[发明专利]用于训练商品摘要生成模型和用于生成商品摘要的方法

说明书

本公开的实施例公开了用于训练商品摘要生成模型和用于生成商品摘要的方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集合，其中，该训练样本集合中包括样本商品描述文本、样本商品规格参数信息和对应的样本商品摘要，样本商品规格参数信息包括属性和属性值组成的词对，样本商品摘要中包括对应的样本商品规格参数信息中的至少一个属性值；将该训练样本集合中的训练样本的样本商品描述文本、样本商品规格参数信息作为初始商品摘要生成模型的输入，将对应的样本商品摘要作为期望输出，利用机器学习方法训练得到商品摘要生成模型。该实施方式实现了模型对属性值的针对性学习，提升了模型所生成的商品摘要对属性值的描述忠实度。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于训练商品摘要生成模型和用于生成商品摘要的方法。

背景技术

随着机器学习技术的发展，自动摘要生成技术也取得了越来越多的应用。在电商领域，往往需要根据商品的详细描述文本，利用自然语言生成(Neural LanguageGeneration，NLG)技术生成对商品的短摘要。

现有技术中，自动摘要生成模型所生成的词往往来自于训练时所使用的词典，由于诸如“240W”、“305L”等低频词因语义特征不充分而难以被准确学习，因而导致所生成的商品摘要中所包含的信息与详细描述文本不一致。而商品摘要中不准确的描述不仅会误导用户的选购，还存在着影响诚信的风险。

发明内容

本公开的实施例提出了用于训练商品摘要生成模型和用于生成商品摘要的方法、装置、电子设备和介质。

第一方面，本公开的实施例提供了一种用于训练商品摘要生成模型的方法，该方法包括：获取训练样本集合，其中，训练样本集合中包括样本商品描述文本、样本商品规格参数信息和对应的样本商品摘要，样本商品规格参数信息包括属性和属性值组成的词对，样本商品摘要中包括对应的样本商品规格参数信息中的至少一个属性值；将训练样本集合中的训练样本的样本商品描述文本、样本商品规格参数信息作为初始商品摘要生成模型的输入，将与输入的样本商品描述文本、样本商品规格参数信息对应的样本商品摘要作为期望输出，利用机器学习方法训练得到商品摘要生成模型。

第二方面，本公开的实施例提供了一种用于生成商品摘要的方法，该方法包括：获取商品描述文本和商品规格参数信息，其中，商品规格参数信息包括属性和属性值组成的词对；将商品描述文本和商品规格参数信息输入至预先训练的商品摘要生成模型，生成商品摘要，其中，商品摘要中包括商品规格参数信息中的至少一个属性值。

第三方面，本公开的实施例提供了一种用于训练商品摘要生成模型的装置，该装置包括：样本获取单元，被配置成获取训练样本集合，其中，训练样本集合中包括样本商品描述文本、样本商品规格参数信息和对应的样本商品摘要，样本商品规格参数信息包括属性和属性值组成的词对，样本商品摘要中包括对应的样本商品规格参数信息中的至少一个属性值；训练单元，被配置成将训练样本集合中的训练样本的样本商品描述文本、样本商品规格参数信息作为初始商品摘要生成模型的输入，将与输入的样本商品描述文本、样本商品规格参数信息对应的样本商品摘要作为期望输出，利用机器学习方法训练得到商品摘要生成模型。

第四方面，本公开的实施例提供了一种用于生成商品摘要的装置，该装置包括：信息获取单元，被配置成获取商品描述文本和商品规格参数信息，其中，商品规格参数信息包括属性和属性值组成的词对；生成单元，被配置成将商品描述文本和商品规格参数信息输入至预先训练的商品摘要生成模型，生成商品摘要，其中，商品摘要中包括商品规格参数信息中的至少一个属性值。

第五方面，本公开的实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面、第二方面中任一实现方式描述的方法。

第六方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面、第二方面中任一实现方式描述的方法。