【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种推荐方法、装置及相关设备。
技术介绍
1、信息检索是根据用户输入的查询语句，从大量数据中查找出与用户需求相关的数据并反馈给用户，信息检索技术被广泛应用在搜索引擎、知识问答、推荐系统等场景中，信息检索的结果直接影响用户使用体验。
2、在信息检索时，通常是基于用户输入的查询语句确定查询语句对应的多个关键词，然后对于其中任意一个关键词，将一个关键词对应的语义向量乘以权重后与查询语句对应的语义向量进行求和得到融合向量，根据该融合向量在数据库中进行检索，得到多个检索结果。对于该查询语句对应的多个关键词，分别通过上述方法得到多个检索结果，最后在这多个关键词确定的检索结果中进行筛选，得到最终的检索结果反馈给用户。但是，上述方法中，对于不同的查询语句提取的关键词的数量都是相同的，且每个关键词的权重都相同，这样会导致检索效果较差。
技术实现思路
1、本申请提供一种推荐方法、装置及相关设备，在进行信息检索时，对于从用户查询提取的关键词，能够根据该用户查询确定每个关键词...
【技术保护点】
1.一种推荐方法，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，所述推荐模型包括奖励模型，所述奖励模型用于根据输入的关键词和用户查询确定每个关键词的权重。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述推荐模型还包括大语言模型和语义表征模型，所述大语言模型用于基于所述用户查询确定一个或多个关键词，所述语义表征模型用于确定所述用户查询对应的语义向量以及每个关键词对应的语义向量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过推荐模型确定用户查询对应的融合向量，包括：
5.根据权利要求4所述的方法...
【技术特征摘要】
1.一种推荐方法，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，所述推荐模型包括奖励模型，所述奖励模型用于根据输入的关键词和用户查询确定每个关键词的权重。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述推荐模型还包括大语言模型和语义表征模型，所述大语言模型用于基于所述用户查询确定一个或多个关键词，所述语义表征模型用于确定所述用户查询对应的语义向量以及每个关键词对应的语义向量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过推荐模型确定用户查询对应的融合向量，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述奖励模型确定所述s个关键词中每个关键词的权重，包括：
6.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述推荐模型包括第一奖励模型，所述第一奖励模型用于根据输入的关键词和查询语句确定每个关键词的权重，所述关键词是基于所述查询语句确定的。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述推荐模型还包括第一大语言模型，所述第一大语言模型用于根据输入的查询语句确定所述查询语句对应的关键词；
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述推荐模型还包括第一语义表征模型，所述第一语义表征模型用于根据输入的关键词确定关键词对应的语义向量；
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，
13.根据权利要求8-12任一项所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一奖励模型确定所述m个第一关键词各自对应的权重，包括：
14.根据权利要求8-13任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一融合向量和第一正样例更新所述第一奖励模型，得到第二奖励模型，包括：
15.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
16.一种推荐装置，其特征在于，包括：
17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述推荐模型包括奖励模型，所述奖励模型用于根据输入的关键词和用户查询确定每个关键词的权重。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述推荐模型还包括大语言模型和语义表征模型，所述大语言模型用于基于所述用户查询确定一个或多个关键词，所述语义表征模型用于确定所述用户查询对应的语义向量以及每个关键词对应的语义向量。
19.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘丽艳，张宏钧，罗辑，胡康兴，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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