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申请/专利权人：北京搜狗科技发展有限公司
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。
主权项：1.一种相关性模型训练方法，其特征在于，包括：根据用户历史查询数据，获取训练数据集，其中，所述训练数据集包括正样本数据集和负样本数据集，所述训练数据集中的每个训练数据包括查询词和网络站点，其中，所述网络站点从所述查询词对应的结果网页中提取；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，其中，所述相关性模型为端到端模型；所述根据用户历史查询数据，获取训练数据集，包括：从用户历史查询数据中获取正样本对，基于获取的所述正样本对，获取所述正样本数据集；使用word2vec中的负采样概率公式对所述用户历史查询数据进行负采样，获取所述负样本对；所述负采样概率公式具体为： 其中，公式1中表示网络站点为负采样的概率，表示的出现频次，t为超参数，t=0.75；基于获取的所述负样本对，获取所述负样本数据集；基于所述正样本数据集和所述负样本数据集，获取所述训练数据集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京搜狗科技发展有限公司 相关性模型训练方法、排序方法、装置、电子设备及介质
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