优化数据匹配模型：基于正负样本匹配度的训练方法

"该发明涉及一种模型训练方法和装置，主要应用于搜索引擎的搜索排序和召回模型的优化。通过从数据记录日志中提取匹配行为记录数据，这些数据包含待匹配数据和带有正负样本标识的反馈数据。训练过程旨在使正样本匹配度高于负样本匹配度，以提升数据匹配模型的性能，使模型能更准确地找到并显示符合用户需求或兴趣的信息。" 在现代信息技术中，搜索引擎和人工智能是两个关键领域。搜索引擎作为获取信息的主要工具，其搜索排序和召回机制对于用户体验至关重要。本发明针对这一问题提出了一种新的模型训练方法，旨在提高数据匹配的准确性和用户满意度。首先，它从数据记录日志中抽取一定数量的匹配行为记录，这些记录包含了待匹配的数据以及用户对结果的正负反馈。正样本标识通常代表用户满意的结果，而负样本标识则表示不满意的结果。 训练过程的核心在于对比学习。模型的目标是确保正样本的匹配度高于负样本，以此来优化模型的性能。匹配度是通过比较反馈数据（即用户的点击、浏览等行为）与待匹配数据的相似度来衡量的。正样本匹配度高意味着模型能够更准确地预测出用户可能感兴趣的内容，而负样本匹配度低则表示模型成功地避开了不相关或不受欢迎的信息。 模型训练的具体步骤包括了以下几个方面： 1. 从日志中提取匹配行为记录，每条记录都含有待匹配数据和样本类别标识。 2. 根据正样本匹配度高于负样本匹配度的训练目标，对模型进行训练。这意味着模型将优先学习如何区分正样本和负样本，从而提高匹配的精确性。 3. 使用对比损失作为优化目标，这可以通过交叉熵等计算方式来实现。对比损失反映了模型在区分正负样本上的表现，通过不断调整模型参数，可以降低整体的对比损失，从而提高模型的性能。 4. 基于所有匹配行为记录的对比损失，计算综合对比损失，并据此更新模型参数，以实现模型的持续改进。 这种方法的优势在于，它不仅关注模型的整体准确性，还强调了对用户个性化需求的满足。通过对比学习，模型能够更好地理解用户的偏好，提供更加个性化的搜索结果，从而提高用户满意度。同时，这种方法也适用于大规模数据的处理，能够在大量日志数据中快速学习和优化模型，适应互联网环境下的快速变化。 "P202210011-KHP221122109.0YS-陈杰-对比学习在搜索排序&召回模型训练中的一种应用方法"的发明提供了一种有效提升搜索引擎服务质量的解决方案，利用对比学习优化数据匹配模型，以更精准地满足用户的搜索需求，这对于提升搜索引擎的用户体验和人工智能在搜索领域的应用具有重要的实践价值。