[发明专利]概率预测模型训练方法、概率预测方法及装置在审
| 申请号: | 202010399572.7 | 申请日: | 2020-05-12 |
| 公开(公告)号: | CN111782676A | 公开(公告)日: | 2020-10-16 |
| 发明(设计)人: | 步佳昊;杨扬;李勇;王金刚;周翔;张富峥;陈胜;仙云森;王仲远 | 申请(专利权)人: | 北京三快在线科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/242 | 分类号: | G06F16/242;G06F16/2458;G06F16/953;G06K9/62;G06Q10/04;G06Q30/06 |
| 代理公司: | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人: | 任亚娟 |
| 地址: | 100083 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 概率 预测 模型 训练 方法 装置 | ||
1.一种概率预测模型训练方法,其特征在于,包括:
获取与业务方关联的训练样本;所述训练样本包括与所述业务方关联的查询语句、所述业务方对应的业务方名称、所述业务方对应的业务方描述信息和所述查询语句与所述业务方关联的初始订单;
将查询语句、所述业务方名称和所述业务方描述信息输入至初始概率预测模型,获取所述业务方对应的预测下单概率;
根据所述初始订单和所述预测下单概率,计算得到所述初始排序模型的损失值;
在所述损失值处于预设范围内的情况下,将所述初始概率预测模型作为目标概率预测模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述初始概率预测模型包括编码层和概率预测层,所述将查询语句、所述业务方名称和所述业务方描述信息输入至初始排序模型,获取所述业务方对应的预测下单概率,包括:
将所述查询语句、所述业务方名称和所述业务方描述信息进行拼接,得到所述业务方对应的拼接文本;
将所述拼接文本输入至所述初始概率预测模型;
调用所述编码层对所述拼接文本进行编码处理,生成所述拼接文本对应的编码向量;
调用所述概率预测层根据所述编码向量对所述训练样本进行概率预测,确定所述预测下单概率。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述查询语句、所述业务方名称和所述业务方描述信息进行拼接,得到所述业务方对应的拼接文本,包括:
在所述查询语句和所述业务方名称、所述业务方名称和所述业务方描述信息之间分别采用预置分隔符相连,得到所述拼接文本。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述调用所述编码层对所述拼接文本进行编码处理,生成所述拼接文本对应的编码向量,包括:
调用所述编码层对所述拼接文本进行编码处理,得到所述拼接拼接文本对应的字编码向量、片段编码向量和位置编码向量。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述调用所述概率预测层根据所述编码向量对所述训练样本进行概率预测,确定所述预测下单概率,包括:
调用所述概率预测层对所述字编码向量、所述片段编码向量和所述位置编码向量进行处理,生成所述预测下单概率。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述业务方描述信息包括:业务方品类信息、业务方标签信息和业务方位置信息中的至少一种。
7.一种概率预测方法,其特征在于,包括:
获取查询语句;
根据所述查询语句进行查询,得到与所述查询语句匹配的至少一个业务方;
获取所述至少一个业务方对应的业务方名称和业务方描述信息;
将所述查询语句、所述业务方名称和所述业务方描述信息输入至目标概率预测模型;
通过所述目标概率预测模型对所述查询语句、所述业务方名称和所述业务方描述信息进行处理,确定所述至少一个业务方对应的下单概率;
根据所述下单概率对所述至少一个业务方进行排序,并将排序后的业务方发送给所述查询语句对应的终端。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述将所述查询语句、所述业务方名称和所述业务方描述信息输入至目标概率预测模型,包括:
将所述查询语句、所述业务方名称和所述业务方描述信息进行拼接,得到所述业务方对应的拼接文本;
将所述拼接文本输入至所述目标概率预测模型。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述目标概率预测模型包括编码层和概率预测层,所述通过所述目标概率预测模型对所述查询语句、所述业务方名称和所述业务方描述信息进行处理,确定所述至少一个业务方对应的下单概率,包括:
调用所述编码层对所述查询语句、所述业务方名称和所述业务方描述信息进行编码处理,生成相应的编码向量;
调用所述概率预测层对所述编码向量进行处理,生成所述至少一个业务方对应的下单概率。
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