本说明书实施例提供了一种商品推荐文案生成方法、展示方法、装置及设备。所述方法包括：获取商品对应的关键词；从用户评价语料库中获取和所述关键词相关的多条用户评价；从所述多条用户评价中筛选出目标用户评价，所述目标用户评价中包括商品实体，且所述目标用户评价为正面评价；基于所述目标用户评价生成与所述关键词对应的商品推荐文案。通过这种方式，可以自动生成个性化的商品推荐文案，无需再手动制作，可以节约人力消耗，同时，这种方法得到商品推荐文案更具创意，通用性和可移植性也更强，具有更好的推荐效果。具有更好的推荐效果。具有更好的推荐效果。
【技术实现步骤摘要】
商品推荐文案生成方法、展示方法、装置及设备
[0001]本说明书实施例涉及互联网
，尤其涉及一种商品推荐文案生成方法、展示方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]在用户搜索商品的场景中，通常可以预测用户的搜索意图，然后基于用户的搜索意图向用户推荐一些符合用户需求的商品。比如，可以在搜索界面中展示一些商品的推荐文案，当用户点击这些推荐文案后，即可以展示和推荐文案相关的商品信息或店铺信息。通过这种方式，既可以向用户推荐商品，同时用户可以无需手动输入关键词，也可以达到搜索目的，提高用户的体验。目前，商品推荐文案都是由人工基于待推荐的商品对象预先设计，推荐文案涉及的商品数量有限，无法涵盖海量的商品，且由于需要手动制作，非常耗费人力，另外，这种方式定制的商品推荐文案是固定不变的，通用性和可移植性也比较差。
技术实现思路
[0003]为克服相关技术中存在的问题，本说明书实施例提供了一种商品推荐文案生成方法、展示方法、装置及设备。
[0004]根据本说明书实施例的第一方面，提供一种商品推荐文案生成方法，所述方法包括：
[0005]获取商品对应的关键词；
[0006]从用户评价语料库中获取和所述关键词相关的多条用户评价；
[0007]从所述多条用户评价中筛选出目标用户评价，所述目标用户评价中包括商品实体，且所述目标用户评价为正面评价；
[0008]基于所述目标用户评价生成与所述关键词对应的商品推荐文案。
[0009]在一些实施例中，从所述多条用户评价中筛选出目标用户评价，包括：
[0010]针对所述多条用户评价中的每条用户评价，在该条用户评价符合预设过滤条件的情况下，删除该条用户评价，并将剩余的用户评价作为目标用户评价；
[0011]其中，所述预设过滤条件至少包括以下：
[0012]从该条用户评价中提取的实体不包括商品实体；
[0013]基于预先训练的情感判别模型判定该条用户评价为负面评价。
[0014]在一些实施例中，所述过滤条件还包括以下一项或多项：
[0015]从该条用户评价中提取的实体包括地址体实体和/或品牌实体；
[0016]该条用户评价中包括优惠信息和/或价格信息；
[0017]该条用户评价所属的场景标签与所述商品所属的场景标签不匹配。
[0018]在一些实施例中，所述基于目标用户评价生成与所述关键词对应的商品推荐文案，包括：
[0019]对所述目标用户评价进行处理，将处理后的目标用户评价作为所述商品推荐文
案，所述处理包括以下一项或多项：删除所述目标用户评价中的标点符号、删除所述目标用户评价中的指定类型的词语、对所述目标用户评价中至少部分内容进行翻译处理。
[0020]在一些实施例中，所述基于目标用户评价生成与所述关键词对应的商品推荐文案，包括：
[0021]在检测到所述目标用户评价中包括预先设定的目标词语的情况下，获取与所述目标词语对应的表情符号，将所述表情符号添加到所述目标用户评价中。
[0022]在一些实施例中，基于所述目标用户评价生成与所述关键词对应的商品推荐文案之后，所述方法还包括：
[0023]从所述商品推荐文案中提取商品实体；
[0024]对所述商品实体进行关联词扩展；
[0025]利用扩展得到的关联词替换提取的商品实体，以得到多条其他的商品推荐文案。
[0026]在一些实施例中，基于所述目标用户评价生成与所述关键词对应的商品推荐文案之后，所述方法还包括：
[0027]对所述商品推荐文案进行分类处理，确定各条商品推荐文案所属的类目；
[0028]确定与各条商品推荐文案关联的店铺，其中，所述店铺所属的类目与所述商品推荐文案所属的类目一致；
[0029]在基于用户的搜索指令向用户展示与所述搜索指令携带的关键词相关的店铺时，在所述店铺的展示区域展示与所述店铺关联的商品推荐文案。
[0030]在一些实施例中，基于所述目标用户评价生成与所述关键词对应的商品推荐文案之后，所述方法还包括：
[0031]将所述关键词和所述商品推荐文案关联存储。
[0032]在一些实施例中，基于所述目标用户评价生成与所述关键词对应的商品推荐文案之后，所述方法还包括：
[0033]在检测到所述用户评价预料库中的用户评价更新后，重新执行从用户评价语料库中获取和所述关键词相关的多条用户评价，从所述多条用户评价中筛选出目标用户评价，基于所述目标用户评价生成商品推荐文案的步骤；
[0034]利用新生成的商品推荐文案替换所述关键词原有的商品推荐文案。
[0035]根据本说明书实施例的第二方面，提供一种商品推荐文案展示方法，所述方法包括：
[0036]响应于用户触发的搜索界面展示指令，获取基于用户的历史行为数据确定的关键词；
[0037]获取所述关键词对应的商品推荐文案，其中，所述商品推荐文案根据上述第一方面提及的商品推荐文案生成方法生成；
[0038]在所述搜索界面中展示所述商品推荐文案。
[0039]在一些实施例中，所述在所述搜索界面中展示所述商品推荐文案，包括：
[0040]在所述搜索界面中搜索框的附近区域展示所述商品推荐文案。
[0041]在一些实施例中，所述在所述搜索界面中展示所述商品推荐文案，包括：
[0042]在所述搜索界面中以弹幕的形式展示所述商品推荐文案。
[0043]根据本说明书实施例的第三方面，提供一种商品推荐文案生成装置，所述装置包
括：
[0044]获取模块，用于获取商品对应的关键词；
[0045]第一筛选模块，用于从用户评价语料库中获取和所述关键词相关的多条用户评价；
[0046]第二筛选模块，从所述多条用户评价中筛选出目标用户评价，所述目标用户评价中包括商品实体，且所述目标用户评价为正面评价；
[0047]生成模块，用于基于所述目标用户评价生成与所述关键词对应的商品推荐文案。
[0048]根据本说明书实施例的第四方面，提供一种商品推荐文案展示装置，所述装置包括：
[0049]关键词获取模块，用于响应于用户触发的搜索界面展示指令，获取基于用户的历史行为数据确定的关键词；
[0050]推荐文案获取模块，获取所述关键词对应的商品推荐文案，其中，所述商品推荐文案上述第一方面提及的商品推荐文案生成方法生成；
[0051]根据本说明书实施例的第五方面，提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0052]存储器，用于存储可执行的计算机指令；
[0053]处理器，用于执行所述计算机指令时实现上述第一方面和/或第二方面提及的方法。
[0054]根据本说明书实施例的第六方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述第一方面和/或第二方面提及的方法。
[0055]本说明书实施例的有本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种商品推荐文案生成方法，所述方法包括：获取商品对应的关键词；从用户评价语料库中获取和所述关键词相关的多条用户评价；从所述多条用户评价中筛选出目标用户评价，所述目标用户评价中包括商品实体，且所述目标用户评价为正面评价；基于所述目标用户评价生成与所述关键词对应的商品推荐文案。2.根据权利要求1所述的方法，从所述多条用户评价中筛选出目标用户评价，包括：针对所述多条用户评价中的每条用户评价，在该条用户评价符合预设过滤条件的情况下，删除该条用户评价，并将剩余的用户评价作为目标用户评价；其中，所述预设过滤条件至少包括以下：从该条用户评价中提取的实体不包括商品实体；基于预先训练的情感判别模型判定该条用户评价为负面评价。3.根据权利要求2所述的方法，所述预设过滤条件还包括以下一项或多项：从该条用户评价中提取的实体包括地址体实体和/或品牌实体；该条用户评价中包括优惠信息和/或价格信息；该条用户评价所属的场景标签与所述商品所属的场景标签不匹配。4.根据权利要求1所述的方法，所述基于目标用户评价生成与所述关键词对应的商品推荐文案，包括：在检测到所述目标用户评价中包括预先设定的目标词语的情况下，获取与所述目标词语对应的表情符号，将所述表情符号添加到所述目标用户评价中。5.根据权利要求1所述的方法，基于所述目标用户评价生成与所述关键词对应的商品推荐文案之后，所述方法还包括：对所述商品推荐文案进行分类处理，确定各条商品推荐文案所属的类目；确定与各条商品推荐文案关联的店铺，其中，所述店铺所属的类目与所述商品推荐文案所属的类目一致；在基于用户的搜索指令向用户展示与所述搜索指...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓伟，
申请(专利权)人：拉扎斯网络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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