[发明专利]句子推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种句子推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的人脸特征；

基于所述人脸特征，通过句子推荐模型，从指定精彩句子库中确定目标精彩句子，所述指定精彩句子库包括多个精彩句子；

将所述目标精彩句子推荐给所述用户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸特征，通过句子推荐模型，从指定精彩句子库中确定目标精彩句子，包括：

将所述人脸特征以及所述多个精彩句子的句子向量作为所述句子推荐模型的输入，通过所述句子推荐模型，输出所述多个精彩句子对应的相关结果，每个精彩句子对应的相关结果用于指示每个精彩句子的句子向量与所述人脸特征是否相关；

基于所述多个精彩句子对应的相关结果，从所述多个精彩句子中选择精彩句子；

基于选择的精彩句子，确定所述目标精彩句子。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于选择的精彩句子，确定所述目标精彩句子，包括：

从选择的精彩句子对应的相关结果中获取选择的精彩句子的相关置信度，所述相关置信度是指对应句子向量与所述人脸特征相关的置信度；按照相关置信度从大到小的顺序，从选择的精彩句子中确定排序在前的n个精彩句子；将所述排序在前的n个精彩句子确定为所述目标精彩句子，所述n为正整数；

或者，

从选择的精彩句子对应的相关结果中获取选择的精彩句子的相关置信度；将选择的精彩句子中相关置信度大于或等于第一置信度阈值的精彩句子，确定为所述目标精彩句子。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸特征，通过句子推荐模型，从指定精彩句子库中确定目标精彩句子之前，所述方法还包括：

获取多个第一样本数据，每个第一样本数据包括样本用户的人脸特征以及所述样本用户感兴趣的精彩句子的句子向量；

基于所述多个第一样本数据，对待训练句子推荐模型进行训练，得到所述句子推荐模型。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸特征，通过句子推荐模型，从指定精彩句子库中确定目标精彩句子之前，所述方法还包括：

获取指定图书包括的多个句子的句子向量，得到多个图书句子向量；

获取多个预设精彩句子的句子向量，得到多个精彩句子向量；

根据所述多个图书句子向量中每个图书句子向量与所述多个精彩句子向量中至少一个精彩句子向量之间的相似度，从所述多个图书句子向量中确定满足预设相似度要求的图书句子向量，得到至少一个图书句子向量；

基于所述至少一个图书句子向量对应的句子，构建所述指定精彩句子库。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设相似度要求包括以下要求中的至少一种：

与所述多个精彩句子向量中的任一精彩句子向量之间的相似度大于或等于第一相似度阈值；

与所述多个精彩句子向量之间的平均相似度大于或等于第二相似度阈值。

7.如权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸特征，通过句子推荐模型，从指定精彩句子库中确定目标精彩句子之前，所述方法还包括：

基于所述人脸特征，通过图书推荐模型，从图书库中确定目标图书，所述图书库包括多个图书；

将所述目标图书的精彩句子库，确定为所述指定精彩句子库。

8.一种句子推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取用户的人脸特征；

第一确定模块，用于基于所述人脸特征，通过句子推荐模型，从指定精彩句子库中确定目标精彩句子，所述指定精彩句子库包括多个精彩句子，所述精彩句子是指用户可能感兴趣的句子；

推荐模块，用于将所述目标精彩句子推荐给所述用户。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-7所述的任一项方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现权利要求1-7所述的任一项方法的步骤。