[发明专利]用于发送信息的方法及装置

权利要求书

1.一种用于发送信息的方法，包括：

将用户的待处理画像信息转换为待处理向量；

将所述待处理向量导入向量生成模型，得到对应所述待处理向量的目标向量，所述向量生成模型用于将待处理向量转换为对应待处理向量的不同维度的目标向量；

根据所述待处理向量和所述目标向量向所述用户所在的终端发送信息；

其中，所述向量生成模型包括特征扩展网络和特征精简网络，以及

所述将所述待处理向量导入向量生成模型，得到对应所述待处理向量的目标向量，包括：

将所述待处理向量输入至所述特征扩展网络，得到对应所述待处理向量的扩展向量，其中，所述特征扩展网络用于对待处理向量进行向量变换，并增加所述待处理向量的向量维度；

将所述扩展向量输入至所述特征精简网络，得到目标向量，其中，所述特征精简网络用于对所述扩展向量进行向量变换，并降低所述扩展向量的向量维度。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述向量生成模型通过以下步骤训练得到：

获取至少一条样本向量，并生成初始向量生成模型和对应所述初始向量生成模型的镜像网络；

将每一条所述样本向量作为所述初始向量生成模型的输入，得到对应每一条所述样本向量的样本目标向量；

将所述样本目标向量输入至所述镜像网络，得到镜像样本向量；

响应于所述镜像样本向量与对应的样本向量之间的误差小于第一设定阈值，将所述初始向量生成模型作为训练完成的向量生成模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述初始向量生成模型包括：初始特征扩展网络和初始特征精简网络，以及

所述将每一条所述样本向量作为所述初始向量生成模型的输入，得到对应每一条所述样本向量的样本目标向量，包括：

将每一条所述样本向量作为初始特征扩展网络的输入，并将所述初始特征扩展网络的输出向量输入至所述初始特征精简网络，得到对应每一条所述样本向量的样本目标向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述镜像网络包括：镜像特征精简网络和镜像特征扩展网络，以及

所述将所述样本目标向量输入至所述镜像网络，得到镜像样本向量，包括：

将每一条所述样本向量对应的样本目标向量作为所述镜像特征精简网络的输入，并将所述镜像特征精简网络的输出输入至所述镜像特征扩展网络，得到对应每一条所述样本向量的镜像样本向量。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述向量生成模型的训练步骤还包括：

通过基准向量对所述样本目标向量的准确性进行验证；

响应于所述样本目标向量与基准向量的误差小于第二设定阈值，将所述样本目标向量输入至所述镜像网络。

6.一种用于发送信息的装置，包括：

待处理向量获取单元，被配置成将用户的待处理画像信息转换为待处理向量；

目标向量获取单元，被配置成将所述待处理向量导入向量生成模型，得到对应所述待处理向量的目标向量，所述向量生成模型用于将待处理向量转换为对应待处理向量的不同维度的目标向量；

信息发送单元，被配置成根据所述待处理向量和所述目标向量向所述用户所在的终端发送信息；

其中，所述向量生成模型包括特征扩展网络和特征精简网络，以及

所述目标向量获取单元包括：

扩展向量获取子单元，被配置成将所述待处理向量输入至所述特征扩展网络，得到对应所述待处理向量的扩展向量，其中，所述特征扩展网络用于对待处理向量进行向量变换，并增加所述待处理向量的向量维度；

目标向量获取子单元，被配置成将所述扩展向量输入至所述特征精简网络，得到目标向量，其中，所述特征精简网络用于对所述扩展向量进行向量变换，并降低所述扩展向量的向量维度。