[发明专利]一种产品文本的确定方法、装置、计算机设备和介质

权利要求书

1.一种产品文本的确定方法，其特征在于，包括：

获取用户所提交的查询请求；其中，所述查询请求中携带有查询文本；

生成与所述查询文本的语义相似度大于预设数值的拓展文本；

根据所述查询文本和所述拓展文本，在产品文本数据库中筛选出多个产品文本；其中，所述产品文本存储的产品文本包括以下至少一种或几种：从网络中获取的产品文本、从线下资料中获取的产品文本；

根据所述查询文本和所述拓展文本，计算每一个筛选出来的产品文本的第一相关性；

根据每一个筛选出来的产品文本的第一相关性，确定用于向所述用户推送的产品文本。

2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，在获取用户所提交的查询请求之后，在生成与所述查询文本的语义相似度大于预设数值的拓展文本之前，还包括：

根据正确语料对所述查询文本进行纠错，以得到正确的查询文本。

3.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述根据所述查询文本和所述拓展文本，在产品文本数据库中筛选出多个产品文本，包括：

分别对所述查询文本和所述拓展文本进行分词；

针对所述查询文本中的每一个分词，在所述产品文本数据库中筛选出该分词所对应的产品文本；

针对拓展文本中的每一个分词，在所述产品文本数据库中筛选出该分词所对应的产品文本。

4.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，根据所述查询文本和所述拓展文本，计算每一个筛选出来的产品文本的第一相关性，包括：

根据所述查询文本和所述拓展文本生成标准文本；

根据标准文本，计算每一个筛选出来的产品文本的第一相关性。

5.根据权利要求4所述的确定方法，其特征在于，所述根据标准文本，计算每一个筛选出来的产品文本的第一相关性，包括：

对所述标准文本进行分词，以得到分词结果；

针对每一个筛选出来的产品文本，根据所述分词结果中每一个分词在该产品文本的相关性，计算该产品文本与所述标准文本的第一相关性。

6.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，还包括：

针对每一个筛选出来的产品文本，将筛选出的产品文本和所述用户的用户数据输入至预先训练好的相关性计算模型，以该产品文本的第二相关性；

根据每一个筛选出来的产品文本的第二相关性，确定用于向所述用户推送的产品文本。

7.根据权利要求6所述的确定方法，其特征在于，构建训练好的相关性计算模型包括如下步骤：

获取产品文本训练样本集；其中，所述产品文本训练样本集中包含有多个训练样本，每个训练样本中包括产品文本和该产品文本所对应的用户数据；

针对每一个训练样本，该训练样本中的产品文本作为相关性计算模型的正样本，该训练样本中该产品文本所对应的用户数据作为相关性计算模型的负样本，将正样本和负样本同时输入至待训练的相关性计算模型中，对待训练的相关性计算模型记性训练。

8.一种产品文本的确定装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取用户所输入的目标产品的查询请求；其中，所述查询请求中携带有查询文本；

拓展模块，用于生成与所述查询文本的语义相似度大于预设数值的拓展文本；

筛选模块，用于根据所述查询文本和所述拓展文本，在产品文本数据库中筛选出多个产品文本；其中，所述产品文本存储的产品文本包括以下至少一种或几种：从网络中获取的产品文本、从线下资料中获取的产品文本；

计算模块，用于根据所述查询文本和所述拓展文本，计算每一个筛选出来的产品文本的第一相关性；

确定模块，用于根据每一个筛选出来的产品文本的第一相关性，确定用于向所述用户推送的产品文本。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1-7中任一项所述的方法的步骤。