[发明专利]元描述生成方法及其装置、设备、介质

权利要求书

1.一种元描述生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取商品的商品品类、商品标题及其目标关键词，构造出生成依据文本，所述目标关键词是与商品标题语义相关且搜索成效满足预设条件的商品搜索关键词；

将所述生成依据文本输入至元描述生成模型，生成相应的多个候选元描述；

采用预设的信息检索算法确定出多个所述候选元描述与所述商品标题之间的匹配度；

筛选出所述匹配度满足预设条件的候选元描述，构造出推荐元描述列表推送给用户。

2.根据权利要求1所述的元描述生成方法，其特征在于，获取商品的商品品类、商品标题及其目标关键词之前，包括如下步骤：

采用预设的文本相似度模型确定出所述商品标题与预设的商品搜索关键词集中的每个商品搜索关键词之间对应的语义相似度；

筛选出所述商品搜索关键词集中所述语义相似度超过预设阈值的目标关键词。

3.根据权利要求1所述的元描述生成方法，其特征在于，采用预设的文本相似度模型确定出所述商品标题与预设的商品关键词集中的每个商品关键词之间对应的语义相似度之前，包括如下步骤：

获取多个商品搜索关键词及其用户历史行为数据；

根据每个所述商品搜索关键词的用户历史行为数据确定出相应的搜索成效；

筛选出搜索成效满足预设条件的商品搜索关键词构造商品搜索关键词集。

4.根据权利要求3所述的元描述生成方法，其特征在于，根据每个所述商品搜索关键词的用户历史行为数据确定出相应的搜索成效，包括如下步骤：

根据每个所述商品搜索关键词的用户历史行为数据确定出相应的点击率和转化率；

将所述点击率和所述转化率匹配对应的权重加和，计算出搜索成效。

5.根据权利要求1所述的元描述生成方法，其特征在于，获取商品的商品品类、商品标题及其目标关键词，构造出生成依据文本之前，包括如下步骤：

获取训练商品的商品品类、商品标题及其目标关键词，构造出生成依据文本作为训练样本，并且标注所述训练商品的元描述作为训练样本的监督标签；

将所述训练样本输入至元描述生成模型，提取出训练样本的深层语义信息，生成元描述；

采用所述训练样本的监督标签，确定所述元描述的损失值，在所述损失值未达到预设阈值时，对元描述生成模型实施权重更新，并继续调用其他训练样本实施迭代训练直至元描述生成模型收敛。

6.根据权利要求5所述的元描述生成方法，其特征在于，获取训练商品的商品品类、商品标题及其目标关键词，构造出生成依据文本作为训练样本，并且标注所述训练商品的元描述作为训练样本的监督标签之前，包括如下步骤：

获取多个商品的商品标题及元描述，确定出每个商品的元描述复述商品标题中文本对应的复现比率，筛选出所述复现比率满足预设阈值的初筛元描述；

采用预设的命名实体识别模型识别出所述初筛元描述中的实体文本及其实体类型，所述实体类型包括待检测实体类型及不检测实体类型；

采用预设的文本相似度模型确定出所述初筛元描述中待检测实体类型对应的实体文本与相应商品的商品标题之间的语义相似度；

筛选出所述初筛元描述中所述语义相似度满足预设阈值的合格实体类型，基于所述初筛元描述中的合格实体类型及不检测实体类型对应的预设子项评分，计算出相应的质量评分；

筛选出所述质量评分满足预设条件的精筛元描述对应的商品作为训练商品。