一种模型训练的方法、信息展示的方法及装置制造方法及图纸

本说明书公开了一种模型训练的方法、信息展示的方法及装置，获取训练样本。其次，通过待训练的排序模型，确定搜索语句在第一相关信息的补偿作用下的编码结果，作为第一编码结果，以及该搜索结果在该搜索结果对应的第二相关信息的补偿作用下的编码结果，作为该搜索结果对应的第二编码结果。最后，根据第一编码结果以及各搜索结果对应的第二编码结果，得到针对各搜索结果的排序结果，并根据排序结果以及各搜索结果对应的标签信息，训练排序模型。本方法可以将搜索语句对应的所有特征相结合整体进行编码，以及将搜索结果对应的所有特征相结合整体进行编码，进一步提高搜索语句与各搜索结果之间的相关性对排序结果的影响，以提高用户的信息浏览体验。户的信息浏览体验。户的信息浏览体验。

【技术实现步骤摘要】
一种模型训练的方法、信息展示的方法及装置


[0001]本说明书涉及计算机
，尤其涉及一种模型训练的方法、信息展示的方法及装置。

技术介绍

[0002]随着电子技术和网络技术的不断发展，互联网中存在大量的信息，可以根据用户的搜索语句，确定向用户展示的搜索结果，由于页面展示的搜索结果有限，因此，需要将这些搜索结果进行排序，将用户感兴趣的搜索结果进行优先展示。
[0003]在实际应用中，对搜索结果进行排序的方法，往往根据用户输入的搜索语句与搜索结果之间的相似性进行排序。这种对搜索结果进行排序的方式，确定出的搜索词与搜索结果之间的相关性的准确性并不高，可能会出现将搜索词与搜索结果之间并不相关的特征进行关联，导致输出的排序结果并不能满足用户的实际需求，使得用户的信息浏览体验不佳。
[0004]因此，如何能够提高排序模型对搜索结果排序的合理性，则是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本说明书提供一种模型训练的方法、信息展示的方法及装置，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
[0006]本说明书采用下述技术方案：
[0007]本说明书提供了一种模型训练的方法，包括：
[0008]获取训练样本，所述训练样本包含搜索语句、所述搜索语句对应的各搜索结果、第一相关信息，以及所述各搜索结果对应的第二相关信息，所述第一相关信息表征发送所述搜索语句的用户的用户特征，针对每个搜索结果，该搜索结果对应的第二相关信息表征该搜索结果归属的对象的对象特征；
[0009]通过待训练的排序模型，确定所述搜索语句在所述第一相关信息的补偿作用下的编码结果，作为第一编码结果，以及该搜索结果在该搜索结果对应的第二相关信息的补偿作用下的编码结果，作为该搜索结果对应的第二编码结果；
[0010]根据所述第一编码结果以及各搜索结果对应的第二编码结果，得到针对所述各搜索结果的排序结果，并根据所述排序结果以及所述各搜索结果对应的标签信息，训练所述排序模型。
[0011]可选地，所述排序模型中包含有整体相关子模型，整体相关子模型包含有特征层以及编码层；
[0012]通过待训练的排序模型，确定所述搜索语句在所述第一相关信息的补偿作用下的编码结果，作为第一编码结果，以及该搜索结果在该搜索结果对应的第二相关信息的补偿作用下的编码结果，作为该搜索结果对应的第二编码结果，具体包括：
[0013]将所述搜索语句以及所述第一相关信息输入到所述特征层，以得到所述搜索语句对应的特征向量，以及所述第一相关信息对应的特征向量，并将所述搜索语句对应的特征向量以及所述第一相关信息对应的特征向量输入到所述编码层中进行编码，得到所述第一编码结果；
[0014]将该搜索结果以及该搜索结果对应的第二相关信息输入到所述特征层，以得到该搜索结果对应的特征向量以及该搜索结果对应的第二相关信息的特征向量，并将该搜索结果对应的特征向量以及该搜索结果对应的第二相关信息的特征向量输入到所述编码层中进行编码，得到该搜索结果对应的第二编码结果。
[0015]可选地，排序模型还包括特征关联子模型；
[0016]根据所述第一编码结果以及各搜索结果对应的第二编码结果，得到针对所述各搜索结果的排序结果之前，所述方法还包括：
[0017]针对每个搜索结果，将所述搜索语句、该搜索结果、所述第一相关信息，以及该搜索结果对应的第二相关信息作为目标信息输入到所述特征关联子模型中，以在确定出所述目标信息中涉及的至少部分特征维度之间关联性的前提下，确定所述搜索语句与该搜索结果之间的辅助相关性；
[0018]根据所述第一编码结果以及各搜索结果对应的第二编码结果，得到针对所述各搜索结果的排序结果，具体包括：
[0019]根据所述第一编码结果、各搜索结果对应的第二编码结果以及所述辅助相关性，得到针对所述各搜索结果的排序结果。
[0020]可选地，所述特征关联子模型包括：全量特征关联模型；
[0021]在确定出所述目标信息中涉及的至少部分特征维度之间关联性的前提下，确定所述搜索语句与该搜索结果之间的辅助相关性，具体包括：
[0022]确定各特征维度组合，每个特征维度组合包含有所述目标信息中涉及的至少一个特征维度；
[0023]针对每个特征维度组合，通过所述全量特征关联模型，确定该特征维度组合与每个其他特征维度组合之间的关联性；
[0024]根据确定出的各特征维度组合之间的关联性，确定该搜索结果与所述搜索语句之间的辅助相关性。
[0025]可选地，所述特征关联子模型包括：设定特征关联模型；
[0026]在确定出所述目标信息中涉及的至少部分特征维度之间关联性的前提下，确定所述搜索语句与该搜索结果之间的辅助相关性，具体包括：
[0027]从所述目标信息中确定出各设定特征维度的特征信息，所述各设定特征维度为所述目标信息中涉及的所有特征维度中的部分特征维度；
[0028]将所述特征信息输入到所述设定特征关联模型中，以针对每个设定特征维度，确定出该设定特征维度与每个其他设定特征维度之间的关联性；
[0029]根据确定出的各设定特征维度之间的关联性，确定该搜索结果与所述搜索语句之间的辅助相关性。
[0030]可选地，根据所述第一编码结果、各搜索结果对应的第二编码结果以及所述辅助相关性，得到针对所述各搜索结果的排序结果，具体包括：
[0031]针对每个搜索结果，根据所述第一编码结果以及该搜索结果对应的第二编码结果，确定在将所述第一相关信息与所述搜索语句进行整体编码，以及将该搜索结果对应的第二相关信息与该搜索结果进行整体编码的情况下，该搜索结果与所述搜索语句之间的相关性，作为综合相关性；
[0032]根据所述综合相关性以及所述辅助相关性，确定针对该搜索结果的排序评分；
[0033]根据每个搜索结果对应的排序评分，确定所述排序结果。
[0034]可选地，根据所述排序结果以及所述各搜索结果对应的标签信息，训练所述排序模型，具体包括：
[0035]确定所述排序结果的排序结果评价分值，作为原始排序评价分值；
[0036]根据基于所述标签信息所确定出的已点击的搜索结果，对所述排序结果进行调整，得到调整后排序结果，并确定所述调整后排序结果对应的排序结果评价分值，作为最优排序评价分值；
[0037]以最小化所述原始排序评价分值与所述最优排序评价分值之间的偏差为优化目标，训练所述排序模型。
[0038]本说明书提供了一种信息展示的方法，包括：
[0039]接收用户输入的搜索语句；
[0040]确定所述搜索语句对应的各搜索结果；
[0041]将所述各搜索结果输入到预先训练的排序模型中，得到所述搜索语句对应的排序结果，所述排序模型是通过上述模型训练的方法训练得到的；
[0042]根据所述排序结果，向所述用户进行信息展示。
[0043]本说明书提供了一种模型训练的装置，包括：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模型训练的方法，其特征在于，包括：获取训练样本，所述训练样本包含搜索语句、所述搜索语句对应的各搜索结果、第一相关信息，以及所述各搜索结果对应的第二相关信息，所述第一相关信息表征发送所述搜索语句的用户的用户特征，针对每个搜索结果，该搜索结果对应的第二相关信息表征该搜索结果归属的对象的对象特征；通过待训练的排序模型，确定所述搜索语句在所述第一相关信息的补偿作用下的编码结果，作为第一编码结果，以及该搜索结果在该搜索结果对应的第二相关信息的补偿作用下的编码结果，作为该搜索结果对应的第二编码结果；根据所述第一编码结果以及各搜索结果对应的第二编码结果，得到针对所述各搜索结果的排序结果，并根据所述排序结果以及所述各搜索结果对应的标签信息，训练所述排序模型。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述排序模型中包含有整体相关子模型，整体相关子模型包含有特征层以及编码层；通过待训练的排序模型，确定所述搜索语句在所述第一相关信息的补偿作用下的编码结果，作为第一编码结果，以及该搜索结果在该搜索结果对应的第二相关信息的补偿作用下的编码结果，作为该搜索结果对应的第二编码结果，具体包括：将所述搜索语句以及所述第一相关信息输入到所述特征层，以得到所述搜索语句对应的特征向量，以及所述第一相关信息对应的特征向量，并将所述搜索语句对应的特征向量以及所述第一相关信息对应的特征向量输入到所述编码层中进行编码，得到所述第一编码结果；将该搜索结果以及该搜索结果对应的第二相关信息输入到所述特征层，以得到该搜索结果对应的特征向量以及该搜索结果对应的第二相关信息的特征向量，并将该搜索结果对应的特征向量以及该搜索结果对应的第二相关信息的特征向量输入到所述编码层中进行编码，得到该搜索结果对应的第二编码结果。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，排序模型还包括特征关联子模型；根据所述第一编码结果以及各搜索结果对应的第二编码结果，得到针对所述各搜索结果的排序结果之前，所述方法还包括：针对每个搜索结果，将所述搜索语句、该搜索结果、所述第一相关信息，以及该搜索结果对应的第二相关信息作为目标信息输入到所述特征关联子模型中，以在确定出所述目标信息中涉及的至少部分特征维度之间关联性的前提下，确定所述搜索语句与该搜索结果之间的辅助相关性；根据所述第一编码结果以及各搜索结果对应的第二编码结果，得到针对所述各搜索结果的排序结果，具体包括：根据所述第一编码结果、各搜索结果对应的第二编码结果以及所述辅助相关性，得到针对所述各搜索结果的排序结果。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征关联子模型包括：全量特征关联模型；在确定出所述目标信息中涉及的至少部分特征维度之间关联性的前提下，确定所述搜索语句与该搜索结果之间的辅助相关性，具体包括：
确定各特征维度组合，每个特征维度组合包含有所述目标信息中涉及的至少一个特征维度；针对每个特征维度组合，通过所述全量特征关联模型，确定该特征维度组合与每个其他特征维度组合之间的关联性；根据确定出的各特征维度组合之间的关联性，确定该搜索结果与所述搜索语句之间的辅助相关性。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征关联子模型包括：设定特征关联模型；在确定出所述目标信息中涉及的至少部分特征维度之间关联性的前提下，确定所述搜索语句与该搜索结果之间的辅助相关性，具体包括：从所述目标信息中确定出各设定特征维度的特征信息，所述各设定特...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟啸林，刘影，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：