一种用于确定候选项的神经网络模型训练方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种用于确定候选项的神经网络模型训练方法和装置，从用户的历史上屏数据确定满足该用户自身输入习惯的个性化输入方式。如果第一词在该个性化输入方式中具有第一组词关系，且该第一组词关系与第二词对应的第二组词关系相似度较高，那么可以确定第一词的词义与第二词在第二组词关系的词义近似，根据第二词在第二组词关系下的词义调整用于标识第一词词义的词嵌入向量，使得第一词的词嵌入向量体现出第二词词义。若根据调整后的词嵌入向量以及第一组词关系训练神经网络模型，训练得到的模型根据字符串确定出的候选项能够符合该用户的输入个性，被该用户选择上屏的几率更高，从而提高了该用户的输入效率，提升了该用户的输入体验。

A neural network model training method and device for determining candidate options

【技术实现步骤摘要】
一种用于确定候选项的神经网络模型训练方法和装置
本申请涉及输入法领域，特别是涉及用于确定候选项的神经网络模型训练方法和装置。
技术介绍
输入法属于一种常用的文字输入工具，例如可以根据用户输入的字符串展示对应的候选项，并将用户选择的候选项进行上屏。针对不同的用户，输入法在确定用户输入字符串所对应候选项时，一般通过同一个语言模型对字符串进行组词来确定对应的候选项。然而，不同用户的输入习惯并不尽相同，具有个性化因素，例如同一个词在使用过程中表达的含义和使用语境对于不同用户来说可能有所区别，导致不同用户在输入相同的字符串时，所要选择上屏的内容并不相同。故如果不考虑用户的个性化输入方式而简单采用统一的语言模型来确定候选项，会导致一些输入场景下，用户在输入字符串后，输入法所展示的候选项中并没有用户实际希望上屏的候选项，或者用户实际希望上屏的候选项展示在较后位置导致用户需要多次翻页才能选择，从而降低用户的输入体验。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本申请提供了一种用于确定候选项的神经网络模型训练方法和装置，提高了该用户本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于确定候选项的神经网络模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：/n根据用户的历史上屏数据，确定所述用户的个性化输入方式；/n若在所述个性化输入方式中第一词对应的第一组词关系与第二词对应的第二组词关系满足相似条件，根据所述第二词在所述第二组词关系下的词义调整用于标识所述第一词词义的词嵌入向量；/n根据调整后的所述词嵌入向量以及所述第一组词关系训练神经网络模型，所述神经网络模型用于为所述用户输入的字符串确定对应的候选项。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于确定候选项的神经网络模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
根据用户的历史上屏数据，确定所述用户的个性化输入方式；
若在所述个性化输入方式中第一词对应的第一组词关系与第二词对应的第二组词关系满足相似条件，根据所述第二词在所述第二组词关系下的词义调整用于标识所述第一词词义的词嵌入向量；
根据调整后的所述词嵌入向量以及所述第一组词关系训练神经网络模型，所述神经网络模型用于为所述用户输入的字符串确定对应的候选项。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户的历史上屏数据，确定所述用户的个性化输入方式，包括：
根据所述用户的历史上屏数据，通过所述神经网络模型确定所述用户的个性化输入方式。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在训练完所述神经网络模型后，所述方法还包括：
获取所述用户输入的字符串；
根据所述神经网络模型确定所述字符串对应的候选项。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述字符串具有至少三个分词结构。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在展示所述字符串对应的候选项之后，所述方法还包括：
若检测到所述用户没有选择所展示的候选项，将所展示的候选项作为训练所述神经网络模型的错误样本。


6.一种用于确定候选项的神经网络模型训练装置，其特征在于，所述装置包括确定单元、调整单元和训练单元：
所述确定单元，用于根据用户的历史上屏数据，确定所述用户的个性化输入方式；
所述调整单元，用于若在所述个性化输入方式中第一词对应的第...

【专利技术属性】
技术研发人员：王丹，崔欣，张扬，
申请(专利权)人：北京搜狗科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11