搜索排序模型的训练方法、搜索处理方法及装置

摘要

本发明实施例提供了一种搜索排序模型的训练方法、搜索处理方法及装置。所述搜索排序模型的训练方法包括：获取多组标注的样本数据，每组所述样本数据包括搜索词及其相应的被标注为正例或负例的多个搜索结果条目；根据所述多组样本数据中的搜索词及其相应的搜索结果条目生成基于Gated RNN的搜索排序模型的输入层、词向量层、隐藏层和输出层，对所述搜索排序模型进行训练，以学所述搜索排序模型的参数。本发明实施例的搜索排序模型的训练、搜索处理方法及装置，能够提高计算得到的搜索结果条目排序分数的准确度，且为用户提供更准确的搜索排序结果。

主权项

一种基于门控循环神经网络(Gated RNN)的搜索排序模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取多组标注的样本数据，每组所述样本数据包括搜索词及其相应的被标注为正例或负例的多个搜索结果条目；根据所述多组样本数据中的搜索词及其相应的搜索结果条目生成基于Gated RNN的搜索排序模型的输入层、词向量层、隐藏层和输出层；对所述搜索排序模型进行训练，以学习所述搜索排序模型的参数。