(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221042725 6.5 (22)申请日 2022.04.21 (71)申请人 北京三快在线科技有限公司 地址 100080 北京市海淀区北四环西路9号 2106-030 (72)发明人 校娅　沈元　朱迪　汤彪　许晓燕　 (74)专利代理 机构 北京三高永信知识产权代理 有限责任公司 1 1138 专利代理师 谢冬寒 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/335(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 40/30(2020.01) (54)发明名称 对象推荐方法、 目标模型的训练方法、 装置 及设备 (57)摘要 本申请公开了一种对象推荐 方法、 目标模 型 的训练方法、 装置及设备， 属于计算机技术领域。 方法包括： 获取目标搜索词和至少一个待推荐对 象的目标文本； 对于任一个待推荐对象， 基于目 标搜索词的语义特征和任一个待推荐对象的目 标文本的语义特征， 确定目标搜索词与任一个待 推荐对象之间的相关度； 根据目标搜索词与各个 待推荐对象之间的相关度， 从至少一个待推荐对 象中选择目标对象进行推荐。 通过目标搜索词的 语义特征来表征目标搜索词， 通过任一个待推荐 对象的目标文本的语义特征来表征任一个待推 荐对象的目标文本， 提高了泛化性能， 从而提高 了目标搜索词与待推荐对象之间的相关度的准 确性， 进而提高了 推荐结果的准确性。 权利要求书3页 说明书20页 附图7页 CN 114741602 A 2022.07.12 CN 114741602 A 1.一种对象推荐方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标搜索词和至少一个待推荐对象的目标文本， 所述待推荐对象基于所述目标搜 索词确定； 对于任一个待推荐对象， 基于所述目标搜索词的语义特征和所述任一个待推荐对象的 目标文本的语义特 征， 确定所述目标搜索词与所述任一个待推荐对象之间的相关度； 根据所述目标搜索词与各个待推荐对象之间的相关度， 从所述至少一个待推荐对象中 选择目标对象进行推荐。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述任一个待推荐对象的目标文本包括所 述任一个待推荐对象的第一文本， 所述任一个待推荐对象的第一文本是从所述任一个待推 荐对象的相关文本中提取的文本内容； 所述基于所述目标搜索词的语义特征和所述任一个待推荐对象的目标文本的语义特 征， 确定所述目标搜索词与所述任一个待推荐对象之间的相关度， 包括： 基于所述目标搜索词的语义特征和所述任一个待推荐对象的第 一文本的语义特征， 确 定所述目标搜索词与所述任一个待推荐对象之间的相关度。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述任一个待推荐对象的第 一文本包括以 下至少一项： 所述任一个待推荐对象的参考搜索词， 所述参考搜索词是推荐所述任一个待推荐对象 且选择所述任一个待推荐对象时所依据的历史搜索词； 所述任一个待推荐对象的对象名称； 所述任一个待推荐对象发布资源的资源类别； 所述任一个待推荐对象的评论关键词。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述任一个待推荐对象的目标文本包括所 述任一个待推荐对象的第二文本， 所述任一个待推荐对象的第二文本是从所述任一个待推 荐对象的相关文本中提取的与所述目标搜索词相关的文本内容； 所述基于所述目标搜索词的语义特征和所述任一个待推荐对象的目标文本的语义特 征， 确定所述目标搜索词与所述任一个待推荐对象之间的相关度， 包括： 基于所述目标搜索词的语义特征和所述任一个待推荐对象的第 二文本的语义特征， 确 定所述目标搜索词与所述任一个待推荐对象之间的相关度。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述任一个待推荐对象的目标文本包括所 述任一个待推荐对象的第一文本和所述任一个待推荐对象的第二文本， 所述任一个待推荐 对象的第一文本是从所述任一个待推荐对象的相关文本中提取的文本内容， 所述任一个待 推荐对象的第二文本是从所述任一个待推荐对 象的相关文本中提取的与所述目标搜索词 相关的文本内容； 所述基于所述目标搜索词的语义特征和所述任一个待推荐对象的目标文本的语义特 征， 确定所述目标搜索词与所述任一个待推荐对象之间的相关度， 包括： 基于所述目标搜索词的语义特征和所述任一个待推荐对象的第 一文本的语义特征， 确 定所述目标搜索词与所述任一个待推荐对象之间的第一相关度； 基于所述目标搜索词的语义特征和所述任一个待推荐对象的第 二文本的语义特征， 确 定所述目标搜索词与所述任一个待推荐对象之间的第二相关度；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114741602 A 2基于所述目标搜索词与所述任一个待推荐对象之间的第一相关度、 第二相关度， 确定 所述目标搜索词与所述任一个待推荐对象之间的相关度。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标搜索词的语义特征和所 述任一个待推荐对象的第二文本的语义特征， 确定所述目标搜索词与所述任一个待推荐对 象之间的第二相关度， 包括： 根据所述目标搜索词和所述任一个待推荐对象的第 二文本确定标量特征， 所述标量特 征用于表征任一个待推荐对象的第二文本是否包 含所述目标搜索词； 基于所述标量特征、 所述目标搜索词的语义特征和所述任一个待推荐对象的第 二文本 的语义特 征， 确定所述目标搜索词与所述任一个待推荐对象之间的第二相关度。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述目标搜索词与各个待推荐对 象之间的相关度， 从所述至少一个待推荐对象中选择目标对象进行推荐， 包括： 根据所述目标搜索词与各个待推荐对象之间的相关度， 对所述至少一个待推荐对象进 行排序， 得到排序结果； 按照所述 排序结果从所述至少一个待推荐对象中选择目标对象进行推荐。 8.根据权利要求1至7任一项所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标搜索词的语 义特征和所述任一个待推荐对象的目标文本的语义特征， 确定所述目标搜索词 与所述任一 个待推荐对象之间的相关度之前， 还 包括： 获取目标模型； 将所述目标搜索词和所述任一个待推荐对象的目标文本输入所述目标模型， 得到所述 目标搜索词的语义特 征和所述任一个待推荐对象的目标文本的语义特 征； 所述基于所述目标搜索词的语义特征和所述任一个待推荐对象的目标文本的语义特 征， 确定所述目标搜索词与所述任一个待推荐对象之间的相关度， 包括： 基于所述目标模型、 所述目标搜索词的语义特征和所述任一个待推荐对象的目标文本 的语义特 征， 确定所述目标搜索词与所述任一个待推荐对象之间的相关度。 9.一种目标模型的获取 方法， 其特 征在于， 所述方法， 包括： 获取样本搜索词和至少一个样本对象的目标文本， 所述样本对象基于所述样本搜索词 确定； 对于任一个样本对象， 基于所述样本搜索词的语义特征和所述任一个样本对象的目标 文本的语义特 征， 确定所述样本 搜索词与所述任一个样本对象之间的预测相关度； 获取所述样本 搜索词与所述任一个样本对象之间的标注相关度； 根据所述样本搜索词与所述任一个样本对象之间的预测相关度、 标注相关度， 获取目 标模型。 10.根据权利要求9所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述样本搜索词的语义特征和 所述任一个样本对象的目标文本的语义特征， 确定所述样本搜索词与所述任一个样本对象 之间的预测相关度之前， 还 包括： 对所述任一个样本对象的目标文本进行掩码处理， 得到所述任一个样本对象的掩码文 本； 获取所述样本 搜索词的语义特 征和所述任一个样本对象的掩码文本的语义特 征； 所述基于所述样本搜索词的语义特征和所述任一个样本对象的目标文本的语义特征，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114741602 A 3