对象预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质转让专利
申请号 : CN202210005212.3
文献号 : CN114021579B
文献日 : 2022-04-19
发明人 : 杨骑滔
申请人 : 浙江口碑网络技术有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种对象预测方法,包括:
响应于检测到用户客户端长辈模式已开启,开启语音采集组件,并获取用户输入的对于对象的需求语音;
解析所述对象的需求语音,得到对象需求特征数据;
将所述对象需求特征数据输入预训练过的对象预测模型,预测得到用户想要的目标对象,其中,所述对象预测模型是基于历史对象相关数据预训练得到的,包括确定初始对象预测模型;获取历史对象相关数据集合,其中,所述历史对象相关数据集合包括历史对象需求数据和与所述历史对象需求数据对应的历史选择对象数据,所述历史选择对象数据包括以下数据中的一种或多种:历史选择对象口味数据、历史选择对象评价数据、历史选择对象价格数据、历史选择对象配送时间;以所述历史对象需求数据作为输入,以与其对应的历史选择对象数据作为输出训练所述初始对象预测模型,得到对象预测模型;
其中,所述解析所述对象的需求语音,得到对象需求特征数据,包括:对于所述对象的需求语音进行语义分析得到特征数据的概率值,结合长辈常用语音指令对概率值进行调整,根据调整后的概率值确定所述对象需求特征数据。
2.根据权利要求1所述的方法,所述将所述对象需求特征数据输入预训练过的对象预测模型,预测得到用户想要的目标对象,包括:将所述对象需求特征数据输入至预先训练好的对象预测模型中,得到多个对象预测结果及其对应的概率;
将概率最高的一个或多个对象预测结果作为用户想要的目标对象。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述对象预测模型数据存储在本地磁盘中,所述历史对象相关数据存储在本地内存中,所述对象预测模型实时调用所述历史对象相关数据在本地进行训练。
4.根据权利要求3所述的方法,还包括:将所述对象需求特征数据,及其对应的目标对象预测结果数据作为新的训练数据加入所述对象预测模型的历史对象相关数据集合中,对于所述对象预测模型进行训练。
5.根据权利要求1‑4任一所述的方法,还包括:获取所述目标对象的购买信息,并显示。
6.一种对象预测装置,包括:
获取模块,被配置为响应于检测到用户客户端长辈模式已开启,开启语音采集组件,并获取用户输入的对于对象的需求语音;
解析模块,被配置为解析所述对象的需求语音,得到对象需求特征数据;
预测模块,被配置为将所述对象需求特征数据输入预训练过的对象预测模型,预测得到用户想要的目标对象,其中,所述对象预测模型是基于历史对象相关数据预训练得到的,包括确定初始对象预测模型;获取历史对象相关数据集合,其中,所述历史对象相关数据集合包括历史对象需求数据和与所述历史对象需求数据对应的历史选择对象数据,所述历史选择对象数据包括以下数据中的一种或多种:历史选择对象口味数据、历史选择对象评价数据、历史选择对象价格数据、历史选择对象配送时间;以所述历史对象需求数据作为输入,以与其对应的历史选择对象数据作为输出训练所述初始对象预测模型,得到对象预测模型;
其中,所述解析模块被配置为:
对于所述对象的需求语音进行语义分析得到特征数据的概率值,结合长辈常用语音指令对概率值进行调整,根据调整后的概率值确定所述对象需求特征数据。
7.一种电子设备,包括存储器和处理器;其中,所述存储器用于存储一条或多条计算机指令,其中,所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现权利要求1‑5任一项所述的方法步骤。
8.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机指令,其中,该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1‑5任一项所述的方法步骤。
说明书 :
对象预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
技术领域
背景技术
分、口味、价格等因素挑选出自己想吃的餐品下单,该下单方式操作复杂,由于可选种类繁
多,因此较为耗时, 用户体验较差。当然用户也可以打开历史订单页面,选择之前购买过的
记录,选择再来一单,该下单方式虽然操作相对简单快捷,但也都是重复操作。因此,亟需一
种能够满足用户多种需求的方便快捷的外卖点餐方案。
发明内容
以下数据中的一种或多种:历史选择对象口味数据、历史选择对象评价数据、历史选择对象
价格数据、历史选择对象配送时间;
数据存储在本地磁盘中,所述历史对象相关数据存储在本地内存中,所述对象预测模型实
时调用所述历史对象相关数据在本地进行训练。
中,还包括:
在第一方面的第六种实现方式中,还包括:
到的;
以下数据中的一种或多种:历史选择对象口味数据、历史选择对象评价数据、历史选择对象
价格数据、历史选择对象配送时间;
数据存储在本地磁盘中,所述历史对象相关数据存储在本地内存中,所述对象预测模型实
时调用所述历史对象相关数据在本地进行训练。
中,所述训练模块还被配置为:
在第二方面的第六种实现方式中,还包括:
被配置为用于执行所述存储器中存储的计算机指令。所述对象预测装置还可以包括通信接
口,用于对象预测装置与其他设备或通信网络通信。
指令。
新点餐品还是历史餐品重复点餐,操作均较为简单方便快捷,因此有效提高了用户的操作
效率,提升了用户的使用体验。
附图说明
具体实施方式
的部分。
他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。
术方案无论对于新点餐品还是历史餐品重复点餐,操作均较为简单方便快捷,因此有效提
高了用户的操作效率,提升了用户的使用体验。
比,综合评分、口味、价格等因素挑选出自己想吃的餐品下单,该下单方式操作复杂,由于可
选种类繁多,因此较为耗时,用户体验较差。当然用户也可以打开历史订单页面,选择之前
购买过的记录,选择再来一单,该下单方式虽然操作相对简单快捷,但也都是重复操作。因
此,亟需一种能够满足用户多种需求的方便快捷的外卖点餐方案。
征数据进行实时自动对象预测。该技术方案无论对于新点餐品还是历史餐品重复点餐,操
作均较为简单方便快捷,因此有效提高了用户的操作效率,提升了用户的使用体验。
况,因此,显示字体会稍大一些,比如显示字体的大小大于等于预设字体大小,其中,所述预
设字体大小可根据实际应用的需要进行设置;考虑到老年人通常不太喜欢太多鲜艳、太过
杂乱的配色,因此,显示内容所使用的颜色为预设数量以下的适于长辈观看的预设颜色,比
如,使用红绿蓝三种基础颜色;考虑到老年人通常不太关注广告内容、不太愿意尝试新的或
者价格较高的事物、更喜欢贴近日常生活的事物,因此,显示内容去除广告内容、浮窗显示
内容,而调整为老年人感兴趣的、经常查看的内容,比如,鸡蛋买一送一,新鲜白菜5折送上
门,常用药8折优惠等等超市优惠信息、蔬菜水果肉类等日常食材购买信息、药品优惠信息、
老年餐厅就餐信息等等;考虑到老年人通常只关注买菜、超市、药店、老年餐厅信息,偶尔会
点个外卖,并不太关注饭店尤其是高档饭店的就餐信息,因此,显示组件可仅包括老年餐、
逛超市、去买菜、去买药、点外卖、查天气等组件,这样就可以根据所述长辈模式显示的内容
以及嵌入的组件对于老年人用户进行引导,当然,最终的搜索和推荐结果也是在所述长辈
模式显示的内容以及嵌入的组件范围内生成;考虑到老年人的理解能力和理解速度均在不
同程度上受限,因此显示图标尽量简洁易懂,使用功能动词+名词的表述形式,设置为预设
的适于长辈查看图标,比如,超市图标设置为“逛超市”而不是“超市便利”或“超市/便利
店”,买菜图标设置为“去买菜”而不是“生鲜/菜市场”,买药图标设置为“去买药”而不是“药
品超市”,外卖图标设置为“点外卖”而不是“美食外卖”;考虑到老年人对于页面上各组件的
内容理解和操作经常遇到困难,因此,设置有一键帮助功能按钮,当老年人用户点击了该一
键帮助功能按钮,即可显示拨打服务电话页面,以便老年人就遇到的困难进行电话咨询;考
虑到老年人对于在线支付的操作通常不太熟练,因此,还设置有亲情代付功能按钮,老年人
用户点击了该亲情代付功能按钮后,可将支付链接推送至绑定的亲人支付账号中或者推送
至老年人用户选择的亲人通信账号。即,在所述长辈模式中,显示字体大小大于等于预设字
体大小,显示内容为预设的长辈感兴趣内容,显示组件为预设的长辈感兴趣组件,显示颜色
为预设的适于长辈观看颜色,显示图标为预设的适于长辈查看图标,并且设置有一键帮助
功能按钮和亲情代付功能按钮。
“帮我点一份最近吃过的麻辣烫”等等,通过用户输入的对于对象的需求语音可明确用户对
于所述对象的需求。
象需求特征数据即可实现对于用户最终需要的目标对象的预测。
训练得到的。另外,所述历史对象相关数据可在本地收集得到,并在本地训练生成所述对象
预测模型,即,所述对象预测模型实时调用所述历史对象相关数据在本地进行训练,上述在
本地训练所述对象预测模型的处理方式可实时在本地收集所述历史对象相关数据进行所
述对象预测模型的训练和学习,对于所述用户来说更具有数据的针对性,由于上述在本地
训练所述对象预测模型的处理方式无需后端服务器的参与,因此能够有效节省服务端的算
力、资源和计算成本,也无需通过数据连接媒介向服务器请求数据,从而能够节省数据收集
以及数据传输需要的时间,节约数据处理流程,避免数据传输延迟以及数据传输延迟带来
的其他问题,同时,由于所述历史对象相关数据保存在本地,无需进行数据传输,进而可以
保障数据的安全性,避免出现在数据传输过程中由于数据泄露而导致的用户隐私风险。
中即算即用,而无需存储至缓存中。
时,也可被用户切换至其他应用的动作触发以将所述对象预测模型的训练移至后台进行。
所述对象的需求语音进行语音文字转换,以将所述对象的需求语音转换为相应的文字,然
后对于转换得到的文字进行词语分割,可得到离散的一个或多个词语,然后通过对于词语
语义的分析,得到对于对象需求来说所述词语为有效词语的概率值,然后结合所述长辈常
用语音指令,对于所述概率值进行调整,最终根据所述概率值的大小确定所述对象需求特
征数据。比如,若所述对于对象的需求语音为“帮我点一份炸鸡”,则经语义分析后得到的对
象需求特征数据可以为“一份”、“炸鸡”等等;比如,若所述对于对象的需求语音为“帮我点
一份最近吃过的麻辣烫”,如果仅对其进行常见的语义分析,得到的对象需求特征数据可能
仅包括“一份”、“麻辣烫”,但考虑到“最近吃过的”属于长辈常用语音指令,则结合长辈常用
语音指令后得到的对象需求特征数据可包括“一份”、“最近吃过的”、“麻辣烫”等等。
用户通过所述语音采集组件输入的对于对象的需求语音,然后对于所述对象的需求语音进
行解析,得到对象需求特征数据,将所述对象需求特征数据输入至预先训练得到的对象预
测模型,即可得到预测的用户想要的目标对象。
好的对象预测模型中,可得到多个对象预测结果及其对应的概率;然后将最高概率值对应
的一个或多个对象预测结果作为用户想要的目标对象。
以下数据中的一种或多种:历史选择对象口味数据、历史选择对象评价数据、历史选择对象
价格数据、历史选择对象配送时间;
需求数据对应的长辈用户的历史选择对象数据。
对象需求数据和与所述历史对象需求数据对应的长辈用户的历史选择对象数据,其中,所
述历史对象需求数据指的是长辈用户在历史搜索对象时输入的需求数据,比如对象的名
称、对象的规格、对象的数量等等,所述历史选择对象数据指的是在根据历史对象需求数据
对于对象进行搜索后展示给长辈用户,长辈用户最终选择的与对象相关的数据,比如,长辈
用户选择的对象的口味数据、长辈用户选择的对象的评价数据、长辈用户选择的对象的价
格数据、长辈用户选择的对象的配送时间等等;然后将所述历史对象需求数据作为输入,将
与所述历史对象需求数据对应的历史选择对象数据作为输出对于初始对象预测模型进行
训练,待到训练结果收敛时,即可得到所述对象预测模型。上述对于所述对象预测模型的学
习和训练可采用现有技术中的学习训练方法来实现,本公开对于所述对象预测模型的具体
学习训练实现方法不作特别限定。
测,即,在基于当前得到的对象需求特征数据,利用所述对象预测模型得到对象预测结果
后,还将所述对象需求特征数据及得到的对应的对象预测结果数据作为新的训练数据加入
至所述对象预测模型的训练数据集合中,即所述历史对象相关数据集合中,然后对于所述
对象预测模型进行再训练,以丰富训练数据,提高对象预测模型的准确性,得到更具完备性
的对象预测模型,参与下次对象预测结果的输出。
或多个目标对象的购买信息可包括以下信息中的一种或多种:目标对象名称、目标对象口
味信息、目标对象评价信息、目标对象价格信息、目标对象配送时间、目标对象店铺信息等
等。
置包括:
得到的;
比,综合评分、口味、价格等因素挑选出自己想吃的餐品下单,该下单方式操作复杂,由于可
选种类繁多,因此较为耗时, 用户体验较差。当然用户也可以打开历史订单页面,选择之前
购买过的记录,选择再来一单,该下单方式虽然操作相对简单快捷,但也都是重复操作。因
此,亟需一种能够满足用户多种需求的方便快捷的外卖点餐方案。
征数据进行实时自动对象预测。该技术方案无论对于新点餐品还是历史餐品重复点餐,操
作均较为简单方便快捷,因此有效提高了用户的操作效率,提升了用户的使用体验。
况,因此,显示字体会稍大一些,比如显示字体的大小大于等于预设字体大小,其中,所述预
设字体大小可根据实际应用的需要进行设置;考虑到老年人通常不太喜欢太多鲜艳、太过
杂乱的配色,因此,显示内容所使用的颜色为预设数量以下的适于长辈观看的预设颜色,比
如,使用红绿蓝三种基础颜色;考虑到老年人通常不太关注广告内容、不太愿意尝试新的或
者价格较高的事物、更喜欢贴近日常生活的事物,因此,显示内容去除广告内容、浮窗显示
内容,而调整为老年人感兴趣的、经常查看的内容,比如,鸡蛋买一送一,新鲜白菜5折送上
门,常用药8折优惠等等超市优惠信息、蔬菜水果肉类等日常食材购买信息、药品优惠信息、
老年餐厅就餐信息等等;考虑到老年人通常只关注买菜、超市、药店、老年餐厅信息,偶尔会
点个外卖,并不太关注饭店尤其是高档饭店的就餐信息,因此,显示组件可仅包括老年餐、
逛超市、去买菜、去买药、点外卖、查天气等组件,这样就可以根据所述长辈模式显示的内容
以及嵌入的组件对于老年人用户进行引导,当然,最终的搜索和推荐结果也是在所述长辈
模式显示的内容以及嵌入的组件范围内生成;考虑到老年人的理解能力和理解速度均在不
同程度上受限,因此显示图标尽量简洁易懂,使用功能动词+名词的表述形式,设置为预设
的适于长辈查看图标,比如,超市图标设置为“逛超市”而不是“超市便利”或“超市/便利
店”,买菜图标设置为“去买菜”而不是“生鲜/菜市场”,买药图标设置为“去买药”而不是“药
品超市”,外卖图标设置为“点外卖”而不是“美食外卖”;考虑到老年人对于页面上各组件的
内容理解和操作经常遇到困难,因此,设置有一键帮助功能按钮,当老年人用户点击了该一
键帮助功能按钮,即可显示拨打服务电话页面,以便老年人就遇到的困难进行电话咨询;考
虑到老年人对于在线支付的操作通常不太熟练,因此,还设置有亲情代付功能按钮,老年人
用户点击了该亲情代付功能按钮后,可将支付链接推送至绑定的亲人支付账号中或者推送
至老年人用户选择的亲人通信账号。即,在所述长辈模式中,显示字体大小大于等于预设字
体大小,显示内容为预设的长辈感兴趣内容,显示组件为预设的长辈感兴趣组件,显示颜色
为预设的适于长辈观看颜色,显示图标为预设的适于长辈查看图标,并且设置有一键帮助
功能按钮和亲情代付功能按钮。
“帮我点一份最近吃过的麻辣烫”等等,通过用户输入的对于对象的需求语音可明确用户对
于所述对象的需求。
象需求特征数据即可实现对于用户最终需要的目标对象的预测。
训练得到的。另外,所述历史对象相关数据可在本地收集得到,并在本地训练生成所述对象
预测模型,即,所述对象预测模型实时调用所述历史对象相关数据在本地进行训练,上述在
本地训练所述对象预测模型的处理方式可实时在本地收集所述历史对象相关数据进行所
述对象预测模型的训练和学习,对于所述用户来说更具有数据的针对性,由于上述在本地
训练所述对象预测模型的处理方式无需后端服务器的参与,因此能够有效节省服务端的算
力、资源和计算成本,也无需通过数据连接媒介向服务器请求数据,从而能够节省数据收集
以及数据传输需要的时间,节约数据处理流程,避免数据传输延迟以及数据传输延迟带来
的其他问题,同时,由于所述历史对象相关数据保存在本地,无需进行数据传输,进而可以
保障数据的安全性,避免出现在数据传输过程中由于数据泄露而导致的用户隐私风险。
中即算即用,而无需存储至缓存中。
时,也可被用户切换至其他应用的动作触发以将所述对象预测模型的训练移至后台进行。
所述对象的需求语音进行语音文字转换,以将所述对象的需求语音转换为相应的文字,然
后对于转换得到的文字进行词语分割,可得到离散的一个或多个词语,然后通过对于词语
语义的分析,得到对于对象需求来说所述词语为有效词语的概率值,然后结合所述长辈常
用语音指令,对于所述概率值进行调整,最终根据所述概率值的大小确定所述对象需求特
征数据。比如,若所述对于对象的需求语音为“帮我点一份炸鸡”,则经语义分析后得到的对
象需求特征数据可以为“一份”、“炸鸡”等等;比如,若所述对于对象的需求语音为“帮我点
一份最近吃过的麻辣烫”,如果仅对其进行常见的语义分析,得到的对象需求特征数据可能
仅包括“一份”、“麻辣烫”,但考虑到“最近吃过的”属于长辈常用语音指令,则结合长辈常用
语音指令后得到的对象需求特征数据可包括“一份”、“最近吃过的”、“麻辣烫”等等。
用户通过所述语音采集组件输入的对于对象的需求语音,然后对于所述对象的需求语音进
行解析,得到对象需求特征数据,将所述对象需求特征数据输入至预先训练得到的对象预
测模型,即可得到预测的用户想要的目标对象。
好的对象预测模型中,可得到多个对象预测结果及其对应的概率;然后将最高概率值对应
的一个或多个对象预测结果作为用户想要的目标对象。
以下数据中的一种或多种:历史选择对象口味数据、历史选择对象评价数据、历史选择对象
价格数据、历史选择对象配送时间;
需求数据对应的长辈用户的历史选择对象数据。
对象需求数据和与所述历史对象需求数据对应的长辈用户的历史选择对象数据,其中,所
述历史对象需求数据指的是长辈用户在历史搜索对象时输入的需求数据,比如对象的名
称、对象的规格、对象的数量等等,所述历史选择对象数据指的是在根据历史对象需求数据
对于对象进行搜索后展示给长辈用户,长辈用户最终选择的与对象相关的数据,比如,长辈
用户选择的对象的口味数据、长辈用户选择的对象的评价数据、长辈用户选择的对象的价
格数据、长辈用户选择的对象的配送时间等等;然后将所述历史对象需求数据作为输入,将
与所述历史对象需求数据对应的历史选择对象数据作为输出对于初始对象预测模型进行
训练,待到训练结果收敛时,即可得到所述对象预测模型。上述对于所述对象预测模型的学
习和训练可采用现有技术中的学习训练方法来实现,本公开对于所述对象预测模型的具体
学习训练实现方法不作特别限定。
测,即,在基于当前得到的对象需求特征数据,利用所述对象预测模型得到对象预测结果
后,还将所述对象需求特征数据及得到的对应的对象预测结果数据作为新的训练数据加入
至所述对象预测模型的训练数据集合中,即所述历史对象相关数据集合中,然后对于所述
对象预测模型进行再训练,以丰富训练数据,提高对象预测模型的准确性,得到更具完备性
的对象预测模型,参与下次对象预测结果的输出。
或多个目标对象的购买信息可包括以下信息中的一种或多种:目标对象名称、目标对象口
味信息、目标对象评价信息、目标对象价格信息、目标对象配送时间、目标对象店铺信息等
等。
述实施方式中的各种处理。在RAM403中,还存储有计算机系统400操作所需的各种程序和数
据。处理单元401、ROM402以及RAM403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连
接至总线404。
以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因
特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质411,诸如
磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器410上,以便于从其上读出
的计算机程序根据需要被安装入存储部分408。其中,所述处理单元401可实现为CPU、GPU、
TPU、FPGA、NPU等处理单元。
的计算机程序,所述计算机程序包含用于执行所述数据检查方法的程序代码。在这样的实
施方式中,该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介
质411被安装。
代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个
用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所
标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际
上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要
注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用
执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指
令的组合来实现。
的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。
存在,未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个
以上程序,所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本公开实施例的方法。
的技术方案,同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特
征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开实施例中公开的(但不限
于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。