[發(fā)明專利]視頻推薦的方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110420279.9 | 申請日： | 2021-04-19 |
| 公開（公告）號： | CN113065027A | 公開（公告）日： | 2021-07-02 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 杜東;蔡慧慧 | 申請（專利權(quán)）人： | 騰訊科技（深圳）有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/783 | 分類號： | G06F16/783;G06F16/9535;G06F40/194;G06F40/30;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市隆天聯(lián)鼎知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44232 | 代理人： | 甄偉軍 |
| 地址： | 518057 廣東省深圳*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
| 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： | 視頻 推薦 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種視頻推薦的方法，其特征在于，包括：
獲取待推薦視頻的第一關(guān)聯(lián)文本，其中，所述第一關(guān)聯(lián)文本包括K個(gè)字符，所述K為大于或等于1的整數(shù)；
對所述第一關(guān)聯(lián)文本進(jìn)行編碼處理，得到第一編碼序列，其中，所述第一編碼序列包括K個(gè)概率值，每個(gè)概率值對應(yīng)于一個(gè)字符，所述概率值用于表示所對應(yīng)的字符屬于有效字符的概率；
根據(jù)所述第一編碼序列以及所述第一關(guān)聯(lián)文本，生成第一文本表達(dá)向量；
根據(jù)所述第一文本表達(dá)向量以及第二文本表達(dá)向量，確定文本相似度，其中，所述第二文本表達(dá)向量是根據(jù)歷史視頻的第二關(guān)聯(lián)文本生成的，所述歷史視頻為用戶瀏覽過的視頻；
若所述句子相似度大于推薦閾值，則向所述用戶推薦所述待推薦視頻。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述第一關(guān)聯(lián)文本進(jìn)行編碼處理，得到第一編碼序列，包括：
將所述第一關(guān)聯(lián)文本輸入到第一編碼模型中，得到所述第一編碼模型輸出的第一編碼序列，其中，所述K個(gè)概率值由M個(gè)第一概率值以及N個(gè)第二概率值組成，所述第一概率值用于指示對應(yīng)字符為有效字符，所述第二概率值用于指示對應(yīng)字符為無效字符，所述M和所述N均為大于或等于0的整數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述第一關(guān)聯(lián)文本進(jìn)行編碼處理，得到第一編碼序列，包括：
將所述第一關(guān)聯(lián)文本輸入到第二編碼模型中，得到所述第二編碼模型輸出的第一編碼序列，其中，所述K個(gè)概率值中每個(gè)概率值的取值在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，且大于或等于概率閾值的概率值用于指示對應(yīng)字符為有效字符，小于所述概率閾值的概率值用于指示對應(yīng)字符為無效字符。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一文本表達(dá)向量是通過相似匹配模型的第一子模型生成的；在所述根據(jù)所述第一文本表達(dá)向量以及第二文本表達(dá)向量，確定句子相似度之前，所述方法還包括：
獲取歷史視頻的第二關(guān)聯(lián)文本，其中，所述第二關(guān)聯(lián)文本包括至少一個(gè)字符；
對所述第二關(guān)聯(lián)文本進(jìn)行編碼處理，得到第二編碼序列，其中，所述第二編碼序列包括至少一個(gè)概率值，每個(gè)概率值對應(yīng)于一個(gè)字符；
將所述第二編碼序列以及所述第二關(guān)聯(lián)文本輸入所述相似匹配模型的第二子模型，生成所述第二文本表達(dá)向量。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一文本表達(dá)向量以及第二文本表達(dá)向量，確定句子相似度，包括：
計(jì)算所述第一文本表達(dá)向量和所述第二文本表達(dá)向量的余弦相似度；
根據(jù)所述余弦相似度以及相似度閾值，確定所述句子相似度。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
獲得第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)和第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中，所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括第一訓(xùn)練文本和第一訓(xùn)練序列，所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括第二訓(xùn)練文本和第二訓(xùn)練序列；
將所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入待訓(xùn)練匹配模型所包括的第一表達(dá)向量模型，得到所述第一表達(dá)向量模型輸出的第一表達(dá)結(jié)果；
將所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入所述待訓(xùn)練匹配模型所包括的第二表達(dá)向量模型，得到所述第二表達(dá)向量模型輸出的第二表達(dá)結(jié)果，其中，所述第一表達(dá)向量模型與所述第二表達(dá)向量模型共享網(wǎng)絡(luò)權(quán)重；
將所述第一表達(dá)結(jié)果和所述第二表達(dá)結(jié)果輸入到所述待訓(xùn)練匹配模型的相似匹配模型，得到預(yù)測匹配結(jié)果；
根據(jù)所述預(yù)測匹配結(jié)果以及所述實(shí)際匹配結(jié)果，訓(xùn)練所述待訓(xùn)練匹配模型，得到所述相似匹配模型。
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