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公开(公告)号：CN105183818A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510536670.X
申请日：2015-08-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种搜索结果的显示方法及装置，其中，所述显示方法包括：根据搜索词获得搜索结果列表；若搜索结果列表中的搜索结果满足预定要求，则根据所述搜索词和所述搜索结果的信息提供实体按照所述预定要求对应的模板调整所述搜索结果；显示调整后的搜索结果。该方法可以根据所述搜索词和所述搜索结果的信息提供实体显示搜索结果，使得搜索结果显示的精准度高，缩短了搜索时长，从而提供了搜索结果的点展率和搜索效率。
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公开(公告)号：CN117473035A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311337463.2
申请日：2023-10-16
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Inventor： 黄飞 , 汪洋 , 叶超 , 潘学东 , 邢越 , 冯朝兵 , 崔自鑫 , 朱坤鸿 , 戴琳 , 王超 , 杨新涛 , 梁智豪 , 林坤海 , 徐一凯 , 丁文达 , 郭树波 , 张贺明 , 米琳 , 许子豪 , 景春臻 , 叶广振 , 贺登武 , 国智 , 曾晨 , 李双龙 , 刘林
IPC: G06F16/31 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06Q30/0241
Abstract: 本公开提出了一种广告召回方法、模型训练方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习、大模型技术领域。方法包括：获取目标查询文本；将目标查询文本输入至大模型，通过大模型基于目标查询文本，生成待召回的目标广告的关联文本；基于关联文本，从广告库中的多个候选广告中，确定目标广告。由此，可利用大模型基于目标查询文本，直接生成待召回的目标广告的关联文本，以确定目标广告，提高了广告召回的精度，而且相较于相关技术中需要依赖广告的倒排索引表来实现广告召回，本方案中不需要依赖广告的倒排索引表，大大降低了广告召回所需的存储空间和计算资源，便于在终端等电子设备上部署。
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公开(公告)号：CN105160545B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201510484668.2
申请日：2015-08-07
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种投放信息样式确定方法及装置。其中，所述方法包括：获取当前投放信息在至少两种候选样式中各候选样式下的特征集，其中所述特征集包括展现样式特征；分别根据各候选样式下的特征集，采用预先根据机器学习算法创建的投放信息样式转化率模型，预估所述当前投放信息在各候选样式下的转化率；根据预估结果从所述至少两种候选样式中确定所述当前投放信息的投放样式。本发明实施例提供的技术方案，能够提高投放信息的投放效果。
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公开(公告)号：CN105183818B
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201510536670.X
申请日：2015-08-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/00
Abstract: 本发明提供了一种搜索结果的显示方法及装置，其中，所述显示方法包括：根据搜索词获得搜索结果列表；若搜索结果列表中的搜索结果满足预定要求，则根据所述搜索词和所述搜索结果的信息提供实体按照所述预定要求对应的模板调整所述搜索结果；显示调整后的搜索结果。该方法可以根据所述搜索词和所述搜索结果的信息提供实体显示搜索结果，使得搜索结果显示的精准度高，缩短了搜索时长，从而提供了搜索结果的点展率和搜索效率。
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公开(公告)号：CN108108992A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201611070573.7
申请日：2016-11-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种基于实体聚类的广告计费处理方法和装置，其中，方法包括：对广告历史数据进行聚合处理，确定广告账户标识与广告实体之间的第一映射关系；根据第一映射关系对广告词的历史账户保留价进行训练，生成广告价值分布模型；根据广告价值分布模型计算广告实体与广告词的实体保留价之间的第二映射关系，以根据第一映射关系和第二映射关系对在线广告进行计费处理。该方法基于广告实体与广告保留价建立关系，进而根据与广告实体对应的广告保留价，对广告进行计费处理，提高了对广告计费的处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105160545A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510484668.2
申请日：2015-08-07
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种投放信息样式确定方法及装置。其中，所述方法包括：获取当前投放信息在至少两种候选样式中各候选样式下的特征集，其中所述特征集包括展现样式特征；分别根据各候选样式下的特征集，采用预先根据机器学习算法创建的投放信息样式转化率模型，预估所述当前投放信息在各候选样式下的转化率；根据预估结果从所述至少两种候选样式中确定所述当前投放信息的投放样式。本发明实施例提供的技术方案，能够提高投放信息的投放效果。
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公开(公告)号：CN118035551A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410232499.2
申请日：2024-02-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , H04L67/306 , H04L67/55
Abstract: 本公开提供了资源推送方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及智能检索技术领域、大数据技术领域和深度学习技术领域。具体实现方案为：响应于获取到搜索信息，对搜索信息进行检索交互属性检测，得到检测结果，检测结果表征搜索信息与检索交互操作之间的相关性程度；根据检测结果，确定与搜索信息相对应的关联检索场景信息；根据搜索信息和关联检索场景信息进行资源检索，得到目标资源；以及推送目标资源。
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公开(公告)号：CN116628315B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310371823.4
申请日：2023-04-07
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了搜索方法、深度学习模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域及自然语言处理技术领域等。具体实现方案为：获取搜索文本；基于搜索文本、多个待匹配内容和多个待匹配内容各自的属性信息，确定多个待匹配内容各自与搜索文本之间的匹配度；以及基于多个匹配度，从多个待匹配内容中确定目标待匹配内容。
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公开(公告)号：CN117573973A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311542158.7
申请日：2023-11-17
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了资源推荐方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及大数据技术领域、智能搜索技术领域和人工智能技术领域。具体实现方案为：响应于资源推荐请求，获取多个候选资源各自相关的候选资源特征；根据预训练的深度学习模型处理多个所述候选资源特征，从多个所述候选资源中得到至少一个第一推荐资源；根据与至少一个所述第一推荐资源相关的第一推荐资源特征，从多个所述候选资源中确定至少一个第二推荐资源；以及在交互页面中展示推荐资源集，其中，所述推荐资源集包括所述第一推荐资源和所述第二推荐资源。
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公开(公告)号：CN117573817A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311340353.1
申请日：2023-10-16
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了模型训练方法、相关性确定方法、装置、设备及存储介质，人工智能技术领域，尤其涉及智能搜索、深度学习、自然语言处理及大语言模型等技术领域。具体实现方案为：获取样本输入数据，样本输入数据包括样本查询词、样本搜索结果和标准相关性理由；将样本输入数据输入至预设相关性模型，预设相关性模型中包括大语言模型以及全连接层，根据全连接层的输出确定样本相关性分数，以及根据大语言模型的输出确定样本相关性理由；根据样本相关性分数、样本输入数据对应的样本标签、样本相关性理由以及标准相关性理由确定目标损失关系，并基于目标损失关系对预设相关性模型进行训练。通过采用上述技术方案，可以增强相关性模型的可解释性。
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