题。

本公开发明人在对现有可解释模型进行分析时发现，目前的方案可以对单个样本进行解释，但无法比较不同样本的优势、劣势，而地图导航场景，通常推荐给用户的路径会有多条，需要比较不同路径，以获得相应路径的优势，因此，现有技术无法满足该场景的解释性需求。

发明内容

为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供路径解释方法、装置和计算机程序产品，可以基于路径样本对处理的方式去蒸馏路径样本排序模型，实现了基于路径对比的路径可解释性。

第一方面，本公开实施例中提供了一种路径解释方法，其中，所述方法包括：

通过路径规划召回处理，获取包括多个路径样本的路径样本集合，从而获取包括待解释路径样本的路径样本对；

利用第二模型对第一模型进行模型蒸馏，以获取表示所述路径样本对中的待解释路径样本与另一路径样本的比较结果的概率，并且获取所述第二模型的系数，其中，所述第一模型是对所述路径样本集合中的路径样本进行预测的路径排序模型，所述第二模型的系数表示所述第二模型的各个维度特征的重要性；

基于表示所述路径样本对中的待解释路径样本与另一路径样本的比较结果的概率、所述第二模型的系数、以及所述路径样本对中的待解释路径样本与另一路径样本的特征，进行加权计算以得到所述路径样本对中的特征的重要性得分；

基于所述路径样本对中的特征的重要性得分，生成对所述待解释路径样本进行解释的解释信息。

结合第一方面，本公开在第一方面的第一种实现方式中，所述路径样本被表示为包括路径信息、特征、作为所述第一模型对所述路径样本集合中的路径样本的预测结果的软目标和作为所述路径样本集合中的路径样本的原始标签的硬目标，

其中，所述方法还包括：

基于所述路径样本对中的待解释路径样本与另一路径样本的软目标和硬目标，并且基于所述路径样本对中的待解释路径样本与另一路径样本的比较结果的概率，确定所述第二模型的模型损失以对所述第二模型进行优化。

结合第一方面，本公开在第一方面的第二种实现方式中，所述利用第二模型对第一模型进行模型蒸馏，以获取表示所述路径样本对中的待解释路径样本与另一路径样本的比较结果的概率并且获取所述第二模型的系数，包括：

通过所述第二模型的特征处理层对所述路径样本集合中的待解释路径样本的特征与另一路径样本的特征进行预设处理，以获取所述待解释路径样本的经处理的特征与另一路径样本的经处理的特征；

通过所述第二模型的特征求差层对所述待解释路径样本的经处理的特征与另一路径样本的经处理的特征求差以获得所述路径样本对的特征差值；