【技术实现步骤摘要】
支付实现方法、装置及电子设备
本说明书涉及计算机通信领域，尤其涉及支付实现方法、装置及电子设备。
技术介绍
近年来，随着人工智能技术的兴起，基于人工智能技术对商品类型的预测也蓬勃地发展。现有的商品类型预测通常包括：从商品信息中提取商品特征，以及基于商品特征预测商品类型。在从商品信息中提取出商品特征的过程中，由于没有考虑各个商品信息对分类结果的影响力的大小，使得商品类型的预测结果的准确性较低。
技术实现思路
根据本说明书的第一方面，提供一种支付实现方法，所述方法包括：响应于目标商品的支付请求消息，获取所述目标商品的商品信息；通过具有注意力机制的特征提取模型，对所述商品信息进行特征提取，得到该目标商品的商品特征；将所述商品特征输入至分类模型，并基于所述分类模型输出的分类结果确定所述目标商品的类型；确定与该目标商品的类型关联的推送信息，并向用户终端返回该推送信息，以由用户终端展示所述推送信息。可选的，所述具有注意力机制的特征提取模型包括：注意力层和特征提取层；
【技术保护点】
1.一种支付实现方法，所述方法包括：/n响应于目标商品的支付请求消息，获取所述目标商品的商品信息；/n通过具有注意力机制的特征提取模型，对所述商品信息进行特征提取，得到该目标商品的商品特征；/n将所述商品特征输入至分类模型，并基于所述分类模型输出的分类结果确定所述目标商品的类型；/n确定与该目标商品的类型关联的推送信息，并向用户终端返回该推送信息，以由用户终端展示所述推送信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种支付实现方法，所述方法包括：
响应于目标商品的支付请求消息，获取所述目标商品的商品信息；
通过具有注意力机制的特征提取模型，对所述商品信息进行特征提取，得到该目标商品的商品特征；
将所述商品特征输入至分类模型，并基于所述分类模型输出的分类结果确定所述目标商品的类型；
确定与该目标商品的类型关联的推送信息，并向用户终端返回该推送信息，以由用户终端展示所述推送信息。
2.根据权利要求1所述的方法，所述具有注意力机制的特征提取模型包括：注意力层和特征提取层；
所述通过具有注意力机制的特征提取模型，对所述商品信息进行特征提取，得到该目标商品的商品特征，包括：
所述注意力层，对所述目标商品的各商品信息进行注意力计算，并将计算得到的各具有权重的商品信息输入至所述特征提取层；
所述特征提取层，基于各具有权重的商品信息，输出所述目标商品的商品特征。
3.根据权利要求2所述的方法，所述注意力层，对所述目标商品的各商品信息进行注意力计算，包括：
所述注意力层，确定所述目标商品的各商品信息的权重；
所述注意力层，基于确定出的各商品信息的权重、以及各商品信息，确定各具有权重的商品信息。
4.根据权利要求1所述的方法，所述商品信息包括：商品名称，商品的销售信息。
5.根据权利要求2所述的方法，所述特征提取层为卷积神经网络。
6.根据权利要求1所述的方法，所述向用户终端返回该推送信息，以由用户终端展示所述推送信息，包括：
向所述用户终端返回推送信息，以由所述用户终端在支付确认页面上显示所述推送信息。
7.一种对象类型的预测方法，所述方法包括：
通过具有注意力机制的特征提取模型，对目标对象的对象信息进行特征提取，得到该目标对象的对象特征；
将所述对象特征输入至已训练的分类模型，并基于所述分类模型输出的分类结果确定所述目标对象的类型。
8.根据权利要求7所述的方法，所述具有注意力机制的特征提取模型包括：注意力层和特征提取层；
所述通过具有注意力机制的特征提取模型，对目标对象的对象信息进行特征提取，得到该目标对象的对象特征，包括：
所述注意力层，对所述目标对象的各对象信息进行注意力计算，并将计算得到的各具有权重的对象信息输入至所述特征提取层；
所述特征提取层基于各具有权重的对象信息，输出所述目标对象的对象特征。
9.根据权利要求8所述的方法，所述注意力层，对所述目标对象的各对象信息进行注意力计算，包括：
所述注意力层，确定所述目标对象的各对象信息的权重；
所述注意力层，基于确定出的各对象信息的权重、以及各对象信息，确定各具有权重的对象信息。
10.一种支付实现装置，所述装置包括：
获取模块，用于响应于目标商品的支付请求消息，获取所述目标商品的商品信息；
商品特征提取模块，用于通过具有注意力机制的特征提取模型，对所述商品信息进行特征提取，得到该目标商品的商品特征；
商品确定模块，用...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨哲，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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