[发明专利]用于更新模型参数的方法、装置、设备和存储介质

说明书

根据本公开的示例实施例，提供了用于更新模型参数的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。用于更新模型参数的方法包括根据评论评估模型的第一参数集的当前值，利用评论评估模型提取第一评论的第一特征和第二评论的第二特征，评论评估模型用于评估评论的有用程度。该方法还包括基于第一特征和第二特征，确定第一评论与第二评论的至少一个相似度度量。该方法进一步包括响应于第一评论被标注有对应的真实有用程度并且第二评论为未被标注有对应的真实有用程度，至少基于至少一个相似度度量来更新第一参数集的当前值以获得第一参数集的更新值。以此方式，未标注评论也可用于模型参数更新，从而有利地实现自动、有效且低成本的模型参数更新。

技术领域

本公开的实施例主要涉及计算机领域，并且更具体地，涉及用于更新模型参数的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

随着网络技术发展，越来越多互联网平台支持用户原创内容(UGC)的生成。因此，用户在许多互联网平台中都可以公开评论特定对象。这样的评论不仅丰富了被评论对象(诸如产品，服务，诸如新闻、视频、短文本等内容)的相关信息，而且也有助于其他用户了解被评论对象的质量、特点等。

由于评论通常由用户自主生成，并非所有评论内容都能够向其他用户提供与被评论对象有关的有用或有价值信息，甚至有些评论可能与被评论对象完全无关。如果被评论对象的评论数量过多，有用评论与无用评论混杂在一起，其他用户难以从众多评论中快速获取有用信息，并且无用信息也不利于提供商或第三方对被评论对象的正确评价(例如是否值得推荐的判断等)。因此，期望能够对评论的价值或有用程度加以分辨。

已经提出可以通过机器学习的方法，利用训练数据来训练学习模型，以获得能够用于自动评估评论的有用程度的学习模型。这样的模型训练过程通常涉及多方面的成本，包括人力成本、计算成本等。期望能够在确保良好模型学习的基础上尽可能降低训练成本。

发明内容

根据本公开的示例实施例，提供了一种用于更新模型参数的方案。

在本公开的第一方面中，提供了一种用于更新模型参数的方法。该方法包括根据评论评估模型的第一参数集的当前值，利用评论评估模型提取第一评论的第一特征和第二评论的第二特征，评论评估模型用于评估评论的有用程度。该方法还包括基于第一特征和第二特征，确定第一评论与第二评论的至少一个相似度度量。该方法进一步包括响应于第一评论被标注有对应的真实有用程度并且第二评论为未被标注有对应的真实有用程度，至少基于至少一个相似度度量来更新第一参数集的当前值以获得第一参数集的更新值。

在本公开的第二方面中，提供了一种用于更新模型参数的装置。该装置包括特征提取模块，被配置为根据评论评估模型的第一参数集的当前值，利用评论评估模型提取第一评论的第一特征和第二评论的第二特征，评论评估模型用于评估评论的有用程度。该装置还包括度量确定模块，被配置为基于第一特征和第二特征，确定第一评论与第二评论的至少一个相似度度量。该装置进一步包括参数更新模块，被配置为响应于第一评论被标注有对应的真实有用程度并且第二评论为未被标注有对应的真实有用程度，至少基于至少一个相似度度量来更新第一参数集的当前值以获得第一参数集的更新值。

在本公开的第三方面中，提供了一种设备，包括一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现根据本公开的第一方面的方法。

在本公开的第四方面中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。

应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素，其中：