[发明专利]信息排序方法、用于生成信息排序模型的方法及装置有效
申请号: | 201510325823.6 | 申请日: | 2015-06-12 |
公开(公告)号: | CN104899310B | 公开(公告)日: | 2018-01-19 |
发明(设计)人: | 宋元峰;沈剑平;李炫;莫洋;郑楚煜;车丽美;齐沁芳 | 申请(专利权)人: | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06F17/27 |
代理公司: | 北京金律言科知识产权代理事务所(普通合伙)11461 | 代理人: | 罗延红,杨移 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供一种信息排序方法、用于生成信息排序模型的方法及装置。所述信息排序方法包括获取关联的多篇文章;根据预设的主题词集,分别从所述多篇文章提取主题词,所述主题词集包括不同粒度的主题词;分别将从所述多篇文章提取的主题词输入预先训练的信息排序模型,以分别获取所述多篇文章的相关度;根据所述多篇文章的相关度对所述多篇文章进行排序。本发明提供的信息排序方法、用于生成信息排序模型的方法、搜索处理方法及装置,由于所述主题词集包括不同粒度的主题词,即主题集的质量得到了提高,进而改善了从所述多篇文章中提取的关键词的质量,提升排序质量。 | ||
搜索关键词: | 信息 排序 方法 用于 生成 模型 装置 | ||
【主权项】:
一种信息排序方法,其特征在于,所述方法包括:获取关联的多篇文章;根据预设的主题词集,分别从所述多篇文章提取主题词,所述主题词集包括不同粒度的主题词;分别将从所述多篇文章提取的主题词输入预先训练的信息排序模型,以分别获取所述多篇文章的相关度;根据所述多篇文章的相关度对所述多篇文章进行排序;其中,所述方法还包括:构建所述主题词集;其中,所述构建所述主题词集的处理包括:获取多篇主题词样本文章;分别对所述多篇主题词样本文章中的语句进行自然语言分析,将所述语句切分为不同粒度的分词;分别计算所述不同粒度的分词的评分;根据所述评分超过预定阈值的分词生成所述预设的主题词集。
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