[發明專利]搜索結果排序模型的訓練與搜索結果排序方法、裝置

有效

• 申請號: 202210744647.X
• 申請日: 2022-06-27
• 公開（公告）號: CN115186163B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 王海峰;田浩;吳華;吳甜;劉璟;陳維政;戴岱;王佳康;龐超;王文華
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/953
• 分類號: G06F16/953;G06F16/38;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京鴻德海業知識產權代理有限公司 11412
• 代理人: 孟繁琦

1.一種搜索結果排序模型的訓練方法，包括：

獲取多個第一數據對、所述多個第一數據對中的搜索結果分別對應多個搜索目標的單目標特征以及所述多個第一數據對分別對應所述多個搜索目標的標注得分，每個第一數據對包含查詢詞及其對應的一個搜索結果；

針對每個搜索目標，基于所述多個第一數據對中的查詢詞、所述多個第一數據對中的搜索結果對應該搜索目標的單目標特征以及所述多個第一數據對對應該搜索目標的標注得分，訓練第一預訓練語言模型，得到與該搜索目標對應的單搜索目標排序模型；

獲取多個第二數據對以及所述多個第二數據對中的每個搜索結果對應全部搜索目標的多目標特征，每個第二數據對包含查詢詞及其對應的兩個搜索結果；

針對每個第二數據對，使用與所述多個搜索目標對應的多個單搜索目標排序模型對該第二數據對中的每個搜索結果進行打分，根據所述每個搜索結果對應所述多個搜索目標的得分，確定該第二數據對的訓練搜索目標；

基于所述多個第二數據對中的查詢詞、所述多個第二數據對中的每個搜索結果對應全部搜索目標的多目標特征以及所述多個第二數據對中的每個搜索結果對應所述訓練搜索目標的得分，訓練第二預訓練語言模型，得到搜索結果排序模型；

其中，所述獲取所述多個第一數據對中的搜索結果分別對應多個搜索目標的單目標特征包括：

獲取所述多個第一數據對中的搜索結果的屬性信息；

針對每個搜索目標，將所述屬性信息中與該搜索目標對應的屬性信息，作為所述多個第一數據對中的搜索結果對應該搜索目標的單目標特征。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述針對每個搜索目標，將所述屬性信息中與該搜索目標對應的屬性信息，作為所述多個第一數據對中的搜索結果對應該搜索目標的單目標特征包括：

針對每個搜索目標，在確定所述屬性信息中與該搜索目標對應的屬性信息不為文本的情況下，將與該搜索目標對應的屬性信息轉化為文本；

將文本轉化結果，作為所述多個第一數據對中的搜索結果對應該搜索目標的單目標特征。

3.根據權利要求1-2中任一項所述的方法，其中，所述針對每個搜索目標，基于所述多個第一數據對中的查詢詞、所述多個第一數據對中的搜索結果對應該搜索目標的單目標特征以及所述多個第一數據對對應該搜索目標的標注得分，訓練第一預訓練語言模型，得到與該搜索目標對應的單搜索目標排序模型包括：

針對每個搜索目標，將所述多個第一數據對中的查詢詞以及所述多個第一數據對中的搜索結果對應該搜索目標的單目標特征輸入第一預訓練語言模型，得到所述第一預訓練語言模型針對每個第一數據對輸出的預測得分；

根據所述多個第一數據對的預測得分與所述多個第一數據對對應該搜索目標的標注得分，計算損失函數值；

根據所述損失函數值，調整所述第一預訓練語言模型的參數，直至所述第一預訓練語言模型收斂，得到所述與該搜索目標對應的單搜索目標排序模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述獲取所述多個第二數據對中的每個搜索結果對應全部搜索目標的多目標特征包括：

獲取所述多個第二數據對中的每個搜索結果的屬性信息；

將所述每個搜索結果的屬性信息，作為所述多個第二數據對中的每個搜索結果對應全部搜索目標的多目標特征。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述將所述每個搜索結果的屬性信息，作為所述多個第二數據對中的每個搜索結果對應全部搜索目標的多目標特征包括：

針對每個搜索結果，在確定該搜索結果的所述屬性信息不為文本的情況下，將所述屬性信息轉化為文本；

將文本轉化結果，作為該搜索結果對應全部搜索目標的多目標特征。