[发明专利]基于用户意图的推送方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于用户意图的推送方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的搜索词和待推送内容映射关系集合，所述待推送内容映射关系集合包括：待推送内容与关键词之间的映射关系；

基于预先训练的语义理解模型，分别获取所述搜索词对应的搜索语义向量和所述关键词对应的内容语义向量；

计算所述搜索语义向量和所述内容语义向量的相似度，根据所述相似度从所述内容语义向量中确定目标内容语义向量；

根据所述目标内容语义向量，获取与所述目标内容语义向量对应的待推送内容，进行推送。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义理解模型为基于变换器的双向编码表示网络，所述基于预先训练的语义理解模型，分别获取所述搜索词对应的搜索语义向量和所述关键词对应的内容语义向量，包括：

分别获取所述搜索词的特征向量和所述关键词的特征向量；

将所述搜索词的特征向量作为所述双向编码表示网络的输入，通过所述双向编码表示网络，得到所述搜索词对应的搜索语义向量；

将所述关键词的特征向量作为所述双向编码表示网络的输入，通过所述双向编码表示网络，得到所述关键词对应的内容语义向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别获取所述搜索词的特征向量和所述关键词的特征向量，包括：

获取所述搜索词的文本向量、位置向量、初始词向量，将所述搜索词的文本向量、位置向量、初始词向量进行融合，形成所述搜索词的特征向量；

获取所述关键词的文本向量、位置向量、初始词向量，将所述关键词的文本向量、位置向量、初始词向量进行融合，形成所述待推送内容的特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述搜索语义向量和所述内容语义向量的相似度，根据所述相似度从所述内容语义向量中确定目标内容语义向量，包括：

计算所述搜索语义向量和所述内容语义向量之间的向量距离；

根据所述向量距离，确定所述搜索语义向量和所述内容语义向量的相似度；

将所述相似度满足指定条件的所述内容语义向量作为所述目标内容语义向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述搜索语义向量和所述内容语义向量之间的向量距离，包括：

计算所述搜索语义向量与所述内容语义向量的向量长度；

计算所述搜索语义向量与所述内容语义向量的向量内积；

基于所述向量内积和所述向量长度计算所述搜索语义向量和所述内容语义向量之间的余弦距离，作为所述搜索语义向量和所述内容语义向量之间的向量距离。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取用户浏览页面的页面文本信息；

基于预先训练的语义理解模型获取所述页面文本信息对应的页面语义向量；

计算所述搜索语义向量和所述内容语义向量的余弦距离，获得第一相似度；

计算所述页面语义向量和所述内容语义向量的余弦距离，获得第二相似度；

根据所述第一相似度和所述第二相似度确定所述目标内容语义向量。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述待推送内容的关键词是所述待推送内容的标题包括的关键词，所述获取用户输入的搜索词和待推送内容映射关系集合，包括：

获取用户历史搜索数据，所述用户历史搜索数据包括用户历史搜索词和所述历史搜索词对应的用户浏览的所述待推送内容；

将所述待推送内容与所述待推送内容的标题之间的映射关系存储在所述待推送内容映射关系集合。