【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例通常涉及人工智能领域，尤其涉及相关性预测方法、相关性预测模型训练方法及装置和搜索系统。
技术介绍
1、在信息过载时代，搜索引擎对于互联网内容平台来说不可或缺。用户可以使用搜索引擎来在大量候选内容中高效地找到自己想要的内容。为了保证用户体验，在搜索引擎中需要进行相关性预测建模以便使得查询和呈现结果(项目)之间保持足够的相关性。
技术实现思路
1、本说明书实施例提供相关性预测方法、相关性预测模型训练方法及装置和搜索系统。在该相关性预测方案中，根据基于历史查询-项目交互数据构建的查询-项目交互图获取目标查询和目标项目的双向行为邻居，其中，目标项目的查询行为邻居反映了语义偏好，以及目标查询的项目行为邻居揭示了真实查询意图。在进行相关性预测时，利用多粒度共同注意力来对双向行为邻居和目标查询/目标项目执行多粒度交互，从而综合地利用双向行为邻居及目标查询/目标项目的局部信息(细粒度信息)和全局信息(粗粒度信息)来进行相关性学习和预测，由此提升相关性预测的准确性。
2、根据本说明书的实施例的一个方面，提供一种用于搜索引擎的相关性预测方法，包括：经由相关性预测模型的表征生成层，生成目标查询、目标项目、所述目标查询的项目行为邻居集和所述目标项目的查询行为邻居集的局部嵌入表示和全局嵌入表示；经由所述相关性预测模型的表征融合层，将所述目标查询、所述目标项目、所述项目行为邻居集和所述查询行为邻居集的局部嵌入表示分别与对应的全局嵌入表示进行表征融合；经由所述相关性预测模型的相似度预测
3、可选地，在上述方面的一个示例中，经由相关性预测模型的表征生成层，生成目标查询、目标项目、所述目标查询的项目行为邻居集和所述目标项目的查询行为邻居集的局部嵌入表示和全局嵌入表示可以包括：经由所述表征生成层中的嵌入层，生成所述目标查询、所述目标项目、所述项目行为邻居集中的每个项目行为邻居和所述查询行为邻居集中的每个查询行为邻居的分词级嵌入表示，所述目标查询和所述目标项目的分词级嵌入表示作为所述目标查询和所述目标项目的局部嵌入表示；经由所述表征生成层中的编码器层，对每个项目行为邻居和每个查询行为邻居的分词级嵌入表示进行编码，以得到所述项目行为邻居集和所述查询行为邻居集的局部嵌入表示；以及经由所述表征生成层中的池化层，分别对所述目标查询、所述目标项目、所述项目行为邻居集和所述查询行为邻居集的局部嵌入表示进行池化处理，得到所述目标查询、所述目标项目、所述项目行为邻居集和所述查询行为邻居集的全局嵌入表示。
4、可选地，在上述方面的一个示例中，所述表征融合层被实现为共同注意力层。
5、可选地，在上述方面的一个示例中，经由所述相关性预测模型的相关性预测层，根据所述语义相似度和所述行为邻居相似度预测所述目标查询和所述目标项目之间的相关性可以包括：经由所述相关性预测模型的相关性预测层，对所述语义相似度和所述行为邻居相似度进行相似度融合，以预测所述目标查询和所述目标项目之间的相关性。
6、可选地，在上述方面的一个示例中，针对所述表征生成层、所述表征融合层和所述相似度预测层，所述相关性预测模型包括用于处理所述目标查询和所述目标项目的第一模型结构以及用于处理所述查询行为邻居集和所述项目行为邻居集的第二模型结构。
7、可选地，在上述方面的一个示例中，在进行所述相关性预测模型的模型训练时，所执行的模型训练任务包括相关性预测任务。
8、可选地，在上述方面的一个示例中，所执行的模型训练任务还包括基于所述目标项目和所述查询行为邻居集的全局嵌入表示的第一对比学习任务和/或基于所述目标查询和所述项目行为邻居集的全局嵌入表示的第二对比学习任务。
9、可选地，在上述方面的一个示例中，所执行的模型训练任务还包括基于所述语义相似预测结果和所述行为邻居相似预测结果的互学习任务。
10、可选地，在上述方面的一个示例中，所述相关性预测方法还可以包括：基于查询-项目交互图，获取所述目标查询的项目行为邻居集和所述目标项目的查询行为邻居集。
11、根据本说明书的实施例的另一方面，提供一种用于训练应用于搜索引擎的相关性预测模型的方法，包括：经由相关性预测模型的表征生成层，生成训练数据样本中的目标查询、目标项目、所述目标查询的项目行为邻居集和所述目标项目的查询行为邻居集的局部嵌入表示和全局嵌入表示；经由所述相关性预测模型的表征融合层，将所述目标查询、所述目标项目、所述项目行为邻居集和所述查询行为邻居集的局部嵌入表示分别与对应的全局嵌入表示进行表征融合；经由所述相关性预测模型的相似度预测层，根据所述目标查询和所述目标项目的全局嵌入表示以及各自的表征融合结果预测所述目标查询和所述目标项目之间的语义相似度，以及根据所述项目行为邻居集和所述查询行为邻居集的全局嵌入表示以及各自的表征融合结果预测所述目标查询和所述目标项目之间的行为邻居相似度；经由所述相关性预测模型的相关性预测层，根据所述语义相似度和所述行为邻居相似度预测所述目标查询和所述目标项目之间的相关性；以及根据相关性预测结果以及所述目标查询和所述目标项目之间的真实相关性标签，调整所述相关性预测模型的模型参数。
12、根据本说明书的实施例的另一方面，提供一种用于搜索引擎的相关性预测装置，包括：表征生成单元，经由相关性预测模型的表征生成层，生成目标查询、目标项目、所述目标查询的项目行为邻居集和所述目标项目的查询行为邻居集的局部嵌入表示和全局嵌入表示；表征融合单元，经由所述相关性预测模型的表征融合层，将所述目标查询、所述目标项目、所述项目行为邻居集和所述查询行为邻居集的局部嵌入表示分别与对应的全局嵌入表示进行表征融合；相似度预测单元，经由所述相关性预测模型的相似度预测层，根据所述目标查询和所述目标项目的全局嵌入表示以及各自的表征融合结果预测所述目标查询和所述目标项目之间的语义相似度，以及根据所述项目行为邻居集和所述查询行为邻居集的全局嵌入表示以及各自的表征融合结果预测所述目标查询和所述目标项目之间的行为邻居相似度；以及相关性预测单元，经由所述相关性预测模型的相关性预测层，根据所述语义相似度和所述行为邻居相似度预测所述目标查询和所述目标项目之间的相关性。
13、可选地，在上述方面的一个示例中，所述表征生成单元包括：嵌入表示生成模块，经由所述表征生成层中的嵌入层，生成所述目标查询、所述目标项目、所述项目行为邻居集中的每个项目行为邻居和所述查询行为邻居集中的每个查询行为邻居的分词级嵌入表示，所述目标查询和所述目标项目的分词级嵌入表示作为所述目标查询和所述目本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于搜索引擎的相关性预测方法，包括：
2.如权利要求1所述的相关性预测方法，其中，经由相关性预测模型的表征生成层，生成目标查询、目标项目、所述目标查询的项目行为邻居集和所述目标项目的查询行为邻居集的局部嵌入表示和全局嵌入表示包括：
3.如权利要求1所述的相关性预测方法，其中，所述表征融合层被实现为共同注意力层。
4.如权利要求1所述的相关性预测方法，其中，经由所述相关性预测模型的相关性预测层，根据所述语义相似度和所述行为邻居相似度预测所述目标查询和所述目标项目之间的相关性包括：
5.如权利要求1所述的相关性预测方法，其中，针对所述表征生成层、所述表征融合层和所述相似度预测层，所述相关性预测模型包括用于处理所述目标查询和所述目标项目的第一模型结构以及用于处理所述查询行为邻居集和所述项目行为邻居集的第二模型结构。
6.如权利要求1所述的相关性预测方法，其中，在进行所述相关性预测模型的模型训练时，所执行的模型训练任务包括相关性预测任务。
7.如权利要求6所述的相关性预测方法，其中，所执行的模型训练任务还包括
8.如权利要求6或7所述的相关性预测方法，其中，所执行的模型训练任务还包括基于所述语义相似预测结果和所述行为邻居相似预测结果的互学习任务。
9.如权利要求1所述的相关性预测方法，还包括：
10.一种用于训练应用于搜索引擎的相关性预测模型的方法，包括：
11.一种用于搜索引擎的相关性预测装置，包括：
12.如权利要求11所述的相关性预测装置，其中，所述表征生成单元包括：
13.如权利要求11所述的相关性预测装置，其中，所述相关性预测单元经由所述相关性预测模型的相关性预测层，对所述语义相似度和所述行为邻居相似度进行相似度融合，以预测所述目标查询和所述目标项目之间的相关性。
14.如权利要求11所述的相关性预测装置，还包括：
15.一种用于训练应用于搜索引擎的相关性预测模型的装置，包括：
16.一种搜索引擎，包括：
17.一种搜索系统，包括：
18.一种用于搜索引擎的相关性预测装置，包括：
19.一种用于训练应用于搜索引擎的相关性预测模型的装置，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于搜索引擎的相关性预测方法，包括：
2.如权利要求1所述的相关性预测方法，其中，经由相关性预测模型的表征生成层，生成目标查询、目标项目、所述目标查询的项目行为邻居集和所述目标项目的查询行为邻居集的局部嵌入表示和全局嵌入表示包括：
3.如权利要求1所述的相关性预测方法，其中，所述表征融合层被实现为共同注意力层。
4.如权利要求1所述的相关性预测方法，其中，经由所述相关性预测模型的相关性预测层，根据所述语义相似度和所述行为邻居相似度预测所述目标查询和所述目标项目之间的相关性包括：
5.如权利要求1所述的相关性预测方法，其中，针对所述表征生成层、所述表征融合层和所述相似度预测层，所述相关性预测模型包括用于处理所述目标查询和所述目标项目的第一模型结构以及用于处理所述查询行为邻居集和所述项目行为邻居集的第二模型结构。
6.如权利要求1所述的相关性预测方法，其中，在进行所述相关性预测模型的模型训练时，所执行的模型训练任务包括相关性预测任务。
7.如权利要求6所述的相关性预测方法，其中，所执行的模型训练任务还包括基于所述目标项目和所述查询行为邻居集的全局嵌入表示的第一对比学习任务和/或基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈泽远，陈维，徐家，刘忠义，
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：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。