[發(fā)明專利]一種候選詞推薦方法、詞庫排序模型訓(xùn)練方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010594333.7
• 申請日: 2020-06-24
• 公開（公告）號: CN111737595A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鄭培祥;陳維;趙琴琴;楊林;鐘明潔;蔡明宸;劉忠義
• 申請（專利權(quán)）人: 支付寶（杭州）信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06F40/242;G06F40/247
• 代理公司: 北京晉德允升知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11623
• 代理人: 王戈

1.一種候選詞推薦方法，所述方法包括：

接收用戶發(fā)送的搜索請求，所述搜索請求中包含搜索詞；

根據(jù)所述搜索詞從第一詞庫中選取與所述搜索詞相關(guān)的第一待推薦候選詞集合；

根據(jù)所述搜索詞從至少一個第二詞庫中選取與所述搜索詞相關(guān)的第二待推薦候選詞集合；

采用第一詞庫排序模型，對所述第一待推薦候選詞集合進行排序，得到第一排序結(jié)果；

采用第二詞庫排序模型，對所述第二待推薦候選詞集合進行排序，得到第二排序結(jié)果；所述第二詞庫排序模型是基于訓(xùn)練用搜索詞以及另外的建議詞服務(wù)器針對所述訓(xùn)練用搜索詞返回的搜索結(jié)果進行訓(xùn)練得到的；

根據(jù)所述第一排序結(jié)果與所述第二排序結(jié)果，進行合并排序；

基于合并排序后的結(jié)果，進行候選詞推薦。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，所述接收用戶發(fā)送的搜索請求，所述搜索請求中包含搜索詞，包括：

接收用戶通過當(dāng)前應(yīng)用的搜索頁面輸入搜索詞時所發(fā)送的搜索請求，所述搜索請求中還包括用戶當(dāng)前進行搜索時的場景信息。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，所述采用第二詞庫排序模型，對所述第二待推薦候選詞集合進行排序之前，還包括：

將所述搜索詞以及用戶發(fā)送搜索請求時對應(yīng)的場景信息發(fā)送給第三方應(yīng)用對應(yīng)的建議詞服務(wù)器；

接收所述第三方應(yīng)用的建議詞服務(wù)器返回的搜索結(jié)果，其中，所述搜索結(jié)果中包含候選詞以及所述候選詞對應(yīng)的打分結(jié)果；

利用預(yù)定的機器學(xué)習(xí)算法對所述打分結(jié)果進行打分學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到三方詞庫排序模型。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，所述根據(jù)所述第一排序結(jié)果與所述第二排序結(jié)果，進行合并排序，基于合并排序后的結(jié)果，進行候選詞推薦，包括：

利用預(yù)設(shè)的合并算法，將所述第一排序結(jié)果和所述第二排序結(jié)果合并在一起后重新進行排序，并將排序后的待推薦候選詞發(fā)送至當(dāng)前應(yīng)用的客戶端，以便客戶端在候選詞推薦頁面向用戶展示所述待推薦候選詞。

5.如權(quán)利要求3所述的方法，還包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)的符合當(dāng)前應(yīng)用需求的過濾邏輯對所述候選詞進行過濾，并將過濾后的候選詞存入所述第二詞庫中。

6.如權(quán)利要求3所述的方法，所述預(yù)定的機器學(xué)習(xí)算法為蒸餾算法，所述利用預(yù)定的機器學(xué)習(xí)算法對所述打分結(jié)果進行打分學(xué)習(xí)訓(xùn)練，包括：

根據(jù)用戶搜索請求獲取當(dāng)前應(yīng)用所確定的搜索詞特征、用戶特征、搜索結(jié)果特征，將所述候選詞、候選詞對應(yīng)的打分結(jié)果、搜索詞特征、用戶特征以及搜索結(jié)果特征組合成模型訓(xùn)練的特征，利用所述蒸餾算法對所述模型訓(xùn)練的特征執(zhí)行打分學(xué)習(xí)訓(xùn)練操作。

7.如權(quán)利要求6所述的方法，所述利用所述蒸餾算法對所述模型訓(xùn)練的特征執(zhí)行打分學(xué)習(xí)訓(xùn)練操作之后，還包括：

根據(jù)用戶搜索后所產(chǎn)生的業(yè)務(wù)場景日志，利用預(yù)設(shè)的回歸模型對所述打分學(xué)習(xí)訓(xùn)練后的三方詞庫排序模型進行調(diào)整學(xué)習(xí)訓(xùn)練，并利用調(diào)整學(xué)習(xí)訓(xùn)練后的三方詞庫排序模型對原三方詞庫排序模型進行更新。

8.如權(quán)利要求1-7中任一項所述的方法，所述第一詞庫為當(dāng)前應(yīng)用所對應(yīng)的詞庫，所述第二詞庫為第三方應(yīng)用所對應(yīng)的詞庫。

9.一種詞庫排序模型訓(xùn)練方法，所述方法包括：

接收用戶發(fā)送的搜索請求中攜帶的搜索詞；

將所述搜索詞以及用戶發(fā)送搜索請求時對應(yīng)的場景信息發(fā)送給第三方應(yīng)用對應(yīng)的建議詞服務(wù)器；

接收所述第三方應(yīng)用的建議詞服務(wù)器返回的搜索結(jié)果，其中，所述搜索結(jié)果中包含候選詞以及所述候選詞對應(yīng)的打分結(jié)果；

將所述候選詞進行過濾后存入目標(biāo)詞庫中；

利用預(yù)定的機器學(xué)習(xí)算法對所述打分結(jié)果進行打分學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到三方詞庫排序模型；

其中，所述三方詞庫排序模型用于對從所述目標(biāo)詞庫中選取出的待推薦候選詞進行排序。