公开(公告)号：CN118569408A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410719389.9

申请日：2024-06-05

申请人： 北京沃东天骏信息技术有限公司 ,  北京京东世纪贸易有限公司

发明人： 鞠振刚 ,  金均生 ,  江雪 ,  刘明华 ,  贺晓宇 ,  魏望 ,  王景森 ,  张国威

IPC分类号： G06N20/00 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/951

摘要： 本公开的实施例公开了相关性评估模型的训练方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取用户在物品搜索平台上的历史点击行为数据，其中，历史点击行为数据包括历史搜索关键词和历史点击物品信息；基于历史点击行为数据，生成训练样本集；利用训练样本集对基于转换器的模型进行训练，得到相关性评估模型，其中，相关性评估模型用于评估搜索关键词与对应的搜索结果中的每条物品信息的相关性，且相关性预估模型完全基于自注意力机制，在预估单个词语时聚焦输入序列中的所有词语。该实施方式利用基于转换器的模型训练相关性评估模型，提高了模型的预估效果。

公开(公告)号：CN118861201A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410873827.7

申请日：2024-07-01

申请人： 北京沃东天骏信息技术有限公司

发明人： 鞠振刚 ,  金均生 ,  江雪 ,  庞明 ,  刘明华 ,  张国威 ,  冯亮

IPC分类号： G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/35 ,  G06F40/284

摘要： 本发明公开了一种查询语句意图识别的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：响应于意图识别请求，对查询语句进行特征提取得到查询向量；将查询向量输入到预测模型中，判断查询语句是否有查询对象意图；在判定查询语句有查询对象意图的情况下，根据查询向量和预设的每个对象的对象特征向量进行低秩化处理和运算，得到每个对象的预测分数；根据设定的分数阈值和每个对象的预测分数得到可选对象集；根据设定的筛选规则从可选对象集中选取目标对象，作为查询语句的意图识别结果。该实施方式提升了系统吞吐量，提升了推理性能；大大减少了计算量，节省了算力；大大减少了传输数据量，减少了数据传输耗时。

公开(公告)号：CN113781087A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202110127220.0

申请日：2021-01-29

申请人： 北京沃东天骏信息技术有限公司

发明人： 金均生 ,  朱发楠 ,  鄢雨 ,  刘明华

IPC分类号： G06Q30/02 ,  G06F16/901 ,  G06Q10/06

摘要： 本公开属于计算机技术领域，涉及一种推荐对象的召回方法及装置、存储介质、电子设备。该方法包括：获取历史对象标识，并确定与所述历史对象标识对应的多个待推荐对象标识；其中，所述多个待推荐对象标识通过链式结构关联；按照所述链式结构计算所述历史对象标识和所述多个待推荐对象标识之间的多个待推荐分值；基于所述链式结构，根据所述多个待推荐分值在所述多个待推荐对象标识中确定召回对象标识，以按照所述召回对象标识进行召回。本公开一方面，将链式结构与计算过程有效结合，实现了亿量级对象的高性能个性化召回服务，有效减少了计算次数和计算耗时；另一方面，满足了线上服务高并发、低时延的性能需求，也提高了离线过程中的召回性能。

公开(公告)号：CN113781087B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202110127220.0

申请日：2021-01-29

申请人： 北京沃东天骏信息技术有限公司

发明人： 金均生 ,  朱发楠 ,  鄢雨 ,  刘明华

IPC分类号： G06Q30/0251 ,  G06F16/901 ,  G06Q30/0201 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q30/0601

摘要： 本公开属于计算机技术领域，涉及一种推荐对象的召回方法及装置、存储介质、电子设备。该方法包括：获取历史对象标识，并确定与所述历史对象标识对应的多个待推荐对象标识；其中，所述多个待推荐对象标识通过链式结构关联；按照所述链式结构计算所述历史对象标识和所述多个待推荐对象标识之间的多个待推荐分值；基于所述链式结构，根据所述多个待推荐分值在所述多个待推荐对象标识中确定召回对象标识，以按照所述召回对象标识进行召回。本公开一方面，将链式结构与计算过程有效结合，实现了亿量级对象的高性能个性化召回服务，有效减少了计算次数和计算耗时；另一方面，满足了线上服务高并发、低时延的性能需求，也提高了离线过程中的召回性能。

公开(公告)号：CN116415689A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310324730.6

申请日：2023-03-29

申请人： 北京沃东天骏信息技术有限公司 ,  北京京东世纪贸易有限公司

发明人： 金均生 ,  李盼 ,  王景森 ,  赵磊 ,  刘明华 ,  李健 ,  齐浩 ,  林战刚 ,  胡景贺

IPC分类号： G06N20/00 ,  G06N5/04

摘要： 本申请提出了一种模型量化方法及其装置，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取待量化的源深度学习模型和源深度学习模型的第一模型格式；获取量化后目标深度学习模型所支持的第二模型格式，并在第一模型格式与第二模型格式不一致时，对源深度学习模型进行格式转换，以获取第二模型格式下的第一候选深度学习模型；对第一候选深度学习模型的模型参数进行量化处理，以获取第二候选深度学习模型；对第二候选深度学习模型进行轻量级推理转换，以获取量化后的目标深度学习模型。本申请可以提高模型量化的通用性，适用于多深度学习训练框架生成的不同模型格式的深度学习模型，可以平衡深度学习模型的量化效率以及量化精度，减少内存占用和参数更新。