[发明专利]检索模型的训练方法、信息检索方法、装置、设备和介质

说明书

本公开提供了一种检索模型的训练方法、信息检索方法、装置、设备和介质，涉及人工智能领域，具体涉及深度学习和信息检索等技术领域。检索模型的训练方法，包括：对至少一个第一样本段落进行切分，以得到多个分句；将每一个分句作为样本查询，执行以下操作：利用第一检索模型获取与样本查询匹配的第二样本段落；响应于预设规则被满足，将样本查询所属的第一样本段落和第二样本段落分别作为样本查询的正例和负例以构造样本数据组，预设规则包括样本查询和第一样本段落的字面匹配程度大于样本查询和第二样本段落的字面匹配程度；以及将样本数据组放入字面匹配训练集；以及利用字面匹配训练集对不同于第一检索模型的第二检索模型进行训练。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，具体涉及深度学习和信息检索等技术领域，特别涉及一种检索模型的训练方法、信息检索方法、检索模型的训练装置、信息检索装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

发明内容

本公开提供了一种检索模型的训练方法、信息检索方法、检索模型的训练装置、信息检索装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种检索模型的训练方法，包括：对至少一个第一样本段落进行切分，以得到多个分句；将多个分句中的每一个分句作为样本查询，执行以下操作：利用第一检索模型获取与样本查询匹配的第二样本段落；响应于预设规则被满足，将样本查询所属的第一样本段落和第二样本段落分别作为样本查询的正例和负例以构造样本数据组，预设规则包括样本查询和第一样本段落的字面匹配程度大于样本查询和第二样本段落的字面匹配程度；以及将样本数据组放入字面匹配训练集；以及利用字面匹配训练集对不同于第一检索模型的第二检索模型进行训练，以得到经训练的第二检索模型。

根据本公开的一方面，提供了一种信息检索方法，包括：利用检索模型获取与用户的输入查询匹配的输出段落，其中，检索模型是利用上述训练方法进行训练而得到的。

根据本公开的一方面，提供了一种检索模型的训练装置，包括：切分单元，被配置为对至少一个第一样本段落进行切分，以得到多个分句；字面匹配训练集生成单元，被配置为将多个分句中的每一个分句作为样本查询，执行以下操作：利用第一检索模型获取与样本查询匹配的第二样本段落；响应于预设规则被满足，将样本查询所属的第一样本段落和第二样本段落分别作为样本查询的正例和负例以构造样本数据组，预设规则包括样本查询和第一样本段落的字面匹配程度大于样本查询和第二样本段落的字面匹配程度；以及将样本数据组放入字面匹配训练集；以及训练单元，被配置为利用字面匹配训练集对不同于第一检索模型的第二检索模型进行训练，以得到经训练的第二检索模型。

根据本公开的一方面，提供了一种信息检索装置，包括：检索单元，被配置为利用检索模型获取与用户的输入查询匹配的输出段落，其中，检索模型是利用上述训练装置进行训练而得到的。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，这些指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行上述方法。