[发明专利]排序模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种排序模型的训练方法，其中，包括：

获取样本数据对；其中，所述样本数据对包括第一样本和第二样本，所述第一样本包括第一查询内容以及与所述第一查询内容具有第一相关性等级的第一查询结果，第二样本包括第一查询内容以及与所述第一查询内容具有第二相关性等级的第二查询结果；所述第一相关性等级不同于所述第二相关性等级；

利用排序模型对所述第一查询内容与所述第一查询结果之间的相关性进行多分类预测，得到第一相关性预测结果，以及利用排序模型对所述第一查询内容与所述第二查询结果之间的相关性进行多分类预测，得到第二相关性预测结果；

利用第一损失函数拟合所述第一相关性预测结果与所述第一相关性等级之间的第一损失，以及拟合所述第二相关性预测结果与所述第二相关性等级之间的第二损失；

根据所述第一相关性预测结果和第二相关性预测结果确定相关性预测比较结果；所述相关性预测比较结果用于表示所述第一查询结果和所述第二查询结果的相关性高低比较结果；

利用第二损失函数拟合所述相关性预测比较结果与相关性等级比较结果之间的第三损失；所述相关性等级比较结果为所述第一相关性等级和所述第二相关性等级之间的比较结果；

根据第一损失、第二损失以及第三损失调整所述排序模型的模型参数，以优化所述模型参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，获取样本数据对，包括：

获取所述第一查询内容、与所述第一查询内容相关的多个候选查询结果以及所述多个候选查询结果的相关性标注；所述相关性标注用于表示所述候选查询结果与所述第一查询内容的相关性等级；

根据所述相关性标注将相关性等级不同的所述候选查询结果进行两两组合，得到所述第一查询结果和所述第二查询结果。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，利用排序模型对所述第一查询内容与所述第一查询结果之间的相关性进行多分类预测，得到第一相关性预测结果，以及利用排序模型对所述第一查询内容与所述第二查询结果之间的相关性进行多分类预测，得到第二相关性预测结果，包括：

对所述第一查询内容和所述第一查询结果组成的第一文本进程切词，得到第一分词集合，以及对所述第一查询内容和所述第一查询结果组成的第二文本进行切词，得到第二分词集合；

根据所述第一分词集合中各分词的初始化词向量获得所述第一分词集合对应的第一初始向量矩阵，以及根据所述第二分词集合中各分词的初始化词向量获得所述第二分词集合对应的第二初始向量矩阵；

利用所述排序模型提取所述第一初始向量矩阵中表示所述第一查询内容与所述第一查询结果之间关系的第一向量特征，以及利用所述排序模型提取所述第二初始向量矩阵中表示所述第一查询内容与所述第二查询结果之间关系的第二向量特征；

利用所述排序模型分别针对所述第一向量特征和所述第二向量特征对所述第一查询内容与所述第一查询结果、所述第一查询内容与所述第二查询结果之间的相关性进行多分类预测，得到所述第一相关性预测结果以及所述第二相关性预测结果。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，根据所述第一相关性预测结果和第二相关性预测结果确定相关性预测比较结果，包括：

确定所述第一相关性预测结果的第一期望值，以及确定所述第二相关性预测结果的第二期望值；

根据所述第一期望值以及所述第二期望值确定所述相关性预测对比结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述第一相关性预测结果包括所述第一查询内容与所述第一查询结果之间的相关性在多个相关性等级上的第一概率分布向量；所述第二相关性预测结果包括所述第一查询结果之间的相关性在多个相关性等级上的第二概率分布向量。

6.一种查询结果的排序方法，其中，包括：

获取查询内容以及待排序的查询结果；

利用排序模型识别所述查询内容与所述查询结果之间的相关性；所述排序模型利用权利要求1-5任一项所述的方法训练得到；

根据所述相关性对所述查询结果进行排序。