[发明专利]数据评估方法、训练方法、装置、电子设备以及存储介质在审

专利信息
申请号: 202111096048.3 申请日: 2021-09-17
公开(公告)号: CN113806660A 公开(公告)日: 2021-12-17
发明(设计)人: 余文利;杨国强;刘伟;张博 申请(专利权)人: 北京百度网讯科技有限公司
主分类号: G06F16/958 分类号: G06F16/958;G06F16/951;G06K9/62
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 刘丽丽
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 数据 评估 方法 训练 装置 电子设备 以及 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种数据评估方法,包括:

响应于用于识别待识别索引数据的质量的请求,获取与所述待识别索引数据相对应的目标网页的目标关联数据,其中,所述目标网页为未知网页内容的网页,所述目标关联数据表征与所述待识别索引数据相对应的目标网页的质量;以及

基于所述目标关联数据,得到针对所述待识别索引数据的质量评估结果。

2.根据权利要求1所述的方法,所述基于所述目标关联数据,得到针对所述待识别索引数据的质量评估结果之前,所述方法还包括:

从所述目标关联数据中确定目标类型的目标关联数据;以及

从所述目标类型的目标关联数据中提取目标类型的目标关联特征,作为所述目标关联数据。

3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述目标类型的目标关联数据包括针对所述目标网页的用户反馈数据;

所述从所述目标类型的目标关联数据中提取目标类型的目标关联特征包括:

利用反馈特征提取模型从所述针对所述目标网页的用户反馈数据中提取用户反馈特征,

其中,所述反馈特征提取模型包括顺序连接的编码解码模块、第一全连接层、长短期记忆网络模块和第二全连接层。

4.根据权利要求2所述的方法,其中,所述目标类型的目标关联数据包括网页内与链接相关的文本数据;

所述从所述目标类型的目标关联数据中提取目标类型的目标关联特征包括:

利用文本特征提取模型从所述网页内与链接相关的文本数据中提取文本特征,

其中,所述文本特征提取模型包括顺序连接的切词模块和卷积神经网络模块。

5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述目标关联数据,得到针对所述待识别索引数据的质量评估结果包括:

将所述目标关联数据输入至评估模型,得到针对所述待识别索引数据的所述质量评估结果。

6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述目标关联数据包括以下至少一项:

与所述目标网页相关的属性数据、与所述目标网页相关的网站的属性数据、针对所述目标网页的用户反馈数据。

7.根据权利要求6所述的方法,其中,

所述与所述目标网页相关的属性数据包括以下至少一项:网页外链接数量、网页内链接数量、网页内与链接相关的文本数据;

所述与所述目标网页相关的网站的属性数据包括以下至少一项:网站内链接数量、网站外链接数量、针对所述与所述目标网页相关的网站的用户反馈数据;

所述针对所述目标网页的用户反馈数据包括以下至少一项:收藏行为数据、点赞行为数据、分享行为数据、评论数据。

8.一种评估模型的训练方法,包括:

确定针对索引数据的多个质量问题类型;

针对所述多个质量问题类型中的每个质量问题类型,获取与所述每个质量问题类型相匹配的训练数据和与所述训练数据相对应的标签,其中,所述训练数据包括与样本索引数据相对应的样本网页的目标关联数据,所述样本网页为未知网页内容的网页,所述标签指示了所述样本索引数据的质量;以及

利用所述训练数据和所述标签训练评估模型,得到经训练的评估模型。

9.根据权利要求8所述的方法,其中,所述利用所述训练数据和所述标签训练评估模型,得到经训练的评估模型包括:

从所述训练数据中确定目标类型的训练数据;

从所述目标类型的训练数据中提取目标类型的训练特征;以及

利用所述目标类型的训练特征和所述标签训练所述评估模型,得到所述经训练的评估模型。

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