[发明专利]确定词素重要性分析模型的方法及装置有效
| 申请号： | 201410063194.X | 申请日： | 2014-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN104866496B | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 姚伶伶;何琪;赫南;张博 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/951;G06F17/27;G06N7/00 |
| 代理公司： | 11138 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 | 代理人： | 滕一斌 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种确定词素重要性分析模型的方法及装置，属于计算机领域。所述方法包括：获取至少两条训练数据，每条训练数据包括一个查询词、查询词中的任一词素以及任一词素在查询词中的重要性得分；确定每条训练数据的每个预设特征的特征值；根据所有训练数据的每个预设特征的特征值及所有训练数据中包括的词素的重要性得分确定模型参数，并根据确定的模型参数确定词素重要性分析模型。本发明通过获取到的训练数据确定模型参数，并根据确定的模型参数确定词素重要性分析模型，进而实现通过词素重要性分析模型分析词素重要性时，不仅运算速度较快，提高了分析词素重要性的效率，而且准确性较高。 | ||
| 搜索关键词： | 确定 词素 重要性 分析 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种确定词素重要性分析模型的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取至少两条训练数据，每条训练数据包括一个查询词、所述查询词中的任一词素以及所述任一词素在所述查询词中的重要性得分，所述获取至少两条训练数据，包括：/n从历史查询数据中获取至少一个查询词，所述历史查询数据为检索日志、历史扩展关系词表及点击日志中的至少一个历史数据，获取所述查询词中的至少一个词素，并确定每个词素在所述查询词中的重要性得分，根据获取的查询词、每个查询词中的词素以及各个词素在所属查询词中的重要性得分确定至少两条训练数据；/n确定每条训练数据的每个预设特征的特征值，所述预设特征至少包括词素自解释特征及词素交叉特征中的一种特征；/n根据所有训练数据的每个预设特征的特征值及所有训练数据中包括的词素的重要性得分确定模型参数，并根据确定的模型参数确定词素重要性分析模型；/n其中，所述模型参数的数量由所述预设特征的数量确定，且所述模型参数的数量不大于所述训练数据的数量。/n
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