[發明專利]為用戶生成推薦文案的方法及設備、電子設備和介質

在審

• 申請號: 202010601006.X
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111768234A
• 公開（公告）日: 2020-10-13
• 發明（設計）人: 汪金芳;莫鐘林;呂顯赫;皎魁;劉國慶;黃飛;賈銀芳;馬遠超;賀登武;韓聰;易文
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京市漢坤律師事務所 11602
• 代理人: 姜浩然;吳麗麗

1.一種基于廣告場景為用戶生成推薦文案的方法，其中，所述方法包括：

分別獲取用戶側的關鍵詞和廣告側的關鍵詞，其中所述用戶側的關鍵詞取自用戶輸入的檢索詞和用戶點擊的網頁中的內容，所述廣告側的關鍵詞取自所述用戶點擊的網頁中顯示的廣告的內容；

將所述獲取的關鍵詞與關系鏈圖譜中的節點相匹配，以獲取匹配到的至少包括一條邊的關系鏈，所述關系鏈圖譜包括節點和連接節點的邊，其中，所述節點對應于從歷史搜索記錄中提取的關鍵詞，所述邊表示由其連接的兩個關鍵詞之間的關聯程度；以及，

據所述匹配到的關系鏈中的節點生成相應的推薦文案，并將所述文案與所述廣告一同顯示。

2.如權利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括建立所述關系鏈圖譜，其中，建立所述關系鏈圖譜包括：

獲取所述歷史搜索日志，統計所述日志中記錄的第一預定時間段內的相同的所述檢索詞和所述網頁一同出現時的點擊次數、以及相同的所述網頁和所述廣告一同出現時的點擊次數；

分別獲取每一個所述檢索詞、網頁的內容以及廣告的內容的關鍵詞；

統計作為一同出現的關鍵詞對的點擊次數和，并記錄所述關鍵詞對和所述點擊次數和作為初始統計數據；以及，

將其點擊次數和大于第一閾值的關鍵詞對作為兩端的節點、所述點擊次數和作為所述節點之間的邊的權重建立關系鏈圖譜，其中所述權重表示所述邊連接的所述節點之間的關聯程度。

3.如權利要求2所述的方法，其中，所述建立所述關系鏈圖譜還包括：

每隔第二預定時間段統計所述日志中所述時間段內的相同的所述檢索詞和所述網頁一同出現時的點擊次數、以及相同的所述網頁和所述廣告一同出現時的點擊次數；

分別獲取每一個所述檢索詞、所述網頁的內容以及所述廣告的內容的關鍵詞；

統計作為一同出現的關鍵詞對的點擊次數和并將所述關鍵詞對和所述點擊次數和累加到所述初始統計數據中以更新所述初始統計數據；

使用更新后的所述初始統計數據更新所述關系鏈圖譜的節點和邊的權重。

4.如權利要求2或3所述的方法，其中，將所述獲取的關鍵詞與關系鏈圖譜中的節點相匹配，以獲取匹配到的至少包括一條邊的關系鏈包括：

將所述獲取的用戶側的關鍵詞和廣告側的關鍵詞通過文本完全匹配方式與所述關系鏈圖譜中的節點進行匹配以獲取匹配的關系鏈；

將所述關系鏈中的權重最小的邊所對應的權重作為所述關系鏈的權重；

過濾所獲取的關系鏈中的其權重小于第二閾值的關系鏈。

5.如權利要求4所述的方法，其中，基于最短路徑算法將所述獲取的關鍵詞通過文本完全匹配方式與所述關系鏈圖譜中的節點進行匹配以獲取匹配的關系鏈。

6.如權利要求4所述的方法，其中，根據所述匹配到的關系鏈中的節點生成相應的推薦文案包括：

選擇所述匹配到的關系鏈中權重最大的關系鏈，將所述關系鏈中的節點輸入文案生成模型中以生成相應的推薦文案。

7.如權利要求6所述的方法，其中，將所述關系鏈中的兩端的節點輸入文案生成模型中以生成相應的推薦文案。

8.如權利要求6所述的方法，其中，所述方法還包括對所述文案生成模型進行訓練，以通過所述訓練后的文案生成模型生成相應的推薦文案，其中，訓練所述文案生成模型包括：

構建包含多個關鍵詞對及其對應的文案的訓練樣本，其中所述文案為基于所述關鍵詞對撰寫的推薦文案；以及

通過所述訓練樣本對所述文案生成模型進行訓練。

9.如權利要求8所述的方法，其中，所述文案體現所述關鍵詞對中的每一個關鍵詞的信息。

10.如權利要求8所述的方法，其中，所述文案生成模型包括Seq2Seq模型。