【技术实现步骤摘要】
本申请涉及深度学习，尤其涉及一种信息推荐方法、模型训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、随着信息技术的快速发展，个性化推荐已经成为电子商务、在线视频、社交媒体等多个领域的重要组成部分，为用户提供精准的商品、作品等信息的推荐，能够提升用户体验和平台的商业效益。然而，由于语言多样性，用户可能使用不同语言进行提问，相关技术中的推荐系统或模型对于使用不常用语言输入的问题的理解能力不足，容易导致对用户意图的误解，使得推送的内容准确性较低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种信息推荐方法、模型训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，能够准确理解用户输入的文本内容，从而为用户推送精确的推荐信息。
2、本申请实施例的技术方案是这样实现的：
3、本申请实施例提供一种信息推荐方法，所述方法包括：
4、对第一文本进行特征提取，得到第一文本特征；对所述第一文本特征进行特征解耦，得到第一语义特征和第一语言特征；基于...
【技术保护点】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对第一文本进行特征提取，得到第一文本特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一文本特征进行特征解耦，得到第一语义特征和第一语言特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一语言特征，对所述第一语义特征进行注意力调整，得到第二语义特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述行为特征、所述第二语义特征及所述第一对象的多模态特征，确定推荐信息，包括：>
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对第一文本进行特征提取，得到第一文本特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一文本特征进行特征解耦，得到第一语义特征和第一语言特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一语言特征，对所述第一语义特征进行注意力调整，得到第二语义特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述行为特征、所述第二语义特征及所述第一对象的多模态特征，确定推荐信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一对象的多模态特征包括第三文本特征、图像特征、音频特征；
7.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述模型包括第一网络，
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述模型包括第二网络，所述第一文本样本标注有第一标签和第二标签，所述第一标签用于表示与所述第一文本样本相关的第一推荐信息，所述第二标签用于表示与所述第一文本样本不...
【专利技术属性】
技术研发人员：范智超，
申请(专利权)人：马上消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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