[發(fā)明專利]一種標(biāo)簽推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110015256.X
• 申請日: 2021-01-06
• 公開（公告）號: CN112685642A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王磊;周翔;李勇;黃培浩;周曉江;韓力超;陳勝;仙云森
• 申請（專利權(quán)）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/33;G06F40/295;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319
• 代理人: 任亞娟

1.一種標(biāo)簽推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

獲得目標(biāo)對象的多個候選標(biāo)簽；

根據(jù)所述目標(biāo)對象分別與所述多個候選標(biāo)簽之間的文本相似度，確定所述多個候選標(biāo)簽各自的相關(guān)度；

根據(jù)所述目標(biāo)對象的用戶行為數(shù)據(jù)對所述多個候選標(biāo)簽進(jìn)行質(zhì)量評估，確定所述多個候選標(biāo)簽各自的質(zhì)量分；

根據(jù)所述多個候選標(biāo)簽各自的相關(guān)度和質(zhì)量分，從所述多個候選標(biāo)簽中確定所述目標(biāo)對象的推薦標(biāo)簽。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述目標(biāo)對象分別與所述多個候選標(biāo)簽之間的文本相似度，確定所述多個候選標(biāo)簽各自的相關(guān)度，包括：

對所述目標(biāo)對象的對象文本和所述多個候選標(biāo)簽各自的標(biāo)簽文本分別進(jìn)行特征提取，得到對所述目標(biāo)對象的向量表示和所述多個候選標(biāo)簽各自的向量表示；

根據(jù)對所述目標(biāo)對象的向量表示和所述多個候選標(biāo)簽各自的向量表示之間的相似度，確定所述多個候選標(biāo)簽各自的相關(guān)度。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，對所述目標(biāo)對象的對象文本和所述多個候選標(biāo)簽各自的標(biāo)簽文本分別進(jìn)行特征提取，包括：

利用第一特征提取網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)對象的對象文本進(jìn)行特征提取，利用第二特征提取網(wǎng)絡(luò)對所述多個候選標(biāo)簽各自的標(biāo)簽文本分別進(jìn)行特征提取；

所述第一特征提取網(wǎng)絡(luò)與所述第二特征提取網(wǎng)絡(luò)互為孿生網(wǎng)絡(luò)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，獲得目標(biāo)對象的多個候選標(biāo)簽，包括：

根據(jù)所述目標(biāo)對象的用戶行為數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)對象的多個候選標(biāo)簽；和/或

將預(yù)設(shè)標(biāo)簽集合中的各個標(biāo)簽分別與目標(biāo)對象的文本描述數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，將多個匹配的標(biāo)簽確定為所述目標(biāo)對象的多個候選標(biāo)簽。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據(jù)多個用戶各自的用戶行為數(shù)據(jù)，獲得初始標(biāo)簽集合；

對所述初始標(biāo)簽集合中的各個標(biāo)簽進(jìn)行實體識別；其中，實體識別出的多個標(biāo)簽組成所述預(yù)設(shè)標(biāo)簽集合。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述目標(biāo)對象的用戶行為數(shù)據(jù)對所述多個候選標(biāo)簽進(jìn)行質(zhì)量評估，確定所述多個候選標(biāo)簽各自的質(zhì)量分，包括：

將所述目標(biāo)對象與所述多個候選標(biāo)簽分別進(jìn)行組合，得到多組對象-標(biāo)簽對；

對所述多組對象-標(biāo)簽對分別進(jìn)行特征提取，得到所述多組對象-標(biāo)簽對各自的語義類特征和數(shù)值類特征；

將所述多組對象-標(biāo)簽對各自的語義類特征和數(shù)值類特征輸入預(yù)先訓(xùn)練的質(zhì)量評估模型，得到所述多個候選標(biāo)簽各自的質(zhì)量分；其中，所述質(zhì)量評估模型是利用根據(jù)所述目標(biāo)對象的用戶行為數(shù)據(jù)得到的樣本，對預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

從所述目標(biāo)對象的用戶行為數(shù)據(jù)中提取標(biāo)簽；

將提取的標(biāo)簽為所述候選標(biāo)簽的用戶行為數(shù)據(jù)標(biāo)記為正樣本，將提取的標(biāo)簽不為所述候選標(biāo)簽的用戶行為數(shù)據(jù)標(biāo)記為負(fù)樣本；

根據(jù)所述正樣本和所述負(fù)樣本，對預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述質(zhì)量評估模型。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述正樣本和所述負(fù)樣本，對預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述質(zhì)量評估模型，包括：

將所述正樣本的所述目標(biāo)對象與從所述正樣本中提取的所述候選標(biāo)簽進(jìn)行組合，得到對象-標(biāo)簽正樣本對，將所述負(fù)樣本的所述目標(biāo)對象與從所述負(fù)樣本中提取的標(biāo)簽進(jìn)行組合，得到對象-標(biāo)簽負(fù)樣本對；

對所述對象-標(biāo)簽正樣本對和所述對象-標(biāo)簽負(fù)樣本對分別進(jìn)行特征提取，確定所述對象-標(biāo)簽正樣本對和所述對象-標(biāo)簽負(fù)樣本對各自的語義類特征和數(shù)值類特征；

根據(jù)所述對象-標(biāo)簽正樣本對和所述對象-標(biāo)簽負(fù)樣本對各自的語義類特征和數(shù)值類特征，對所述預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述質(zhì)量評估模型。