[發明專利]訓練模型的方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202110136286.6
• 申請日: 2021-02-01
• 公開（公告）號: CN112949852B
• 公開（公告）日: 2022-02-15
• 發明（設計）人: 高海涵;朱尹華;謝乾龍;王興星
• 申請（專利權）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06N3/04;G06F16/9538
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 任亞娟

本公開的實施例提供了一種訓練模型的方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，所述方法包括：構建初始的預估模型，預估模型包含與展示列表中展示位置數量相等的網絡結構；將展示列表中當前展示位置對應的特征數據輸入當前展示位置對應的網絡結構，得到當前展示位置的預估指標；將當前展示位置的下一個展示位置對應的特征數據、當前展示位置的預估指標輸入下一個展示位置對應的網絡結構，得到下一個展示位置的預估指標；根據展示列表中每個展示位置的預估指標和每個展示位置對應的標注指標，對預估模型的網絡結構參數進行迭代優化，得到訓練完成的預估模型。本公開可以提高預估模型的準確性，提高展示列表中各展示位置對應的展示數據的準確性。

技術領域

本公開的實施例涉及互聯網技術領域，尤其涉及一種訓練模型的方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。

背景技術

隨著信息技術的迅速發展，如何從大量的信息中精準獲取用戶所需的信息是搜索領域中需要解決的主要問題。

用戶在通過搜索引擎搜索時，通常會在搜索引擎所展示的界面中輸入搜索詞，然后搜索引擎爬取與搜索詞相關的搜索結果項，并且利用點擊率預估模型預估每個搜索結果項的點擊率，最后按照一定的排序策略將搜索結果的展示列表展示給用戶。

通常，搜索結果項的排序順序與搜索結果項的預估點擊率正相關，預估點擊率高的搜索結果項將排在展示列表中靠前的位置。然而，在實際應用中，由于排序位置靠前的搜索結果項天然有著更高的點擊率，而不完全是因為其內容相關性更高或質量更優，從而會造成搜索結果項存在位置偏置，也即搜索結果項的實際排序位置與理想排序位置存在偏差，進而導致搜索結果的精準度降低。

發明內容

本公開的實施例提供一種訓練模型的方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，用以提高點擊率預估模型預估點擊率的準確性，進而提高搜索結果的精準度。

根據本公開的實施例的第一方面，提供了一種訓練模型的方法，所述方法包括：

構建初始的預估模型，所述預估模型包含與展示列表中展示位置數量相等的網絡結構，所述網絡結構與所述展示位置一一對應；

將所述展示列表中當前展示位置對應的特征數據輸入所述當前展示位置對應的網絡結構，以得到所述當前展示位置的預估指標；

將所述當前展示位置的下一個展示位置對應的特征數據、以及將所述當前展示位置的預估指標輸入所述下一個展示位置對應的網絡結構，以得到所述下一個展示位置的預估指標，直到得到所述展示列表中所有展示位置的預估指標；

根據所述展示列表中每個展示位置的預估指標，以及所述每個展示位置對應的標注指標，對所述預估模型的網絡結構參數進行迭代優化，得到訓練完成的預估模型。

根據本公開的實施例的第二方面，提供了一種訓練模型的裝置，所述裝置包括：

模型構建模塊，用于構建初始的預估模型，所述預估模型包含與展示列表中展示位置數量相等的網絡結構，所述網絡結構與所述展示位置一一對應；

指標預估模塊，用于將所述展示列表中當前展示位置對應的特征數據輸入所述當前展示位置對應的網絡結構，以得到所述當前展示位置的預估指標；

所述指標預估模塊，還用于將所述當前展示位置的下一個展示位置對應的特征數據、以及將所述當前展示位置的預估指標輸入所述下一個展示位置對應的網絡結構，以得到所述下一個展示位置的預估指標，直到得到所述展示列表中所有展示位置的預估指標；

參數調整模塊，用于根據所述展示列表中每個展示位置的預估指標，以及所述每個展示位置對應的標注指標，對所述預估模型的網絡結構參數進行迭代優化，得到訓練完成的預估模型。

根據本公開的實施例的第三方面，提供了一種電子設備，包括：