[发明专利]相似度模型参数的训练方法、搜索处理方法及对应装置在审
| 申请号： | 201610239784.2 | 申请日： | 2016-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN105930413A | 公开（公告）日： | 2016-09-07 |
| 发明（设计）人： | 张军 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京鸿德海业知识产权代理事务所(普通合伙) 11412 | 代理人： | 袁媛 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种相似度模型参数的训练方法，搜索处理方法及其装置，相似度模型参数方法，包括：构建训练数据集；利用所述训练数据集训练得到相似度模型参数。获取用户输入的语句描述及从预先建立的词条目数据库中获取所有的词条目；获取所述语句描述对应的词向量矩阵及词条目数据库中每个词条目的词向量；根据所述相似度模型参数及所述语句描述对应的词向量矩阵确定所述语句描述与词条目数据库中每个词条目的相似度；根据所述语句描述与词条目数据库中每个词条目的相似度将该语句描述的搜索结果呈现给所述用户。本发明能根据用户输入的描述，反向查找用户所描述的词条目，提高了用户的搜索体验及效率。 | ||
| 搜索关键词： | 相似 模型 参数 训练 方法 搜索 处理 对应 装置 | ||
【主权项】：
一种相似度模型参数的训练方法，其特征在于，包括：构建训练数据集，所述训练数据集由包含词条目及该词条目的描述的样本数据构成；利用所述训练数据集训练得到相似度模型参数，所述相似度模型参数包括由所述训练数据集所包含词语的词向量构成的词向量矩阵及将所述训练数据集中词条目的描述转换为隐层向量的隐层变换矩阵。
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