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[發(fā)明專利]數(shù)據(jù)消歧方法、裝置及計算機(jī)設(shè)備有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710807103.2 申請日: 2017-09-08
公開(公告)號: CN107609094B 公開(公告)日: 2020-12-04
發(fā)明(設(shè)計)人: 劉瓊瓊 申請(專利權(quán))人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
主分類號: G06F16/955 分類號: G06F16/955;G06F40/289
代理公司: 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201 代理人: 宋合成
地址: 100085 北京市*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù) 方法 裝置 計算機(jī) 設(shè)備
【權(quán)利要求書】:

1.一種數(shù)據(jù)消歧方法,其特征在于,包括以下步驟:

構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù);

對所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中每條數(shù)據(jù),基于待分類類別進(jìn)行標(biāo)注,得到標(biāo)注為屬于所述待分類類別的多條第一數(shù)據(jù)和標(biāo)注為不屬于所述待分類類別的多條第二數(shù)據(jù);

基于用戶點擊行為日志確定與每條第一數(shù)據(jù)相關(guān)的特征并作為第一特征,以及與每條第二數(shù)據(jù)相關(guān)的特征并作為第二特征,所述第一特征和所述第二特征包括:字面特征和用戶行為特征;

根據(jù)所述第一特征和所述第二特征對所述每條第一數(shù)據(jù)和每條第二數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)注進(jìn)行訓(xùn)練;

所述根據(jù)所述第一特征和所述第二特征對所述每條第一數(shù)據(jù)和每條第二數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)注進(jìn)行訓(xùn)練,包括:

根據(jù)第一數(shù)據(jù)的點擊特征生成第一候選URL集合,并根據(jù)第二數(shù)據(jù)的點擊特征生成第二候選URL集合;

分別根據(jù)通用的URL負(fù)例集合對所述第一候選URL集合和所述第二候選URL集合進(jìn)行過濾,得到第一當(dāng)前URL集合和第二當(dāng)前URL集合;

分別從所述第一當(dāng)前URL集合和所述第二當(dāng)前URL集合中,篩選出點擊次數(shù)大于或等于第一預(yù)設(shè)值的URL作為第一目標(biāo)URL集合和第二目標(biāo)URL集合;

判斷所述第一目標(biāo)URL集合和第二目標(biāo)URL集合與歷史挖掘出的候選URL集合的相似性是否滿足預(yù)設(shè)條件;

將滿足所述預(yù)設(shè)條件的URL作為第一最終URL集合和第二最終URL集合;

將所述第一最終URL集合和第二最終URL集合,以及所述第一特征和所述第二特征作為GBDT決策樹算法的輸入,根據(jù)所述算法的輸出作為與所述待分類類別對應(yīng)的分類模型;

基于所述與所述待分類類別對應(yīng)的分類模型,對所述每條第一數(shù)據(jù)和每條第二數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)注進(jìn)行訓(xùn)練。

2.如權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)消歧方法,其特征在于,所述用戶行為特征為點擊特征,所述基于用戶點擊行為日志確定與每條第一數(shù)據(jù)相關(guān)的特征并作為第一特征,以及與每條第二數(shù)據(jù)相關(guān)的特征并作為第二特征,所述第一特征和所述第二特征包括:字面特征和用戶行為特征,包括:

分別確定所述每條第一數(shù)據(jù)和每條第二數(shù)據(jù)的長度特征;

分別對所述每條第一數(shù)據(jù)和每條第二數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞,得到分詞結(jié)果,并將所述長度特征和所述分詞結(jié)果作為所述字面特征;

從預(yù)設(shè)類別關(guān)鍵詞庫中,確定屬于所述待分類類別的類別關(guān)鍵詞,并根據(jù)所述屬于所述待分類類別的類別關(guān)鍵詞生成第一關(guān)鍵詞集合;

從所述預(yù)設(shè)類別關(guān)鍵詞庫中,確定不屬于所述待分類類別的類別關(guān)鍵詞,并根據(jù)所述不屬于所述待分類類別的關(guān)鍵詞生成第二關(guān)鍵詞集合;

從所述用戶點擊行為日志中,確定屬于所述待分類類別的類別url,并根據(jù)所述屬于所述待分類類別的類別url生成第一url集合;

根據(jù)通用的URL負(fù)例集合,確定不屬于所述待分類類別的類別url,并根據(jù)所述不屬于所述待分類類別的類別url生成第二url集合;

將所述第一關(guān)鍵詞集合和所述第一url集合作為與所述第一數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一相關(guān)推薦,將所述第二關(guān)鍵詞集合和所述第二url集合作為與所述第二數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二相關(guān)推薦;

根據(jù)所述用戶點擊行為日志,確定用戶點擊所述第一相關(guān)推薦的第一次數(shù),用戶搜索所述第一相關(guān)推薦的第一次數(shù),所述第一url集合中的網(wǎng)站URL對應(yīng)的標(biāo)題中,包含所述第一關(guān)鍵詞集合中的類別關(guān)鍵詞的第一次數(shù),并將所述第一次數(shù)作為與所述第一數(shù)據(jù)對應(yīng)的點擊特征;

根據(jù)所述用戶點擊行為日志,確定用戶點擊所述第二相關(guān)推薦的第二次數(shù),用戶搜索所述第二相關(guān)推薦的第二次數(shù),所述第二url集合中的網(wǎng)站URL對應(yīng)的標(biāo)題中,包含所述第二關(guān)鍵詞集合中的類別關(guān)鍵詞的第二次數(shù),并將所述第二次數(shù)作為與所述第二數(shù)據(jù)對應(yīng)的點擊特征;

將所述每條第一數(shù)據(jù)的字面特征和所述點擊特征作為與其對應(yīng)的第一特征,將所述每條第二數(shù)據(jù)的字面特征和所述點擊特征作為與其對應(yīng)的第二特征。

3.如權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)消歧方法,其特征在于,所述基于所述與所述待分類類別對應(yīng)的分類模型,對所述每條第一數(shù)據(jù)和每條第二數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)注進(jìn)行訓(xùn)練,包括:

分別將標(biāo)注為屬于所述待分類類別的多條第一數(shù)據(jù)的第一特征,和標(biāo)注為不屬于所述待分類類別的多條第二數(shù)據(jù)的第二特征,作為所述分類模型的輸入,得到所述分類模型輸出的與第一特征和第二特征對應(yīng)的分類標(biāo)簽;

根據(jù)所述與每個第一特征和每個第二特征對所述每條第一數(shù)據(jù)和每條第二數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)注進(jìn)行訓(xùn)練。

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2、支持發(fā)明專利 、實用新型專利、外觀設(shè)計專利(升級中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、內(nèi)容包括專利技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖流程工藝圖技術(shù)構(gòu)造圖

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