申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

申请日：2022-02-16

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114492669B

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06F18/214;G06F18/2415;G06F40/284

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.05.31#实质审查的生效;2022.05.13#公开

摘要：本公开实施例提供关键词推荐模型训练方法、推荐方法和装置、设备、介质，涉及人工智能技术领域。该关键词推荐模型训练方法，包括：获取索引样本，根据索引样本构建关键词训练数据集，根据索引样本得到单词的词向量，根据词向量得到初级环境词向量，然后根据初级环境词向量得到输入环境词向量，再根据输入环境词向量和词向量生成关键词向量，将关键词向量输入预测分类层，得到推荐预测值，根据推荐预测值与分类标签之间的检测误差，对参数进行调整，得到关键词推荐模型。本实施例通过获取词向量相关的输入环境词向量，结合关键词本身学习难度以及关键词对应的环境信息，使得选取的关键词符合用户的学习需求，提升关键词推荐的关联性以及准确性。

主权项：1.一种关键词推荐模型训练方法，其特征在于，包括：获取至少一个文本样本，并根据所述文本样本生成包含单词的索引信息的索引样本；根据所述索引样本构建关键词训练数据集，所述关键词训练数据集包含所述索引样本和分类标签；将所述索引样本输入所述关键词推荐模型的词嵌入处理层进行词嵌入操作，得到所述单词的词向量；将所述词向量输入所述关键词推荐模型的初级环境信息提取层进行初级环境信息提取，得到初级环境词向量；利用所述关键词推荐模型的输入环境信息提取层将所述初级环境词向量、所述初级环境词向量的平方、所述词向量和所述词向量的平方进行第一拼接处理，生成所述单词对应的所述输入环境词向量；获取所述词向量的逆文本频率，根据所述输入环境词向量、所述词向量和所述词向量对应的逆文本频率进行第二拼接处理，得到关键词向量；将所述关键词向量输入所述关键词推荐模型的预测分类层，得到推荐预测值；根据所述推荐预测值与所述分类标签之间的检测误差，对所述关键词推荐模型中的参数进行调整，直至损失函数满足收敛条件，得到所述关键词推荐模型，所述关键词推荐模型用于进行关键词推荐处理；所述将所述词向量输入所述关键词推荐模型的初级环境信息提取层进行初级环境信息提取，得到初级环境词向量，包括：利用所述初级环境信息提取层，根据所述索引信息获取所述词向量的预选词，所述预选词是与所述词向量对应的所述单词邻接的第一数量的单词，所述预选词对应的词向量为预选词向量；获取所述预选词的逆文本频率；根据所述预选词向量和所述逆文本频率计算所述词向量对应的初级环境词向量；所述利用所述初级环境信息提取层，根据所述索引信息获取所述词向量的预选词，包括：将所述索引样本的单词进行复制，得到第二数量的复制单词，所述第二数量由所述第一数量计算得到；将所述第二数量的复制单词逐列进行位移操作，得到位移单词矩阵；获取所述位移单词矩阵的列单词；根据所述索引信息获取所述词向量对应的所述列单词作为所述预选词。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 关键词推荐模型训练方法、推荐方法和装置、设备、介质

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