[發明專利]召回模型訓練方法、搜索召回方法、裝置和計算機設備

有效

• 申請號: 202111053840.0
• 申請日: 2021-09-09
• 公開（公告）號: CN113505204B
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發明（設計）人: 江宇鷗;李瑞方;邵昊陽;吳紅升
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/35;G06F16/31;G06N20/00;G06N3/08
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 董慧

1.一種召回模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取訓練搜索語句和對應的正向召回語句；所述正向召回語句是所述訓練搜索語句對應的目標召回語句集合中目標操作狀態對應的召回語句，所述訓練搜索語句對應的搜索熱度大于預設熱度，所述訓練搜索語句和所述正向召回語句的字符重疊度大于預設重疊度，所述訓練搜索語句的字符總數大于預設字符數；

獲取所述訓練搜索語句對應的反向召回語句集合；所述反向召回語句集合包括第一反向召回語句、第二反向召回語句和第三反向召回語句，所述第一反向召回語句是從候選召回語句集合中隨機選取的，所述第二反向召回語句是所述目標召回語句集合中非目標操作狀態對應的召回語句，所述第三反向召回語句對應的第一位置和所述正向召回語句對應的第二位置處于同一目標位置區域中，所述目標位置區域是地圖中目標等級對應的位置區域，所述地圖包括多級遞進的位置區域，所述第一反向召回語句的數量大于所述第二反向召回語句的數量，所述第一反向召回語句的數量大于所述第三反向召回語句的數量；

基于所述訓練搜索語句、所述正向召回語句和所述反向召回語句集合對待訓練的目標召回模型進行模型訓練，得到已訓練的目標召回模型；所述已訓練的目標召回模型用于對目標搜索語句進行搜索召回。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取訓練搜索語句和對應的正向召回語句之前，所述方法還包括：

獲取當前搜索語句和多個候選召回語句；

將當前搜索語句和候選召回語句輸入歷史召回模型，得到所述當前搜索語句分別和各個候選召回語句對應的語句相似度；

基于各個語句相似度，從各個候選召回語句中確定當前搜索語句對應的至少一個初始召回語句，基于各個初始召回語句得到所述當前搜索語句對應的當前召回語句集合。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

向所述當前搜索語句對應的發送端展示所述當前召回語句集合；

獲取所述發送端返回的操作日志；所述操作日志用于記錄針對所述當前召回語句集合中至少一個初始召回語句的觸發操作；

基于所述操作日志確定所述當前召回語句集合中各個初始召回語句對應的操作狀態。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取訓練搜索語句和對應的正向召回語句，包括：

獲取多個搜索熱度大于預設熱度的歷史搜索語句和各個歷史搜索語句對應的正向召回語句；

對歷史搜索語句進行關鍵字提取，基于提取到的關鍵字得到對應的初始搜索語句；

基于歷史搜索語句對應的正向召回語句，對各個初始搜索語句進行語句過濾，得到多個中間搜索語句；

基于各個中間搜索語句得到所述訓練搜索語句。

5.根據權利要求1至4任意一項所述的方法，其特征在于，所述目標召回模型包括搜索語句分析網絡和召回語句分析網絡；

所述基于所述訓練搜索語句、所述正向召回語句和所述反向召回語句集合對待訓練的目標召回模型進行模型訓練，得到已訓練的目標召回模型，包括：

將所述訓練搜索語句和當前召回語句分別輸入所述搜索語句分析網絡和所述召回語句分析網絡，得到搜索訓練向量和召回訓練向量；

基于搜索訓練向量和正向召回語句對應的召回訓練向量計算正向相似度；

基于搜索訓練向量和所述反向召回語句集合中各個反向召回語句對應的召回訓練向量計算各個反向相似度；

基于正向相似度和各個反向相似度計算訓練損失，基于所述訓練損失調整所述目標召回模型的模型參數，直至滿足收斂條件，得到所述已訓練的目標召回模型。