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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113961765A(43)申请公布日2022.01.21(21)申请号202111229493.2(22)申请日2021.10.21(71)申请人北京百度网讯科技有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层(72)发明人时鸿剑冯欣伟李斐斐郭辰阳吴学谦田孟孙雨(74)专利代理机构北京市汉坤律师事务所11602代理人姜浩然吴丽丽(51)Int.Cl.G06F16/903(2019.01)G06F16/9038(2019.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书3页说明书11页附图6页(54)发明名称基于神经网络模型的搜索方法、装置、设备和介质(57)摘要本公开提供了一种基于神经网络模型的搜索方法,该神经网络模型包括语义表示模型、召回模型和排序模型,涉及人工智能领域,尤其涉及搜索技术领域。实现方案为:将目标搜索和多个待匹配对象输入语义表示模型,获取语义表示模型的第一输出,第一输出具有召回和排序的语义理解表示;将语义表示模型的第一输出输入召回模型,利用召回模型从多个待匹配对象中获取与目标搜索匹配的至少一个召回对象;以及将语义表示模型的第二输出输入排序模型,利用排序模型获取至少一个召回对象中每一召回对象的匹配值,其中,语义表示模型的第二输出为基于所输入的目标搜索和至少一个召回对象来获得。CN113961765ACN113961765A权利要求书1/3页1.一种基于神经网络模型的搜索方法,所述神经网络模型包括语义表示模型、召回模型和排序模型,所述方法包括:将目标搜索和多个待匹配对象输入所述语义表示模型,获取所述语义表示模型的第一输出,所述第一输出具有召回和排序的语义理解表示;将所述语义表示模型的第一输出输入所述召回模型,利用所述召回模型从多个待匹配对象中获取与所述目标搜索匹配的至少一个召回对象;以及将所述语义表示模型的第二输出输入所述排序模型,利用所述排序模型获取所述至少一个召回对象中每一召回对象的匹配值,其中,所述语义表示模型的第二输出为基于所输入的所述目标搜索和所述至少一个召回对象来获得。2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述神经网络模型还包括特征提取模型,并且所述特征提取模型被配置为:基于所输入的所述语义表示模型的第一输出,获取一个或多个召回对象以及所述一个或多个召回对象中每一召回对象的匹配值。3.一种用于搜索的神经网络模型的训练方法,所述神经网络模型包括语义表示模型、特征提取模型、召回模型和排序模型,所述训练方法包括语义表示模型和特征提取模型的训练方法、召回模型的训练方法以及排序模型的训练方法;其中,所述语义表示模型和特征提取模型的训练方法包括:获取第一样本搜索和第一样本对象,并标记所述第一样本对象的第一真实分类标签和第一真实匹配值,所述第一真实分类标签能够表征所述第一样本对象与所述第一样本搜索是否匹配,所述第一真实匹配值能够表征所述第一样本对象与所述第一样本搜索的匹配程度;将所述第一样本搜索和第一样本对象输入所述语义表示模型,获取所述语义表示模型的第三输出;将所述语义表示模型的第三输出输入所述特征提取模型,获取所述特征提取模型所输出的所述第一样本对象的第一预测分类标签和第一预测匹配值;基于所述第一样本对象的第一真实分类标签和第一真实匹配值,以及所述第一样本对象的第一预测分类标签和第一预测匹配值,计算第一损失值;以及基于所述第一损失值调整所述语义表示模型和特征提取模型的参数,其中,所述召回模型的训练方法以及排序模型的训练方法为响应于所述语义表示模型和特征提取模型训练完成来执行的,并且所述召回模型和排序模型的输入均为所述语义表示模型的输出。4.根据权利要求3所述的方法,其中,在所述召回模型的训练过程中和/或所述排序模型的训练过程中,所述语义表示模型的参数固定不变。5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述召回模型的训练方法包括:获取第二样本搜索和第二样本对象,并标记所述第二样本对象的第二真实分类标签,所述第二真实分类标签能够表征所述第二样本对象与所述第二样本搜索是否匹配;将所述第二样本搜索和第二样本对象输入所述语义表示模型,获取所述语义表示模型的第四输出;将所述语义表示模型的第四输出输入所述召回模型,获取所述召回模型所输出的所述2CN113961765A权利要求书2/3页第二样本对象的第二预测分类标签;基于所述第二样本对象的第二真实分类标签,以及所述第二样本对象的预测分类标签,计算第二损失值;以及基于所述第二损失值仅调整所述召回模型的参数。6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述第二样本对象包括与所述第二样本搜索匹配的正样本对象和与所述第二样本搜索不匹配的负样本对象。7.根据权利要求4所述的方法,其中,所述排序模型的训练方法包