[发明专利]语义识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种语义识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，属于互联网技术领域。该方法获取样本搜索词和第一样本业务信息，基于第一样本业务信息的多个字段分别对应的字段类型，确定第一样本业务信息的多个字段分别对应的掩盖方式，基于该多个字段分别对应的掩盖方式，对第一样本业务信息的多个字段中的词分别进行掩盖，得到第二样本业务信息，基于样本搜索词和第二样本业务信息，进行模型训练，得到语义识别模型。由于多个字段中的词都进行了掩盖，因此，这样可以使模型充分学习多个字段的语义信息，从而提高语义识别模型的推理能力。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，特别涉及一种语义识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，搜索业务得到了广泛应用。在搜索业务中，语义相关性可以用来衡量用户的搜索词与电子设备返回的业务信息在语义层面的相关程度，因此，语义相关性的确定过程可以转换成搜索词与业务信息之间进行语义匹配的过程。目前，主要是通过语义识别模型来确定搜索词与业务信息之间的匹配程度。

相关技术中在训练语义识别模型时，主要是获取样本搜索词和样本业务信息，然后随机对样本业务信息中的部分词进行掩盖，得到掩盖后的样本业务信息，然后根据样本搜索词，预测掩盖后的样本业务信息中被掩盖的词，根据预测的准确性进行模型训练，得到语义识别模型。

但样本业务信息一般可以被划分成多个具有明确语义信息的字段，而按照相关技术中随机掩盖的方法可能会出现有的字段中的词被完全掩盖，而有的字段中的词未被掩盖的情况，这样就会导致模型无法充分学习样本业务信息中每个字段的语义信息，导致语义识别模型的推理能力较差。

发明内容

本申请实施例提供了一种语义识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，可以提高语义识别模型的推理能力。该技术方案如下：

一方面，提供了一种语义识别模型的训练方法，该方法包括：

获取样本搜索词和第一样本业务信息；

基于所述第一样本业务信息的多个字段分别对应的字段类型，确定所述第一样本业务信息的多个字段分别对应的掩盖方式，所述多个字段是基于语义信息对所述第一样本业务信息进行划分得到的，一个字段对应一种掩盖方式；

基于所述第一样本业务信息的多个字段分别对应的掩盖方式，对所述第一样本业务信息的多个字段中的词分别进行掩盖，得到第二样本业务信息；

基于所述样本搜索词和所述第二样本业务信息，进行模型训练，得到语义识别模型。

一方面，提供了一种语义识别模型的训练装置，该装置包括：

获取模块，用于获取样本搜索词和第一样本业务信息；

第一确定模块，用于基于所述第一样本业务信息的多个字段分别对应的字段类型，确定所述第一样本业务信息的多个字段分别对应的掩盖方式，所述多个字段是基于语义信息对所述第一样本业务信息进行划分得到的，一个字段对应一种掩盖方式；

掩盖模块，用于基于所述第一样本业务信息的多个字段分别对应的掩盖方式，对所述第一样本业务信息的多个字段中的词分别进行掩盖，得到第二样本业务信息；

训练模块，用于基于所述样本搜索词和所述第二样本业务信息，进行模型训练，得到语义识别模型。

一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由所述处理器加载并执行，以实现如上述任一种可能实现方式的语义识别模型的训练方法。

一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行，以实现如上述任一种可能实现方式的语义识别模型的训练方法。