商品导购方法及其装置、设备、介质制造方法及图纸

本申请涉及电商技术领域中一种商品导购方法及其装置、设备、介质，所述方法包括：获取用户输入的搜索文本，基于搜索文本的向量化语义表示，分别与商品数据库中所有商品的商品标题对应的向量化语义表示进行匹配，确定出相匹配的多个商品标题对应的商品作为目标商品，获取每个目标商品的销售特征、反馈特征、价格特征中任意一项或任意多项，构造出生成提示文本，所述销售特征包括表示相应目标商品吸引用户购买相对应的关键词，所述反馈特征包括表示相应目标商品的真实用户好评原文，所述价格特征包括表示相应目标商品的价格竞争力的量化数值。根据每个目标商品对应的生成提示文本采用预设的导购语生成模型生成相应的导购语。由此可精准地导购商品。此可精准地导购商品。此可精准地导购商品。

【技术实现步骤摘要】
商品导购方法及其装置、设备、介质


[0001]本申请涉及电商
，尤其涉及一种商品导购方法及其相应的装置、计算机设备、计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着电子商务的快速发展，消费者在购物过程中面临了巨多的选择和信息过载。在这种情况下，商品导购能够帮助消费者更轻松地找到他们需要的商品，并提供相关的商品信息和购买建议。
[0003]传统技术中，通常采用大语言模型根据商品的商品标题生成概要文本作为商品的导购语，然而这样的导购语一般只是流畅地复述商品标题中的部分关键词，以至于无法让阅读的用户产生深入了解商品的兴致，更谈不上激发用户购买商品的冲动，使得无法取得符合预期的导购成效。
[0004]鉴于传统技术的不足，本申请人长期从事相关领域的研究，为解决电商领域业内难题，故另辟蹊径。

技术实现思路

[0005]本申请的首要目的在于解决上述问题至少之一而提供一种商品导购方法及其相应的装置、计算机设备、计算机可读存储介质。
[0006]为满足本申请的各个目的，本申请采用如下技术方案：
[0007]适应本申请的目的之一而提供的一种商品导购方法，包括如下步骤：
[0008]获取用户输入的搜索文本；
[0009]基于所述搜索文本的向量化语义表示，分别与商品数据库中所有商品的商品标题对应的向量化语义表示进行匹配，确定出匹配所述搜索文本的多个商品标题对应的商品作为目标商品；
[0010]获取每个所述目标商品的销售特征、反馈特征、价格特征中任意一项或任意多项，构造出生成提示文本，所述销售特征包括表示相应目标商品吸引用户购买相对应的关键词，所述反馈特征包括表示相应目标商品的真实用户好评原文，所述价格特征包括表示相应目标商品的价格竞争力的量化数值；
[0011]采用预设的导购语生成模型根据每个目标商品对应的生成提示文本生成每个目标商品的导购语。
[0012]另一方面，适应本申请的目的之一而提供的一种商品导购装置，包括搜索获取模块、商品匹配模块、生成构造模块以及导购生成模块，其中，搜索获取模块，用于获取用户输入的搜索文本；商品匹配模块，用于基于所述搜索文本的向量化语义表示，分别与商品数据库中所有商品的商品标题对应的向量化语义表示进行匹配，确定出匹配所述搜索文本的多个商品标题对应的商品作为目标商品；生成构造模块，用于获取每个所述目标商品的销售特征、反馈特征、价格特征中任意一项或任意多项，构造出生成提示文本，所述销售特征包
括表示相应目标商品吸引用户购买相对应的关键词，所述反馈特征包括表示相应目标商品的真实用户好评原文，所述价格特征包括表示相应目标商品的价格竞争力的量化数值；导购生成模块，用于采用预设的导购语生成模型根据每个目标商品对应的生成提示文本生成每个目标商品的导购语。
[0013]又一方面，适应本申请的目的之一而提供的一种计算机设备，包括中央处理器和存储器，所述中央处理器用于调用运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行本申请所述的商品导购方法的步骤。
[0014]又一方面，适应本申请的另一目的而提供的一种计算机可读存储介质，其以计算机可读指令的形式存储有依据所述的商品导购方法所实现的计算机程序，该计算机程序被计算机调用运行时，执行该方法所包括的步骤。
[0015]本申请的技术方案存在多方面优势，包括但不限于如下各方面：
[0016]本申请通过基于用户输入的搜索文本的向量化语义表示，分别与商品数据库中所有商品的商品标题对应的向量化语义表示进行匹配，确定出相匹配的多个商品标题对应的商品作为目标商品。获取每个目标商品的销售特征、反馈特征、价格特征中任意一项或任意多项，构造出生成提示文本，所述销售特征包括表示相应目标商品吸引用户购买相对应的关键词，所述反馈特征包括表示相应目标商品的真实用户好评原文，所述价格特征包括表示相应目标商品的价格竞争力的量化数值。根据每个目标商品对应的生成提示文本采用预设的导购语生成模型生成相应的导购语。一方面，通过基于搜索文本与商品的商品标题对应的向量化语义表示进行匹配，能够精确地确定与用户搜索意图相关的目标商品，避免了关键词匹配的模糊性和误导性。在此基础上，根据每个目标商品的相应特征构造出的生成提示文本，能够针对目标商品在吸引用户购买的特性确定出相应的特征，进而构造出相应的生成提示文本，再以此生成相应的导购语，确保导购语的可读性，能够吸引用户关注，以尽可能地激发其购买冲动。另一方面，能够适配实际情况中，目标商品不一定具备全销售特征、反馈特征、价格特征，而是通常具备其中任意一项或任意多项，依据目标商品相应的特征构造出的生成提示文本，生成相应的导购语。
附图说明
[0017]本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0018]图1为本申请的商品导购方法的典型实施例的流程示意图；
[0019]图2为本申请的一种实施例中依据搜索文本检索出商品数据库中的目标商品的流程示意图；
[0020]图3为本申请的一种实施例中确定出目标商品的销售特征、反馈特征、价格特征的流程示意图；
[0021]图4为本申请的实施例中构造出训练导购语生成模型的训练集的流程示意图；
[0022]图5为本申请的实施例中构造出训练购买评估模型的训练集的流程示意图；
[0023]图6为本申请的实施例中构造出训练评价评分模型的训练集的流程示意图；
[0024]图7为本申请的实施例中构造出热搜商品词集、热销商品词集、购买商品词集的流程示意图；
[0025]图8为本申请的商品导购装置的原理框图；
[0026]图9为本申请所采用的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0027]下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
[0028]本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
[0029]本
技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商品导购方法，其特征在于，包括如下步骤：获取用户输入的搜索文本；基于所述搜索文本的向量化语义表示，分别与商品数据库中所有商品的商品标题对应的向量化语义表示进行匹配，确定出匹配所述搜索文本的多个商品标题对应的商品作为目标商品；获取每个所述目标商品的销售特征、反馈特征、价格特征中任意一项或任意多项，构造出生成提示文本，所述销售特征包括表示相应目标商品吸引用户购买相对应的关键词，所述反馈特征包括表示相应目标商品的真实用户好评原文，所述价格特征包括表示相应目标商品的价格竞争力的量化数值；采用预设的导购语生成模型根据每个目标商品对应的生成提示文本生成每个目标商品的导购语。2.根据权利要求1所述的商品导购方法，其特征在于，基于所述搜索文本的向量化语义表示，分别与商品数据库中所有商品的商品标题对应的向量化语义表示进行匹配，确定出匹配所述搜索文本的多个商品标题对应的商品作为目标商品，包括如下步骤：采用大语言模型提取出所述搜索文本及商品数据库中所有商品的商品标题对应的深层语义信息，获得相对应的文本特征向量；确定出所述搜索文本的文本特征向量与商品数据库中各个商品的商品标题对应的文本特征向量之间的相似度；根据所述相似度满足预设条件，筛选出相应的多个商品标题对应的商品作为目标商品。3.根据权利要求1所述的商品导购方法，其特征在于，获取每个所述目标商品的销售特征、反馈特征、价格特征，包括如下步骤：获取每个所述目标商品的文本信息，对文本信息进行分词，获得分词序列，采用预设的购买评估模型确定出分词序列中每个分词对应的购买权重，筛选出购买权重符合第一预设条件的分词构成销售特征，所述文本信息包括相应目标商品的商品描述信息；获取每个目标商品的所有用户好评原文及相应的评价时间分布，采用预设的评价评分模型，确定出每个用户好评原文对应的真实评分，筛选出真实评分符合第二预设条件的用户好评原文构成反馈特征；获取每个目标商品的商品价格，以及每个目标商品对应的竞品集的商品价格均值，根据相应的商品价格与商品价格均值之间的差距确定出价格特征。4.根据权利要求1所述的商品导购方法，其特征在于，获取用户输入的搜索文本之前，包括如下步骤：获取多个商品的销售特征、反馈特征、价格特征；以商品的销售特征、反馈特征、价格特征中每个特征、每两个特征、所有特征分别构造出相应的生成提示文本，对应作为第一训练样本、第二训练样本、第三训练样本、第四训练样本、第五训练样本、第六训练样本、第七训练样本，标注每个训练样本对应的导购语作为监督标签；以所有训练样本及其监督标签构成训练集，用于训练导购语生成模型，使其习得根据商品的销售特征、反馈特征、价格特征中任意一项或任意多项构造出的生成提示文本，生成
导购语的能力。5.根据权利要求1所述的商品导购方法，其特征在于，获取每个所述目标商品的文本信息之前，包括如下步骤：获取多个商品的文本信息，对文本信息进行分词，获得分词序列；采用关键词提取算法...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭志伟，
申请(专利权)人：广州商研网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：