【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种观点排序方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、在内容推荐、信息检索、数据清洗和筛选、观点聚合等技术场景中，如何从大量的观点、内容或者信息中找到质量最优的数据是常常需要解决的问题。传统方案中有的会根据数据发布者的可靠性来确定其产出数据的质量，也有的指示神经网络模型基于历史数据的标注来学习评估质量。但传统方案中的观点排序方法往往都存在着泛化能力不强而导致的排序效果不佳的问题。
技术实现思路
1、本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别传统技术中的泛化能力不强而导致的排序效果不佳的问题。
2、第一方面，本申请提供了一种观点排序方法，包括：
3、将待排序观点集中的目标观点两两组合，得到多组成对观点；
4、将各成对观点输入成对观点比较模型，得到各组成对观点的相对排名；观点比较模型包括特征提取模块和对称差分预测模块，对称差分预测模块中的模型参数包括符合设定概率分布的变量；
5、将各相对排名输入全局排名...
【技术保护点】
1.一种观点排序方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的观点排序方法，其特征在于，所述特征提取模块包括嵌入层、多头注意力单元和压平层；所述将各所述成对观点输入成对观点比较模型，得到各组所述成对观点的相对排名，包括：
3.根据权利要求2所述的观点排序方法，其特征在于，所述多头注意力单元包括多个多头注意力层，与所述嵌入层直接连接的所述多头注意力层利用多头注意力机制处理所述嵌入特征，并输出到下一所述多头注意力层，其他所述多头注意力层利用多头注意力机制处理前一所述多头注意力层的输出，并输出到下一所述多头注意力层。
4.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种观点排序方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的观点排序方法，其特征在于，所述特征提取模块包括嵌入层、多头注意力单元和压平层；所述将各所述成对观点输入成对观点比较模型，得到各组所述成对观点的相对排名，包括：
3.根据权利要求2所述的观点排序方法，其特征在于，所述多头注意力单元包括多个多头注意力层，与所述嵌入层直接连接的所述多头注意力层利用多头注意力机制处理所述嵌入特征，并输出到下一所述多头注意力层，其他所述多头注意力层利用多头注意力机制处理前一所述多头注意力层的输出，并输出到下一所述多头注意力层。
4.根据权利要求3所述的观点排序方法，其特征在于，每个所述多头注意力层的输入和输出之间设置了残差连接。
5.根据权利要求2所述的观点排序方法，其特征在于，所述对称差分预测模块包括差分构建单元、预测单元和比较单元，所述一对所述特征向量包括第一特征向量和第二特征向量，所述差分构建单元用于将所述第一特征向量减去第二特征向量得到第一差分向量、将所述第二特征向量减去第一特征向量得到第二差分向量，并将所述第一差分向量和所述第二差分向量分别输入到预测单元，所述预测单元用于根据第一差分向量或所述第二差分向量得到对应的预测分值；所述比较单元用于比较所述预测分值的大小得到所述相对排名；其中，所述预测单元的模型参数包括符合所述设定概率分布的变量。
6.根据权利要求5所述的观点排序方法，其特征在于，所述预测单元为多层感知机结构，所述预测单元按照以下表达式得到所述预测分值：
7.根据权利要求6所述的观点排序方法，其特征在于，...
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