[发明专利]商品数据的处理方法、装置和系统

权利要求书

1.一种商品数据的处理方法，其特征在于，包括：

对商品标识信息进行分词处理，得到至少一个分词；

基于所述至少一个分词在所述商品标识信息中的含义确定所述至少一个分词的词向量；

将所述至少一个分词的词向量共同输入至第一模型进行分析，得到所述商品标识信息的中心词向量，其中，通过多组数据对所述第一模型进行训练，所述多组数据中的每组数据中均包括：样本词向量和用于标识所述样本词向量为中心词的标签；

至少基于所述中心词向量确定与所述中心词向量匹配的商品。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述至少一个分词在所述商品标识信息中的含义确定所述至少一个分词的词向量，包括：

将所述至少一个分词分别输入至第二模型进行分析，得到所述至少一个分词的词向量，其中，所述至少一个分词的词向量和所述至少一个分词在所述商品标识信息中的上下文具有对应关系，所述第二模型依据样本分词在不同上下文的含义进行训练。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述至少一个分词在所述商品标识信息中的含义确定所述至少一个分词的词向量包括：

确定所述至少一个分词在所述商品标识信息中的上下文信息；

依据所述上下文信息确定所述至少一个分词在所述商品标识信息中的含义；

基于所述含义对所述至少一个分词进行向量化处理，得到所述至少一个分词的词向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述至少一个分词的词向量共同输入至第一模型进行分析包括：

将所述至少一个分词的词向量按照顺序进行拼接，并将拼接好后得到的词向量输入至所述第一模型进行分析，其中，所述顺序包括：所述至少一个分词的词向量所对应的分词在所述商品标识信息中的顺序。

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，

所述方法还包括：接收来自客户端设备的查询请求，其中，该查询请求中携带有待检索的所述商品标识信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，至少基于所述中心词向量确定与所述中心词向量匹配的商品包括：

确定商品标识数据库中所述商品标识信息的中心词；

确定所述中心词向量所对应中心词与所述商品标识数据库中中心词的相似度；

在所述相似度大于预设阈值时，确定与所述商品标识数据库中中心词对应的商品为所述查询请求所请求的商品。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：向所述客户端设备反馈与所述中心词向量匹配的商品，并通过所述客户端设备展示与所述中心词向量匹配的商品。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型为词向量语言模型，所述第二模型为循环神经网络模型。

9.一种商品数据的处理方法，其特征在于，包括：

对商品标识信息进行分词处理，得到至少一个分词；

基于所述至少一个分词在所述商品标识信息中的含义确定所述至少一个分词的词向量；

将所述至少一个分词的词向量共同确定所述商品标识信息的中心词向量；

至少基于所述中心词向量确定与所述中心词向量匹配的商品。

10.一种商品数据的处理装置，其特征在于，包括：

分词模块，用于对商品标识信息进行分词处理，得到至少一个分词；

第一确定模块，用于基于所述至少一个分词在所述商品标识信息中的含义确定所述至少一个分词的词向量；

分析模块，用于将所述至少一个分词的词向量共同输入至第一模型进行分析，得到所述商品标识信息的中心词向量，其中，通过多组数据对所述第一模型进行训练，所述多组数据中的每组数据中均包括：样本词向量和用于标识所述样本词向量为中心词的标签；

第二确定模块，用于至少基于所述中心词向量确定与所述中心词向量匹配的商品。