[发明专利]无监督模型评估方法、装置、服务器及可读存储介质

权利要求书

1.一种词语结点向量准确度评估方法，所述方法包括：

在经过无监督模型得到的N个词语结点向量中确定出与S个词语结点对应的S个词语结点向量，N和S均为正整数，所述N个词语结点向量中的每个词语结点向量是将文本数据输入到所述无监督模型得到的；

确定所述S个词语结点中每个词语结点的邻居结点，以及所述每个词语结点的非邻居结点；

根据所述每个词语结点的邻居结点的词语结点向量，以及所述每个词语结点的词语结点向量，确定所述每个词语结点的邻居结点与所述每个词语结点的相似度作为正样本的预测值；

根据所述每个词语结点的非邻居结点的词语结点向量，以及所述每个词语结点的词语结点向量，确定所述每个词语结点的非邻居结点与所述每个词语结点的相似度作为负样本的预测值；

根据所述正样本的预测值以及所述负样本的预测值，对所述每个词语结点向量的准确度进行评估。

2.根据权利要求1所述的词语结点向量准确度评估方法，所述根据所述正样本的预测值以及所述负样本的预测值，对所述每个词语结点向量的准确度进行评估，包括：

根据所述正样本的预测值，以及正样本标签值，构建第一类二元组样本；

根据所述负样本的预测值，以及负样本标签值，构建第二类二元组样本；

根据所述第一类二元组样本以及所述第二类二元组样本，对所述每个词语结点向量的准确度进行评估。

3.根据权利要求2所述的词语结点向量准确度评估方法，所述根据所述第一类二元组样本以及所述第二类二元组样本，对所述每个词语结点向量的准确度进行评估，包括：

根据所述第一类二元组样本以及所述第二类二元组样本，确定目标受试者工作特征曲线；

获取所述目标受试者工作特征曲线下的面积，以评估所述每个词语结点向量的准确度。

4.根据权利要求1所述的词语结点向量准确度评估方法，所述确定所述S个词语结点中每个词语结点的邻居结点，以及所述每个词语结点的非邻居结点，包括：

针对所述S个词语结点中的每个词语结点，执行以下步骤：

根据预设邻居生成算法，在N个词语结点中确定该词语结点的邻居结点集合，以及该词语结点的非邻居结点集合；

在所述邻居结点集合中确定一个或多个邻居结点；

在所述非邻居结点集合中确定一个或多个非邻居结点。

5.根据权利要求1所述的词语结点向量准确度评估方法，所述在经过无监督模型得到的N个词语结点向量中确定出与S个词语结点对应的S个词语结点向量，包括：

确定结点集合，所述结点集合包含N个词语结点，所述N个词语结点与所述N个结点向量相对应；

在所述结点集合中随机选取一个词语结点作为采样结点，共计选取S次，获得所述S个词语结点。

6.一种词语结点向量准确度评估装置，所述装置包括：

第一确定模块，用于在经过无监督模型得到的N个词语结点向量中确定出与S个词语结点对应的S个词语结点向量，N和S均为正整数，所述N个词语结点向量中的每个词语结点向量是将文本数据输入到所述无监督模型得到的；

第二确定模块，用于确定所述S个词语结点中每个词语结点的邻居结点，以及所述每个词语结点的非邻居结点；

正样本预测值确定模块，用于根据所述每个词语结点的邻居结点的词语结点向量，以及所述每个词语结点的结点向量，确定所述每个词语结点的邻居结点与所述每个词语结点的相似度作为正样本的预测值；

负样本预测值确定模块，用于根据所述每个词语结点的非邻居结点的词语结点向量，以及所述每个词语结点的词语结点向量，确定所述每个词语结点的非邻居结点与所述每个词语结点的相似度作为负样本的预测值；

评估模块，用于根据所述正样本的预测值以及所述负样本的预测值，对所述每个词语结点向量的准确度进行评估。