[发明专利]一种内容推送方法、特征向量确定方法和相关装置

说明书

本申请实施例公开了一种内容推送方法、特征向量确定方法和相关装置，至少涉及人工智能中的机器学习，获取待处理的目标内容，目标内容包括来自第一模态的第一信息和来自第二模态的第二信息；生成第一信息对应的第一待定向量，以及第二信息对应的第二待定向量；根据第一待定向量确定第一激活向量，第一激活向量包括通过第一待定向量确定的第一权重参数；通过第一激活向量对第二待定向量进行调整，得到第二模态向量，其中，第一权重参数用于增强第二待定向量中的关键信息和抑制第二待定向量中的非关键信息；根据第一待定向量和第二模态向量生成目标内容对应的特征向量，实现了对不同模态的待定向量更好的融合，提高了特征向量的准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种内容推送方法、特征向量确定方法和相关装置。

背景技术

在互联网上可以传播各类内容，根据内容可以生成内容的向量化表达：特征向量，该特征向量可以量化的表达出所对应内容的相关信息，从而特征向量能应用于大量的内容处理场景中，例如通过内容的特征向量对内容进行内容分类、内容推送等。

可见，特征向量是否能准确会直接影响到后续的内容处理场景。然而，目前很多内容具有来自多个维度的相关信息，例如一个视频的相关信息可以来自视频标题、视频帧这两个维度，基于视频标题提取的是文本向量，基于视频帧提取的是图像向量，需要通过文本向量和图像向量一起才能构建出用于表达该视频的特征向量。

像上述例子中这种基于不同来源(例如文本和视频帧)生成的向量属于多模态向量，如何合理通过多模态向量构建一个内容对应的特征向量是目前亟需解决的技术问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种内容推送方法、特征向量确定方法和相关装置，用于合理通过多模态向量构建一个内容对应的特征向量。

本申请实施例公开了如下技术方案：

一方面，本申请提供一种特征向量确定方法，所述方法包括：

获取待处理的目标内容，所述目标内容包括来自第一模态的第一信息和来自第二模态的第二信息；

生成所述第一信息对应的第一待定向量，以及所述第二信息对应的第二待定向量；

根据所述第一待定向量确定第一激活向量，所述第一激活向量包括通过所述第一待定向量确定的第一权重参数；

通过所述第一激活向量对所述第二待定向量进行调整，得到第二模态向量，其中，所述第一权重参数用于增强所述第二待定向量中的关键信息和抑制所述第二待定向量中的非关键信息；

根据所述第一待定向量和所述第二模态向量生成所述目标内容对应的特征向量。

另一方面，本申请提供一种特征向量确定装置，所述装置包括：获取单元、第一生成单元、第一确定单元、调整单元和第二生成单元；

所述获取单元，用于获取待处理的目标内容，所述目标内容包括来自第一模态的第一信息和来自第二模态的第二信息；

所述第一生成单元，用于生成所述第一信息对应的第一待定向量，以及所述第二信息对应的第二待定向量；

所述第一确定单元，用于根据所述第一待定向量确定第一激活向量，所述第一激活向量包括通过所述第一待定向量确定的第一权重参数；

所述调整单元，用于通过所述第一激活向量对所述第二待定向量进行调整，得到第二模态向量，其中，所述第一权重参数用于增强所述第二待定向量中的关键信息和抑制所述第二待定向量中的非关键信息；

所述第二生成单元，用于根据所述第一待定向量和所述第二模态向量生成所述目标内容对应的特征向量。

另一方面，本申请提供一种内容推送方法，所述方法包括：

确定目标对象的对象特征；