[发明专利]一种模型训练的方法、信息展示的方法及装置

权利要求书

1.一种模型训练的方法，其特征在于，所述方法用于对排序模型进行训练，所述排序模型中包含有整体相关子模型以及特征关联子模型，整体相关子模型包含有特征层以及编码层，包括：

获取训练样本，所述训练样本包含搜索语句、所述搜索语句对应的各搜索结果、第一相关信息，以及所述各搜索结果对应的第二相关信息，所述第一相关信息表征发送所述搜索语句的用户的用户特征，针对每个搜索结果，该搜索结果对应的第二相关信息表征该搜索结果归属的对象的对象特征；

将所述搜索语句以及所述第一相关信息输入到所述特征层，以得到所述搜索语句对应的特征向量，以及所述第一相关信息对应的特征向量，并将所述搜索语句对应的特征向量以及所述第一相关信息对应的特征向量输入到所述编码层中进行编码，得到第一编码结果；

将该搜索结果以及该搜索结果对应的第二相关信息输入到所述特征层，以得到该搜索结果对应的特征向量以及该搜索结果对应的第二相关信息的特征向量，并将该搜索结果对应的特征向量以及该搜索结果对应的第二相关信息的特征向量输入到所述编码层中进行编码，得到该搜索结果对应的第二编码结果；

针对每个搜索结果，将所述搜索语句、该搜索结果、所述第一相关信息，以及该搜索结果对应的第二相关信息作为目标信息输入到所述特征关联子模型中，以在确定出所述目标信息中涉及的至少部分特征维度之间关联性的前提下，确定所述搜索语句与该搜索结果之间的辅助相关性；

根据所述第一编码结果、各搜索结果对应的第二编码结果以及所述辅助相关性，得到针对所述各搜索结果的排序结果，并根据所述排序结果以及所述各搜索结果对应的标签信息，训练所述排序模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征关联子模型包括：全量特征关联模型；

在确定出所述目标信息中涉及的至少部分特征维度之间关联性的前提下，确定所述搜索语句与该搜索结果之间的辅助相关性，具体包括：

确定各特征维度组合，每个特征维度组合包含有所述目标信息中涉及的至少一个特征维度；

针对每个特征维度组合，通过所述全量特征关联模型，确定该特征维度组合与每个其他特征维度组合之间的关联性；

根据确定出的各特征维度组合之间的关联性，确定该搜索结果与所述搜索语句之间的辅助相关性。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征关联子模型包括：设定特征关联模型；

在确定出所述目标信息中涉及的至少部分特征维度之间关联性的前提下，确定所述搜索语句与该搜索结果之间的辅助相关性，具体包括：

从所述目标信息中确定出各设定特征维度的特征信息，所述各设定特征维度为所述目标信息中涉及的所有特征维度中的部分特征维度；

将所述特征信息输入到所述设定特征关联模型中，以针对每个设定特征维度，确定出该设定特征维度与每个其他设定特征维度之间的关联性；

根据确定出的各设定特征维度之间的关联性，确定该搜索结果与所述搜索语句之间的辅助相关性。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一编码结果、各搜索结果对应的第二编码结果以及所述辅助相关性，得到针对所述各搜索结果的排序结果，具体包括：

针对每个搜索结果，根据所述第一编码结果以及该搜索结果对应的第二编码结果，确定在将所述第一相关信息与所述搜索语句进行整体编码，以及将该搜索结果对应的第二相关信息与该搜索结果进行整体编码的情况下，该搜索结果与所述搜索语句之间的相关性，作为综合相关性；

根据所述综合相关性以及所述辅助相关性，确定针对该搜索结果的排序评分；

根据每个搜索结果对应的排序评分，确定所述排序结果。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述排序结果以及所述各搜索结果对应的标签信息，训练所述排序模型，具体包括：

确定所述排序结果的排序结果评价分值，作为原始排序评价分值；

根据基于所述标签信息所确定出的已点击的搜索结果，对所述排序结果进行调整，得到调整后排序结果，并确定所述调整后排序结果对应的排序结果评价分值，作为最优排序评价分值；

以最小化所述原始排序评价分值与所述最优排序评价分值之间的偏差为优化目标，训练所述排序模型。