[发明专利]使用深度学习模型识别实体有效
| 申请号： | 201680079586.2 | 申请日： | 2016-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN108604315B | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 詹森·E·韦斯顿;基思·亚当斯;苏米特·乔普拉 | 申请（专利权）人： | 脸谱公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/02;G06N20/00;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 | 代理人： | 陆建萍;杨明钊 |
| 地址： | 美国加*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 在一个实施方式中，一种方法包括访问在社交网络系统中的用户已经交互的第一组实体、以及第二组实体。使用深度学习模型确定第一组实体的第一组矢量表示。从第一组实体中选择目标实体，并且从第一组中移除目标实体的矢量表示。将第一组中的其余矢量表示结合以确定用户的矢量表示。使用深度学习模型确定第二组实体的第二组矢量表示。计算在用户与目标实体和第二组实体中的实体的每一个之间的相似性评分。使用深度学习模型基于相似性评分更新第二组实体中的实体的矢量表示。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 深度 学习 模型 识别 实体 | ||
【主权项】：
1.一种方法，包括：通过一个或多个计算设备访问：社交网络系统的用户已经交互的在所述社交网络系统中的第一组实体，以及在所述社交网络系统中的第二组实体；通过一个或多个计算设备使用深度学习模型来确定所述第一组实体的第一组矢量表示；通过一个或多个计算设备从所述第一组实体中选择目标实体；通过一个或多个计算设备从所述第一组矢量表示中移除所述目标实体的矢量表示；通过一个或多个计算设备将所述第一组矢量表示中的其余矢量表示结合以确定所述用户的矢量表示；通过一个或多个计算设备使用所述深度学习模型来确定所述第二组实体的第二组矢量表示；通过一个或多个计算设备：通过将所述用户的矢量表示与所述目标实体的矢量表示进行对比，计算所述目标实体与所述用户之间的相似性评分，以及通过将所述用户的矢量表示与所述第二组实体中的实体的矢量表示进行对比，计算所述用户与所述第二组实体中的实体之间的相似性评分；并且通过一个或多个计算设备使用所述深度学习模型基于相似性评分来更新所述第二组实体中的一个或多个实体的矢量表示。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于脸谱公司，未经脸谱公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201680079586.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
