[发明专利]排序模型训练及样本数据生成方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种排序模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户输入关键词及真值关键词，其中，所述用户输入关键词为用户在输入框中最终输入的关键词，所述真值关键词为用户触发搜索时所使用的关键词；

将所述用户输入关键词作为排序模型的输入，将所述真值关键词作为所述用户输入关键词的真值标定，得到所述排序模型的目标样本数据；

判断目标关键词输入完成前的上一词形态的召回结果中是否存在所述真值关键词，其中，初始的目标关键词为所述用户输入关键词；

若存在，则将目标关键词输入完成前的上一词形态作为所述排序模型的输入，将所述真值关键词作为目标关键词输入完成前的上一词形态的真值标定，得到所述排序模型的目标样本数据；

将目标关键词更新为目标关键词输入完成前的上一词形态，返回执行步骤：判断目标关键词输入完成前的上一词形态的召回结果中是否存在所述真值关键词；

若不存在，结束本次目标样本数据的添加；

利用所述目标样本数据对排序模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若存在，则将目标关键词输入完成前的上一词形态作为所述排序模型的输入，将所述真值关键词作为目标关键词输入完成前的上一词形态的真值标定，得到所述排序模型的目标样本数据，包括：

若存在，则按照预设概率值将目标关键词输入完成前的上一词形态作为所述排序模型的输入，将所述真值关键词作为目标关键词输入完成前的上一词形态的真值标定，得到所述排序模型的目标样本数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述若存在，则按照预设概率值将目标关键词输入完成前的上一词形态作为所述排序模型的输入，将所述真值关键词作为目标关键词输入完成前的上一词形态的真值标定，得到所述排序模型的目标样本数据，包括：

若存在，则获取目标关键词输入完成前的上一词形态对应的目标概率值a_i，其中，a_i为所述用户输入关键词输入完成前的第i个词形态对应的目标概率值，0≤a_i≤1，a_i＜a_i-1，a_i-1为所述用户输入关键词输入完成前的第i-1个词形态对应的目标概率值；

以目标概率值a_i为触发执行概率，触发执行将目标关键词输入完成前的上一词形态作为所述排序模型的输入，将所述真值关键词作为目标关键词输入完成前的上一词形态的真值标定，得到所述排序模型的目标样本数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述以目标概率值a_i为触发执行概率，触发执行将目标关键词输入完成前的上一词形态作为所述排序模型的输入，将所述真值关键词作为目标关键词输入完成前的上一词形态的真值标定，得到所述排序模型的目标样本数据，包括：

随机生成1-100中的一个数字w，判断w％是否大于a_i；

若不大于，则将目标关键词输入完成前的上一词形态作为排序模型的输入，将所述真值关键词作为目标关键词输入完成前的上一词形态的真值标定，以按照目标概率值a_i增加排序模型的目标样本数据。

5.一种排序模型的样本数据生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户输入关键词及真值关键词，其中，所述用户输入关键词为用户在输入框中最终输入的关键词，所述真值关键词为用户触发搜索时所使用的关键词；

将所述用户输入关键词作为排序模型的输入，将所述真值关键词作为所述用户输入关键词的真值标定，得到所述排序模型的目标样本数据；

判断目标关键词输入完成前的上一词形态的召回结果中是否存在所述真值关键词，其中，初始的目标关键词为所述用户输入关键词；

若存在，则将目标关键词输入完成前的上一词形态作为所述排序模型的输入，将所述真值关键词作为目标关键词输入完成前的上一词形态的真值标定，得到所述排序模型的目标样本数据；

将目标关键词更新为目标关键词输入完成前的上一词形态，返回执行步骤：判断目标关键词输入完成前的上一词形态的召回结果中是否存在所述真值关键词；

若不存在，结束本次目标样本数据的添加。