[发明专利]一种用于词向量获取的模型训练方法、装置和存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种用于词向量获取的模型训练方法、装置和存储介质，所述方法包括：获取用于描述目标对象的对象描述文本、以及对象标签，从多个对象描述词语中，确定出待预测词语、以及多个待输入词语，基于多个待输入词语、以及待预测词语，对词语预测模型进行训练，得到词语预测模型对应的第一模型参数，基于对象描述文本、以及对象标签，对标签预测模型进行训练，得到标签预测模型对应的第二模型参数，基于第一模型参数、以及第二模型参数，对词语预测模型、以及标签预测模型进行交替训练，得到训练后网络模型。通过该方案得到的训练后网络模型，可以获取到同时包括对象描述文本中信息、以及对象标签中信息的目标词向量。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种用于词向量获取的模型训练方法、装置和存储介质。

背景技术

在互联网内容领域，短视频标题、新闻标题、商品名称等都可以称为短文本，可以应用短文本对短视频、新闻、文章、商品等对象进行描述，如某个标题为“最畅销的口红，某明星带货！”的短视频，该标题就是该短视频所对应的短文本，它简要描述了该短视频的内容。同时，还可以利用标签对短视频、新闻、文章、商品等对象进行描述，该标签一般是人工运营或者算法标注的结果，表明该对象所属的类别。如，某个标题为“最畅销的口红，某明星带货！”的短视频，还可以对应着“美妆”的标签。

在实际应用中，通常需要通过向量的形式对短文本进行表示，由于该向量中包含与短文本相关的信息，因此，该向量可以用于寻找相似内容，或者匹配目标用户等等。

发明内容

本申请实施例提供一种用于词向量获取的模型训练方法、装置和存储介质，通过该方案得到的训练后网络模型，可以获取到同时包括对象描述文本中信息、以及对象标签中信息的目标词向量。

本申请实施例提供一种用于词向量获取的模型训练方法，包括：

获取用于描述目标对象的对象描述文本、以及对象标签，其中，所述对象描述文本中包括多个对象描述词语；

从所述多个对象描述词语中，确定出待预测词语、以及多个待输入词语；

基于所述多个待输入词语、以及所述待预测词语，对词语预测模型进行训练，得到所述词语预测模型对应的第一模型参数；

基于所述对象描述文本、以及所述对象标签，对标签预测模型进行训练，得到所述标签预测模型对应的第二模型参数；

基于所述第一模型参数、以及所述第二模型参数，对所述词语预测模型、以及所述标签预测模型进行交替训练，得到用于获取所述对象描述文本对应的目标词向量的训练后网络模型。

相应的，本申请实施例还提供一种用于词向量获取的模型训练装置，包括：

获取模块，用于获取用于描述目标对象的对象描述文本、以及对象标签，其中，所述对象描述文本中包括多个对象描述词语；

词语确定模块，用于从所述多个对象描述词语中，确定出待预测词语、以及多个待输入词语；

第一训练模块，用于基于所述多个待输入词语、以及所述待预测词语，对词语预测模型进行训练，得到所述词语预测模型对应的第一模型参数；

第二训练模块，用于基于所述对象描述文本、以及所述对象标签，对标签预测模型进行训练，得到所述标签预测模型对应的第二模型参数；

第三训练模块，用于基于所述第一模型参数、以及所述第二模型参数，对所述词语预测模型、以及所述标签预测模型进行交替训练，得到用于获取所述对象描述文本对应的目标词向量的训练后网络模型。

可选的，在一些实施例中，所述第一训练模块可以包括第一预测子模块和第一确定子模块，如下：