公开(公告)号：CN117725113A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311654784.5

申请日：2023-12-05

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 甘淳井 ,  胡斌斌 ,  杨丹 ,  刘子奇 ,  申月 ,  张志强 ,  顾进杰 ,  周俊 ,  张冠男

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/28 ,  G06F16/242

Abstract: 本说明书的实施例提供了一种基于大语言模型的知识挖掘方法和装置。在该基于大语言模型的知识挖掘方法中，根据预定实体图谱，获取针对源实体的结构化知识；根据该源实体在该预定实体图谱中的目标属性确定候选关系集；利用大语言模型根据该结构化知识、该候选关系集和针对该源实体的附加知识，输出对应的目标关系集和可继承知识，其中，该可继承知识包括该目标关系集中的关系所对应的至少一个目标实体词；再利用大语言模型基于该源实体、该目标关系集中的关系和结构化知识、附加知识、可继承知识中的至少一项构建的提示信息，输出与所提供的关系对应的候选实体词集；进而，得到与该源实体相关联的实体和相应关系。

公开(公告)号：CN118379114A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410621838.6

申请日：2024-05-17

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 甘淳井 ,  胡斌斌 ,  黄波 ,  刘子奇 ,  张志强 ,  周俊

IPC: G06Q30/0601 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08 ,  G06N5/022

Abstract: 本说明书实施例提供一种图神经网络的训练及商品推送的技术方案，在进行商品推送过程中引入知识图谱，而为了训练用于处理知识图谱的图神经网络，引入用户意图、商品原型，以及用户意图和商品原型之间的决策路径。如此，基于经由用户意图优化的用户表征、经由商品原型优化的商品表征、决策路径数量、偏好预测的损失共同确定预测损失，如此训练的图神经网络可以携带用户意图和路径决策信息，从而更准确地进行信息推送。

公开(公告)号：CN118378099A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410612144.6

申请日：2024-05-16

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 甘淳井 ,  杨丹 ,  胡斌斌 ,  张涵笑 ,  李思远 ,  刘子奇 ,  申月 ,  鞠林 ,  张志强 ,  顾进杰 ,  梁磊 ,  周俊

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F40/20 ,  G06F16/38 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例提供一种针对自然语言处理模型的数据召回方法及装置，针对待通过自然语言模型处理的第一信息，可以对其进行数据召回的预处理，以将召回的文本与第一信息一起经由自然语言处理模型进行处理，得到相应业务处理结果。在数据召回过程中，可以先从数据库中检索与第一信息相匹配的若干文本作为候选文本，然后利用预先训练的效用模型对各个候选文本进行有效性评估，以得到各个候选文本分别对应的各个效用分数，再针对各个候选文本，分别基于相应相似度和效用分数的融合得到相应的融合分数，并根据各个融合分数从候选文本中筛选出目标文本作为召回数据。如此，可以有效节约计算成本。

公开(公告)号：CN116304337A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310274863.7

申请日：2023-03-15

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 甘淳井 ,  胡斌斌 ,  黄波 ,  赵天宇 ,  张志强 ,  周俊

IPC: G06F16/9535 ,  G06F18/214 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例提供对象推荐模型训练方法、推荐对象确定方法及装置。在每轮模型训练时，确定用户特征的用户特征嵌入表征、目标对象和用户交互对象的对象特征嵌入表征。从用户交互对象的对象特征嵌入表征中解耦出用户兴趣嵌入表征和用户从众嵌入表征；分别根据目标对象的对象特征嵌入表征以及用户特征嵌入表征与用户兴趣嵌入表征和用户从众嵌入表征之间的耦合结果确定目标对象表征、用户兴趣表征和用户从众表征；根据基于用户兴趣表征、用户从众表征与目标对象表征确定出的用户兴趣预测结果和用户从众预测结果调整对象推荐模型的模型参数。

公开(公告)号：CN117216575A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311393266.2

申请日：2023-10-25

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 甘淳井 ,  黄波 ,  胡斌斌 ,  张志强 ,  周俊

IPC: G06F18/214 ,  G06N5/02 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/901

Abstract: 本说明书实施例提供了用于训练推荐模型的方法及装置，在该方法中，按照以下方式进行处理，直至满足预训练结束条件：从源域所包括的源推荐数据中获取用户对应的用户数据以及用户所交互的推荐对象；基于实体图谱得到用户对应的用户特征向量和推荐对象所关联的各个实体对应的实体特征向量；基于各个实体特征向量以及利用原型库中的各个原型对各个实体进行表征得到的原型侧实体特征向量进行对比学习，得到第一损失；根据第一损失以及第二损失得到总损失；以及根据总损失对推荐模型以及匹配原型进行调整，并返回执行从源推荐数据中获取用户数据和推荐对象的操作。