[发明专利]用于推送信息的方法和装置

说明书

本申请公开了用于推送信息的方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：使用预先训练的深度序列模型为预先得到的待推送语句集合中的各待推送语句生成序列特征；使用各待推送语句的序列特征以及各待推送语句所包含的词语之间的上下文信息作为预先训练的条件随机场模型的输入特征进行序列标注，从而得到各待推送语句中的标识信息；将得到的各待推送语句的标识信息与预先得到的用户的标识信息集合中的标识信息进行匹配，并根据匹配结果从上述待推送语句集合中选取待推送语句推送给终端。该实施方式可以准确的识别出待推送语句中的标识信息，使用户有效的避免了由于推广语句中包含的标识信息而带来的法务风险。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及用于推送信息的方法和装置。

背景技术

搜索引擎营销(Search Engine Marketing，SEM)就是根据用户使用搜索引擎的方式利用用户检索信息的机会尽可能将营销信息传递给目标用户。随着互联网技术的快速发展，更多的企业开始通过搜索引擎营销来做商业推广，在推广过程中，企业通过搜索引擎营销系统设置的关键词或语句将直接影响推广效果。

为了使企业更加准确、全面地描述所推广的业务，提升推广效果，搜索引擎营销系统会为企业推荐关键词或语句以供用户选择和购买。然而，如果企业购买了包含其他企业标识信息(例如品牌名、公司名等)的关键词或语句，往往会给企业带来法务风险，同时也会降低网络用户的搜索体验，因此，在向企业推荐关键词或语句时，应当避免将含其他企业标识信息的关键词或语句推送给企业。

发明内容

本申请的目的在于提出一种用于推送信息的方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请提供了一种用于推送信息的方法，包括：使用预先训练的深度序列模型为预先得到的待推送语句集合中的各待推送语句生成序列特征；使用各待推送语句的序列特征以及各待推送语句所包含的词语之间的上下文信息作为预先训练的条件随机场模型的输入特征进行序列标注，从而得到各待推送语句中的标识信息；将得到的各待推送语句的标识信息与预先得到的用户的标识信息集合中的标识信息进行匹配，并根据匹配结果从上述待推送语句集合中选取待推送语句推送给终端。

在一些实施例中，上述用户的标识信息集合通过以下方式获得：使用上述深度序列模型为上述用户预先设定的至少一条语句中的各语句生成序列特征；使用各语句的序列特征以及各语句所包含的词语之间的上下文信息作为上述条件随机场的输入特征进行序列标注，从而得到上述用户预先设定的至少一条语句中的标识信息，并使用得到的标识信息组成标识信息集合。

在一些实施例中，上述将得到的各待推送语句的标识信息与预先得到的上述用户的标识信息集合中的标识信息进行匹配，并根据匹配结果从上述待推送语句集合中选取待推送语句推送给终端，包括：对于上述待推送语句集合中的每个待推送语句，执行以下步骤：将得到的该待推送语句的标识信息与上述用户的标识信息集合中的各标识信息进行比较；如果该待推送语句的标识信息与上述用户的标识信息集合中的标识信息不相同，则从上述待推送语句集合中删除该待推送语句；将上述待推送语句集合中剩余的待推送语句推送给终端。

在一些实施例中，上述待推送语句集合通过以下方式获得：根据上述用户通过终端预先设定的至少一条语句得到待推送语句集合。

在一些实施例中，上述根据上述用户通过终端预先设定的至少一条语句得到待推送语句集合，包括：使用上述用户设定的至少一个语句在预先设定的语句集合中进行检索，并使用检索得到的语句组成待推送语句集合。

在一些实施例中，上述深度序列模型通过以下方式训练得到：从信息库中选取用于模型训练的样本语句；使用选取的样本语句训练生成用于生成序列特征的深度序列模型。