相关性模型训练方法、排序方法、装置、电子设备及介质
公开
摘要
本发明实施例公开了一种相关性模型训练方法，根据用户历史查询数据，获取训练数据集；针对所述训练数据集中的每个训练数据，将训练数据中查询词的词向量映射到卷积神经网络中的嵌入层中，得到训练数据中查询词的映射词向量；获取训练数据中网络站点的站点特征向量；根据映射词向量和站点特征向量，获取训练数据中查询词与网络站点的相关值；基于每个训练数据中查询词与网络站点的相关值，得到所述相关性模型。本发明实施例提供的相关性模型训练方法，能够提高获取的与查询词对应的网络站点的准确度。
基本信息
专利标题 ：
相关性模型训练方法、排序方法、装置、电子设备及介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595800A
申请号 ：
CN202011402049.1
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2020-12-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
沈炎军董国盛周泽南陈炜鹏许静芳
申请人 ：
北京搜狗科技发展有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区中关村东路1号院9号楼搜狐网络大厦9层01房间
代理机构 ：
北京华沛德权律师事务所
代理人 ：
房德权
优先权 ：
CN202011402049.1
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62 G06F40/284 G06F16/9538 G06F16/953
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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