【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机应用，尤其涉及相似度模型的训练方法、设备、存储介质及程序产品。
技术介绍
1、随着计算机技术的普及，搜索引擎在日常生活中扮演着查询疑问和检索信息的重要手段。搜索引擎可以通过相似度模型对搜索请求(即问题(query))和该搜索请求的搜索结果(即文档(doc))的相关性进行约束，以提高搜索的体验。传统的相似度模型采用端到端的架构进行设计，具体的，相似度模型在获取到搜索请求和搜索结果之后，对搜索请求和搜索结果进行拼接，得到拼接后的文本信息，然后对拼接后的文本信息进行特征提取，得到拼接后的文本信息的全局特征信息，进而基于该全局特征信息预测搜索请求和搜索结果的相似度。但是传统的相似度模型提取的全局特征信息简单、粗暴，忽略了很多细粒度的知识和表征，导致通过传统的相似度模型预测得到的相似度不够准确。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了相似度模型的训练方法、设备、存储介质及程序产品，能够在不影响相似度的预测速度的情况下，有效提升预测得到的相似度的准确性。
2、一方面，本申请实...
【技术保护点】
1.一种相似度模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练样本还包括相似度标签，所述相似度标签用于指示所述搜索请求和所述搜索结果的相似度；所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述搜索请求进行特征提取，得到所述搜索请求在至少两个维度下的第一局部特征信息，并对所述搜索结果进行特征提取，得到所述搜索结果在所述至少两个维度下的第二局部特征信
<...【技术特征摘要】
1.一种相似度模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练样本还包括相似度标签，所述相似度标签用于指示所述搜索请求和所述搜索结果的相似度；所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述搜索请求进行特征提取，得到所述搜索请求在至少两个维度下的第一局部特征信息，并对所述搜索结果进行特征提取，得到所述搜索结果在所述至少两个维度下的第二局部特征信息，包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在任一维度下的第一...
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