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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CN113869048A(43)申请公布日2021.12.31(21)申请号202111161905.3G06N3/04(2006.01)(22)申请日2021.09.30G06N3/08(2006.01)(71)申请人广州华多网络科技有限公司地址511442广东省广州市番禺区南村镇万达广场B1栋24层(72)发明人李保俊刘涛黄家冕兴百桥曾鹏(74)专利代理机构广州利能知识产权代理事务所(普通合伙)44673代理人王增鑫(51)Int.Cl.G06F40/289(2020.01)G06F40/30(2020.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书15页附图4页(54)发明名称商品对象搜索方法及其装置、设备、介质、产品(57)摘要本申请公开一种商品对象搜索方法及其装置、设备、介质、产品,所述方法包括:获取商品数据库中各商品对象的综合特征向量,所述综合特征向量包括商品对象的图片语义特征和文本语义特征;所述图片语义特征为所述商品对象的商品图片的多个分割图元分别提取图元语义特征后进行特征交互所生成;构造特征索引矩阵,用于存储两两商品对象之间的综合特征向量之间的相似度数据;获取用户行为消息中的已访问商品对象,将其确定为待搜索商品对象;从所述特征索引矩阵中查询出与待搜索商品对象满足相似度匹配条件的多个目标商品对象。本申请通过对商品对象的商品图片和摘要文本进行深度语义层面的特征交互实现相似度计算,使相似商品匹配更准确。CN113869048ACN113869048A权利要求书1/2页1.一种商品对象搜索方法,其特征在于,包括如下步骤:获取商品数据库中各商品对象的综合特征向量,所述综合特征向量包括商品对象的图片语义特征和文本语义特征;所述图片语义特征为所述商品对象的商品图片的多个分割图元分别提取图元语义特征后进行特征交互所生成;构造特征索引矩阵,用于存储两两商品对象之间的综合特征向量之间的相似度数据;获取用户行为消息中的已访问商品对象,将其确定为待搜索商品对象;从所述特征索引矩阵中查询出与待搜索商品对象满足相似度匹配条件的多个目标商品对象。2.根据权利要求1所述的商品对象搜索方法,其特征在于,获取商品数据库中各商品对象的综合特征向量,包括如下步骤:调用预训练的图像特征提取模型提取商品数据库中各个商品对象的商品图片的图片语义特征;调用预训练的文本特征提取模型提取商品数据库中各个商品对象的摘要文本的文本语义特征;将每个商品对象的图片语义特征与文本语义特征进行特征拼接,获得其相对应的综合特征向量。3.根据权利要求2所述的商品对象搜索方法,其特征在于,调用预训练的图像特征提取模型提取商品数据库中各个商品对象的商品图片的图片语义特征,包括如下步骤:将每个商品对象的商品图片切分为多个分割图元;针对每个分割图元,采用第一图像特征提取模型提取对应的单图特征向量;将所述单图特征向量展开为以单行向量表示的单图嵌入向量,将所有单图嵌入向量拼接为图片编码向量,其中携带各个分割图元在所述商品图片中的位置信息及区分信息;采用基于多头注意力机制的第二图像特征提取模型对所述图片编码向量进行特征交互,获得实现了所述单图特征向量的深层语义交互的图片语义特征。4.根据权利要求2所述的商品对象搜索方法,其特征在于,调用预训练的文本特征提取模型提取商品数据库中各个商品对象的摘要文本的文本语义特征,包括如下步骤:对各个商品对象的摘要文本进行分词;根据所述分词进行编码,获得相应的文本嵌入向量、位置嵌入向量以及分句嵌入向量;采用文本特征提取模型根据所述文本嵌入向量、位置嵌入向量、分句嵌入向量进行特征提取,获得相应的文本语义特征。5.根据权利要求2所述的商品对象搜索方法,其特征在于,采用基于多头注意力机制的第二图像特征提取模型对所述图片编码向量进行特征交互,获得实现了深层语义交互的图片语义特征,包括由所述的第二图像特征提取模型中的至少一级编码器执行的如下步骤:对应当前输入的图片编码向量中的每个行向量构造查询向量、键向量及值向量;将所有行向量相对应的值向量进行加权求和,各值向量相应的权重为其相对应的键向量与其他行向量相对应的查询向量的点积的归一化分值;将加权求和结果乘以转换权重矩阵获得其相对应的中间信息矩阵;经多层感知器对所述中间信息矩阵进行特征提取,获得图片语义特征,作为下一编码器所需的图片编码向量,或在最后一个编码器中直接输出。2CN113869048A权利要求书2/2页6.根据权利要求1至5中任意一项所述的商品对象搜索方法,其特征在于,所述第二图像特征提取模型为基于VisionTransformer架构的DeiT模型,被相应预先训练至收敛状态。7.根据权利要求