[发明专利]模型推荐方法和装置

权利要求书

1.一种模型推荐方法，其特征在于，包括：

确定模型需求信息，所述模型需求信息包括以下至少之一：模型名称、模型分类及模型文本信息；

确定所述模型需求信息对应的需求文本向量；

针对每个候选模型：确定所述候选模型对应的模型文本向量；确定所述需求文本向量和所述模型文本向量之间的相似值；

根据所述相似值，确定所述模型需求信息对应的推荐结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定模型需求信息，包括：

接收模型推荐请求；

根据所述模型推荐请求，确定所述模型需求信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述模型需求信息对应的需求文本向量，包括：

生成所述模型需求信息对应的模型需求文本；

根据所述模型需求文本，确定所述模型需求信息对应的需求文本向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述模型需求文本，确定所述模型需求信息对应的需求文本向量，包括：

对所述模型需求文本进行预处理，以生成预处理文本；

确定所述预处理文本中各词项的权重；

根据所述词项的权重，生成所述模型需求信息对应的需求文本向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述模型需求文本进行预处理，以生成预处理文本，包括：

对所述模型需求文本进行分词处理；

对分词处理后的模型需求文本进行停用词过滤处理；

对过滤处理后的模型需求文本进行同义词转换处理，以生成所述预处理文本。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述预处理文本中各词项的权重，包括：

从所述预处理文本中，确定多个目标词项；

利用tf-dif算法，分别确定各所述目标词项的权重。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述词项的权重，生成所述模型需求信息对应的需求文本向量，包括：

根据所述词项的权重，确定所述预测文本的特征词集合，所述特征词集合中包括至少一个特征词项；

获取预设的关键词集合；

根据所述特征词集合及所述关键词集合，生成所述模型需求信息对应的需求文本向量。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似值，确定所述模型需求信息对应的推荐结果，包括：

根据所述相似值，从所述候选模型中，挑选预设数目个候选模型；

根据所述预设数目个候选模型，生成所述模型需求信息对应的推荐结果。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述候选模型对应的模型文本向量之前，还包括：

生成所述候选模型对应的模型文本向量。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述生成所述候选模型对应的模型文本向量，包括：

获取所述候选模型的模型描述信息；

生成所述模型描述信息对应的模型描述文本；

根据所述模型描述文本，确定所述候选模型对应的模型文本向量。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述模型描述信息包括：模型属性信息及模型包信息；

所述生成所述模型描述信息对应的模型描述文本，包括：

从所述模型包信息中，提取多个词项；

分别确定各所述词项的权重；

根据所述词项的权重，确定模型包的至少一个关键词项；

根据所述至少一个关键词项及所述模型属性信息，生成所述模型描述信息对应的模型描述文本。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述模型属性信息包括以下至少之一：模型名称、模型分类、模型输出参数、模型输入参数、应用对象及评估指标。