[发明专利]物品分类方法、装置、服务器及存储介质

说明书

本发明公开了一种物品分类方法、装置、服务器及存储介质，属于互联网技术领域。所述方法包括：获取待分类物品的物品信息和多个辅助信息，所述辅助信息为辅助所述待分类物品进行分类的信息；确定每个辅助信息的权重；基于所述每个辅助信息的权重，将所述物品信息与所述多个辅助信息进行融合，得到融合信息；基于所述融合信息，对所述待分类物品进行分类。该方法考虑了不同辅助信息的重要度，进而根据基于重要度得到的融合信息对待分类物品进行分类，实现了重要度高的辅助信息对待分类物品的辅助分类作用，提高了物品分类的准确度。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别涉及一种物品分类方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

在自然语言处理中，进行文本分类对于自然语言的高效处理十分重要，同样在外卖搜索场景下，需要对菜品进行分类。在对菜品进行分类时，由于菜品名称较短，通常无法表达菜品的完整含义，因此需要引入商家名称、商家标签、菜品标签等与菜品相关的多种辅助的文本信息，来辅助表征菜品的内涵。而如何将菜品名称与这些辅助的文本信息进行有效的融合，将融合后的结果输入到分类模型进行分类，则成为待解决的重要问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种物品分类方法、装置、服务器及存储介质,能够提高菜品分类的准确性。该技术方案如下：

一方面，提供了一种物品分类方法，所述方法包括：

获取待分类物品的物品信息和多个辅助信息，所述辅助信息为辅助所述待分类物品进行分类的信息；

确定每个辅助信息的权重；

基于所述每个辅助信息的权重，将所述物品信息与所述多个辅助信息进行融合，得到融合信息；

基于所述融合信息，对所述待分类物品进行分类。

在一种可能的实现方式中，所述确定每个辅助信息的权重，包括：

分别确定所述物品信息的特征和所述每个辅助信息的特征，得到所述物品信息的物品特征和所述每个辅助信息的辅助特征；

对于每个辅助信息，基于所述物品特征与所述辅助信息的辅助特征，确定相似度矩阵；

基于所述相似度矩阵，确定第一权重特征和第二权重特征，所述第一权重特征用于表示所述物品信息对所述辅助信息的影响特征，所述第二权重特征用于表示所述辅助信息对所述物品信息的影响特征；

基于所述物品特征、所述辅助信息的辅助特征、所述第一权重特征和所述第二权重特征，确定所述每个辅助信息的权重。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述物品特征、所述辅助信息的辅助特征、所述第一权重特征和所述第二权重特征，确定所述每个辅助信息的权重，包括：

基于所述物品特征和所述第一权重特征，确定第一注意力特征，以及，基于所述辅助信息的辅助特征和所述第二权重特征，确定第二注意力特征；

将所述物品特征、所述第一注意力特征和所述第二注意力特征进行融合，得到所述每个辅助信息的权重。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述物品特征和所述第一权重特征，确定第一注意力特征，包括：

对于所述物品特征中的每列第一特征值，在所述第一权重特征中确定所述每列第一特征值对应的第一权重值；

基于所述第一权重值，对所述每列第一特征值进行加权，得到所述每列第一特征值对应的一列第二特征值；

将所述每列第一特征值分别对应的一列第二特征值组成第一加权特征；

将所述第一加权特征中的每行第三特征值进行求和，得到所述第一注意力特征。