【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及互联网搜索，尤其涉及一种音乐相关性模型的训练方法、音乐搜索方法和设备。
技术介绍
1、随着多媒体技术发展，音乐搜索引擎也飞速发展，音乐搜索引擎能够快速、准确的向用户提供符合用户搜索意图的音乐。
2、现有的音乐搜索方法中，当用户输入搜索词(例如歌曲名)进行搜索时，搜索引擎根据搜索词确定向用户返回的多个音乐文档，然后由音乐相关性模型根据搜索词对应的文本和音乐文档的文本计算搜索词和音乐文档的文本相关性，根据该文本相关性以及用户兴趣等其他信息对音乐文档进行排序。
3、该音乐相关性模型通常先使用用户点击日志数据进行训练，然后再使用人工标注的相关性数据对该训练得到的模型再次进行训练，得到一个最终的音乐相关性模型。但是，人工标注效率低，人工标注得到的相关性数据不足，导致训练得到的音乐相关性模型的准确性差。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种音乐相关性模型的训练方法、音乐搜索方法和设备，通过大语言模型对原始音乐样本进行相关性标注得到第二样本集，相较于人工标注效率...
【技术保护点】
1.一种音乐相关性模型的训练方法，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，所述根据预配置的提示模板将无标签的原始音乐样本转换为提示数据，将所述提示数据输入大语言模型，生成所述原始音乐样本的相关性标签之前，还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述提示模板包括以下部分：任务描述部分、用户输入数据部分、音乐的文本部分和输出指示部分，所述任务描述部分用于描述所述大语言模型需要执行确定搜索词与音乐文档的相关性的任务，所述用户输入数据部分用于描述用户输入的搜索词，所述音乐的文本部分用于描述根据搜索词搜索到的音乐文档...
【技术特征摘要】
1.一种音乐相关性模型的训练方法，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，所述根据预配置的提示模板将无标签的原始音乐样本转换为提示数据，将所述提示数据输入大语言模型，生成所述原始音乐样本的相关性标签之前，还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述提示模板包括以下部分：任务描述部分、用户输入数据部分、音乐的文本部分和输出指示部分，所述任务描述部分用于描述所述大语言模型需要执行确定搜索词与音乐文档的相关性的任务，所述用户输入数据部分用于描述用户输入的搜索词，所述音乐的文本部分用于描述根据搜索词搜索到的音乐文档的文本信息，所述输出指示部分用于描述所述大语言模型输出的搜索词与音乐文档的相关性的要求。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户输入数据部分包括用户输入文本的填充项，所述音乐的文本部分包括：音乐类型的填充项，音乐名称的填充项，演唱者的填充项，所属专辑名称的填充项，歌词的填充项，音乐风格的填充项。
5.根据权利要求4所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王士浩，李宽，
申请(专利权)人：北京字跳网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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