【技术实现步骤摘要】
信息处理及数据处理方法、电子设备、服务器以及数据处理设备
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种信息处理及数据处理方法、电子设备、服务器及数据处理设备。
技术介绍
[0002]在电子商务场景中，商家可以通过网络交易平台将产品展示给消费者。商家可以将产品的产品描述信息上传至网络交易平台时，选择产品适合的类目，填写产品的产品描述信息，例如产品描述信息可以包括产品名称、产品的宣传视频、产品图像、产品标题等。为了提高产品销量，产品描述信息中还可以包括产品文案，产品文案是以产品的特性、功能、优点和/或属性提炼总结获得的产品的文字描述信息。
[0003]现有技术中，通常可以向消费者进行产品推荐，特别是以产品的核心卖点为主的产品推荐。产品的卖点词语一般从产品的产品描述信息中提取，一般是商家人工指定产品描述信息中的某些关键词作为卖点词语。产品的卖点词语可以用于产品推荐或者检索等场景中，以提高产品推荐成功的概率，因此，卖点词语也可以称为目标词语。
[0004]但是，产品的卖点词语采用人工指定的方式，需要消耗大量人工...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：获取目标对象的描述信息；其中，所述描述信息包括至少一个内容词语；获取所述至少一个内容词语对应的转换关系；基于所述转换关系，从所述至少一个内容词语中选择满足推荐条件的目标词语。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述至少一个内容词语，生成所述目标对象的推荐信息；所述获取与所述至少一个内容词语对应的转换关系包括：基于所述至少一个内容词语对应的推荐信息，确定所述至少一个内容词语生对应的转换关系。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个内容词语，生成所述目标对象的推荐信息包括：将所述目标对象的至少一个内容词语输入训练获得的文案转换模型，获得所述目标对象的推荐信息；所述基于所述至少一个内容词语对应的推荐信息，确定所述至少一个内容词语生对应的转换关系包括：确定所述文案转换模型中将所述至少一个内容词语生成所述推荐信息时对应的文案转换矩阵。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述目标对象的至少一个内容词语输入训练获得的文案转换模型，获得所述目标对象的推荐信息包括：确定所述目标对象的至少一个内容词语分别对应的内容词向量，获得所述目标对象的至少一个内容词向量；将所述至少一个内容词向量输入训练获得的所述文案转换模型，获得所述目标对象的推荐信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述训练获得的文案转换模型包括：编码器、解码器以及分类器；所述将所述至少一个内容词向量输入训练获得的所述文案转换模型，获得所述目标对象的推荐信息包括：将所述至少一个内容词向量输入所述编码器，获得编码词向量；将所述编码词向量输入所述解码器，获得解码词向量；利用所述分类器对所述解码词向量进行分类处理，获得所述目标对象的推荐信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述文案转换模型中将所述至少一个内容词语生成所述推荐信息时对应的文案转换矩阵包括：确定所述文案转换模型中的所述解码器将所述编码词向量转换为所述解码词向量的文案转换矩阵。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述文案转换模型包括：注意机制转换模型；所述注意机制转换模型的解码器包括：标识多头注意层、多头注意层以及前馈层；所述确定所述文案转换模型中的所述解码器将所述编码词向量转换为所述解码词向量的文案转换矩阵包括：确定所述标识多头注意层输出的标识词向量；
将所述编码词向量以及所述标识词向量同时输入所述多头注意层，获得所述多头注意层对所述编码词向量进行向量转换之后的预测向量；利用所述前馈层对所述预测向量进行前反馈处理，获得所述编码词向量；确定所述多头注意层将所述编码词向量转换为预测词向量的文案转换矩阵。8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标对象的至少一个内容词语分别对应的内容词向量，获得所述目标对象的至少一个内容词向量包括：确定所述目标对象的至少一个内容词语分别对应的词语标识，获得至少一个词语标识；从标识词向量库中查找所述至少一个词语标识分别对应的词向量，获得所述目标对象的至少一个内容词向量。9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述转换关系，从所述至少一个内容词语中选择满足推荐条件的目标词语包括：基于所述文案转换矩阵，从所述至少一个内容词语中选择满足推荐条件的目标词语。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述文案转换矩阵，从所述至少一个内容词语中选择满足推荐条件的目标词语包括：基于所述文案转换矩阵，确定所述至少一个内容词语分别对应的转换向量；利用任一个内容词语的转换向量，计算所述内容词语对应的推荐分数，以获得所述至少一个内容词语分别对应的推荐分数；根据所述至少一个内容词语分别对应的推荐分数，选择满足推荐条件的目标词语。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述利用任一个内容词语的转换向量，计算所述内容词语对应的推荐分数，以获得所述至少一个内容词语分别对应的推荐分数包括：确定所述推荐信息中的至少一个目标内容；确定所述至少一个目标内容分别对应的推荐权重，获得权重向量；将任一个内容词语对应的转换向量与所述权重向量进行加权计算，获得所述内容词语的推荐分数，以获得所述至少一个内容词语分别对应的推荐分数。12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象包括多个；所述获取目标对象的描述信息；其中，所述描述信息包括至少一个内容词语包括：获取多个目标对象各自的描述信息；其中，任一描述信息包括至少一个内容词语；所述获取所述至少一个内容词语对应的转换关系包括：针对任一个描述信息对应的至少一个内容词语，获取所述至少一个内容词语对应的转换关系；所述基于所述转换关系，从所述至少一个内容词语中选择满足推荐条件的目标词语包括：针对任一个描述信息对应的至少一个内容词语，基于所述至少一个内容词语对应的转换关系，从所述至少一个内容词语中选择满足推荐条件的目标词语；所述方法还包括：确定所述多个目标对象分别对应的目标词语；将所述多个目标对象分别对应的目标词语，按照所述多个目标对象所属产品类目进行
聚类处理，获得所述多个产品类目分别对应的类目目标词语。13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述将所述多个目标对象分别对应的目标词语，按照所述多个目标对象所属产品类目进行聚类处理，获得所述多个产品类目分别对应的类目目标词语包括：将所述多个目标对象按照其所属类目进行划分，获得所述多个产品类目中的多个目标对象；针对任一产品类目中的多个目标对象分别对应的目标词语，统计同一目标词语的出现频率；若任一目标词语的出现频率低于预设频率阈值，将所述目标词语从所述产品类目的类目推荐词中删除，获得所述产品类目的类目目标词语，以获得所述多个产品类目分别对应的类目目标词语。14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象包括：产品；所述目标对象的至少一个内容词语由所述产品的产品描述信息获取。15.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述目标词语，对所述目标对象进行推荐处理。16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述获取目标对象的描述信息；其中，所述描述信息包括至少一个内容词语包括：采集所述目标对象的描述信息；其中，所述描述信息包括至少一个内容词语；所述根据所述目标词语，对所述目标对象进行推荐处理包括：输出所述目标对象的目标词语。17.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述获取目标对象的描述信息；其中，所述描述信息包括至少一个内容词语包括：接收用户端发送的所述目标对象的描述信息；其中，所述描述信息包括至少一个内容词语；所述方法还包括：将所述目标词语发送至所述用户端，以供所述用户端输出所述目标词语。18.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取第一用户针对所述目标对象发起的上架请求；根据所述目标词语，在网络交易平台上对所述目标对象执行上架处理。19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：检测第二用户发起的对象查询请求；其中，所述对象查询请求包括检索词；所述根据所述目标词语，对所述目标对象进行推荐处理包括：响应所述对象查询请求，查找目标词语与所述检索词相匹配的对象，获得反馈对象；将所述反馈对象反馈至所述第二用户，以供所述第二用户查看所述反馈对象。20.一种数据处理方法，其特征在于，包括：确定多个训练数据以及任一训练数据对应的标签数据；其中，所述训练数据包括训练对象的至少一个内容词语，任一训练数据对应的标签数据包括所述训练数据对应的推荐信息；构建文案转换模型；
以所述文案转换模型对任意训练数据的预测结果与所述训练数据对应的标签数据相同的训练目标，训练获得所述文案转换模型的模型参数...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾贤艳，刘奎龙，杨昌源，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：
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