阅读说明：本技术 标题文本生成方法、装置、计算机存储介质和电子设备 (Title text generation method and device, computer storage medium and electronic equipment ) 是由 郭昆 陶通 赫阳 于 2019-04-25 设计创作，主要内容包括：本公开涉及计算机技术领域,具体涉及了一种标题文本生成方法及装置、存储介质和电子设备。该方法包括：获取一级候选标题的困惑度；根据所述困惑度对所述一级候选标题进行过滤处理,以获取二级候选标题；获取所述二级候选标题的点击概率；基于所述点击概率对所述二级候选标题进行排序,并从排序后的所述二级候选标题中确定目标候选标题。本公开通过结合候选标题的困惑度和点击概率,对获选标题进行综合排序和过滤处理以确定目标候选标题,提高了目标候选标题的准确性和逻辑性,也增加了目标候选标题对用户的吸引程度。(The disclosure relates to the technical field of computers, and in particular relates to a title text generation method and device, a storage medium and an electronic device. The method comprises the following steps: acquiring the confusion degree of the first-level candidate title; filtering the primary candidate titles according to the perplexity to obtain secondary candidate titles; acquiring the click probability of the secondary candidate title; and sorting the secondary candidate titles based on the click probability, and determining target candidate titles from the sorted secondary candidate titles. According to the method and the device, the selected titles are subjected to comprehensive sequencing and filtering processing by combining the confusion degree and the click probability of the candidate titles so as to determine the target candidate titles, so that the accuracy and the logic of the target candidate titles are improved, and the attraction degree of the target candidate titles to users is also increased.)

标题文本生成方法、装置、计算机存储介质和电子设备

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种标题文本生成方法、标题文本生成装置、计算机存储介质和电子设备。

背景技术

随着计算机技术和互联网技术的发展，互联网平台普遍存在提高内容访问量的需求(例如物品信息、新闻信息的浏览量等)，而面于海量的数据，为了提高内容的访问量并且方便用户在最短时间内寻找到目标内容，能否提供高质量、具有吸引力的标题文本，已成为不可小觑的问题之一。

在相关技术中，主要是基于预设规则或语言模型生成相关内容的标题，然而，这些方法难以平衡标题文本的准确性、通顺性以及对用户的吸引力，一方面，缺乏对生成标题的质量评估，难以把控标题与相关内容的贴合度，导致生成的标题准确度不高；另一方面，为了提高生成标题的准确性，往往又忽略标题了对用户潜在吸引力的考虑。

因此，需要提供一种新的标题文本生成方法。

需要说明的是，在上述背景技术部分发明的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种标题文本生成方法及装置、计算机存储介质和电子设备，进而至少在一定程度上避免生成的标题文本难以平衡准确性、通顺性以及对用户的吸引力等方面的问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的一个方面，提供一种标题文本生成方法，包括：获取一级候选标题的困惑度；根据所述困惑度对所述一级候选标题进行过滤处理，以获取二级候选标题；获取所述二级候选标题的点击概率；基于所述点击概率对所述二级候选标题进行排序，并从排序后的所述二级候选标题中确定最终标题。

在本公开的一种示例性实施例中，在所述获取一级候选标题的困惑度之前，所述方法还包括：提取当前物品对应的文本信息中的物品标签词和目标关键词，并根据所述物品标签词和所述目标关键词生成所述一级候选标题。

在本公开的一种示例性实施例中，所述一级候选标题中包括至少两个目标关键词；所述获取一级候选标题的困惑度，包括：计算所述一级候选标题中目标关键词对的共现概率；根据所述目标关键词对的共现概率确定所述困惑度，其中所述目标关键词对由所述一级候选标题中任意两个相邻的目标关键词组成。

在本公开的一种示例性实施例中，所述目标关键词对依次包括第一关键词和第二关键词；所述计算所述一级候选标题中目标关键词对的共现概率，包括：获取与所述一级候选标题对应的目标物品词；获取预设标题库中出现第一目标标题的第一概率，所述第一目标标题为包含所述目标物品词和所述目标关键词对的标题；获取所述预设标题库中出现第二目标标题的第二概率，所述第二目标标题为包含所述目标物品词和所述第一关键词的标题；将所述第一概率与所述第二概率作比，以获取所述共现概率。

在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述目标关键词对的共现概率确定所述困惑度，其中所述目标关键词对由所述一级候选标题中任意两个相邻的目标关键词组成，包括：求取所述共现概率的几何平均数的倒数，并将所述倒数确定为所述困惑度。

在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述困惑度对所述一级候选标题进行过滤处理，以获取二级候选标题，包括：将所述一级候选标题按照所述困惑度由低到高进行排序形成第一序列；从所述第一序列中依次截取第一预设数量的一级候选标题，并将所述第一预设数量的一级候选标题作为所述二级候选标题。

在本公开的一种示例性实施例中，所述目标关键词包括概念词和物品词；所述获取所述二级候选标题的点击概率，包括：获取第三目标标题的第一点击率，所述第三目标标题为包含目标概念词和所述目标物品词的标题；获取包含所述目标物品词的标题所对应的第二点击率；将所述第一点击率与所述第二点击率作比，以获取所述目标概念词对应的第三点击率；根据所述第三点击率，获取所述二级候选标题的点击概率。

在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述第三点击率，获取二级候选标题的点击概率，包括：求取各所述第三点击率的几何平均数，并将所述几何平均数作为所述点击概率。

在本公开的一种示例性实施例中，所述基于所述点击概率对所述二级候选标题进行排序，并从排序后的所述二级候选标题中确定目标候选标题，包括：将所述二级候选标题按照所述点击概率由高到低进行排序形成第二序列；根据所述二级候选标题对应的困惑度和目标关键词，对所述第二序列中的二级候选标题进行去重处理，以获取第三序列；获取所述第三序列中的二级候选标题对应的最低困惑度，并根据所述最低困惑度对所述第三序列进行过滤处理，以获取第四序列；从所述第四序列中依次截取第二预设数量的所述二级候选标题，并将所述第二预设数量的所述二级候选标题作为所述目标候选标题。

在本公开的一种示例性实施例中，所述一级候选标题的阶数与所述一级候选标题中包含的目标关键词中的概念词的数量相对应。

根据本公开的一个方面，提供一种标题文本生成装置，包括：困惑度获取模块，用于获取一级候选标题的困惑度；过滤模块，用于根据所述困惑度对所述一级候选标题进行过滤处理，以获取二级候选标题；点击概率获取模块，用于获取所述二级候选标题的点击概率；确定模块，用于基于所述点击概率对所述二级候选标题进行排序，并从排序后的所述二级候选标题中确定最终标题。

根据本公开的一个方面，提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的标题文本生成方法。

根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的标题文本生成方法。

本公开的示例性实施例中的标题文本生成方法，通过结合候选标题的困惑度和点击概率，对获选标题进行综合排序和过滤处理以确定最终标题。一方面，根据困惑度将相对不通顺、逻辑性差的一级候选标题过滤掉，在整体上提高了最终标题的质量和可读性；另一方面，在一定程度上，二级候选标题的点击概率表征了该标题对用户的吸引力，使得基于该点击概率进行排序后确定的最终标题，充分考虑了标题的***吸引力，因此，本公开平衡了生成标题的可读性、逻辑性以及对用户的吸引力。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，其中：

图1示出了根据本公开示例性实施例的标题文本生成方法的流程图；

图2示出了根据本公开示例性实施例的形成一级候选标题的流程图；

图3示出了根据本公开示例性实施例的计算一级候选标题中目标关键词对的共现概率的流程图；

图4示出了根据本公开示例性实施例的获取二级候选标题的点击概率的流程图；

图5示出了根据本公开示例性实施例的基于二级候选标题确定目标候选标题的流程图；

图6示出了根据本公开示例性实施例的标题文本生成装置的结构示意图；

图7示出了根据本公开示例性实施例的存储介质的示意图；以及

图8示出了根据本公开示例性实施例的电子设备的框图。

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例性实施方式。然而，示例性实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施例使得本公开将更加全面和完整，并将示例性实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略它们的详细描述。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个软件硬化的模块中实现这些功能实体或功能实体的一部分，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

在本领域的相关技术中，主要通过如下方式生成标题文本：基于预设规则从相关内容中提取有效信息，并将有效信息进行组合生成标题；借助语言模型的训练实现对标题文本所表述信息的认知，以辅助生成标题文本，例如通过对LSTM网络(Long Short-TermMemory，长短期记忆网络)的训练以根据特征的提取来输出相应的标题文本。

相应地，相关技术中标题文本生成方法存在如下缺陷：一方面，根据规定的方式生成标题，缺乏对标题质量的评估过程，例如生成的标题是否通顺，是否与相关内容(如物品属性信息)具有较高的贴合度，是否具有完整的语义信息等；另一方面，通过模型训练得到的标题在一定程度上提高了标题的准确性，然而难以击中用户的兴趣点，导致标题缺乏用户吸引力。

很多平台(例如企业招聘信息平台、医院信息平台、电商平台、线上餐饮平台等)为了吸引用户通常会提供各种物品或信息对象的相关内容，包括相关的图像、标题信息、以及其他描述内容等，而作为用户了解信息最快速有效的方式之一，标题文本的作用不可小觑。例如，能准确反映物品优点并且抓住用户兴趣点标题，将吸引更多的用户。

基于此，在本公开示例性实施例中，首先提供了一种标题文本生成方法。参考图1所示，该标题文本生成方法包括以下步骤：

步骤S110：获取一级候选标题的困惑度；

步骤S120：根据所述困惑度对所述一级候选标题进行过滤处理，以获取二级候选标题；

步骤S130：获取所述二级候选标题的点击概率；

步骤S140：基于所述点击概率对所述二级候选标题进行排序，并从排序后的所述二级候选标题中确定最终标题。

根据本示例实施例中的标题文本生成方法，一方面，根据困惑度将相对不通顺、逻辑性差的一级候选标题过滤掉，在整体上提高了最终标题的质量和可读性；另一方面，在一定程度上，二级候选标题的点击概率表征了该标题对用户的吸引力，使得基于该点击概率进行排序后确定的最终标题，充分考虑了标题的***吸引力，因此，本公开平衡了生成标题的可读性、逻辑性以及对用户的吸引力。

下面将结合物品对象的标题文本生成过程，对本公开示例性实施例中的标题文本生成方法进行进一步的说明。

在步骤S110中，获取一级候选标题的困惑度。

在本公开的示例性实施例中，一级候选标题为从多信息源中提取到的目标关键词，经过滤、组合等预处理后得到的候选标题；困惑度通常为自然语言处理中用以衡量语言模型优劣的指标，本公开中困惑度是作为表征一级候选标题是否通顺、逻辑清楚以及具有可读性的指标，困惑度越低，相应的一级候选标题的上述指标越高，例如标题“蓝牙无线智能耳机”和“蓝牙无线全自动手表”，显然的，后者标题存在逻辑不清晰，不通顺等问题，因此，标题“蓝牙无线智能耳机”的困惑度低于“蓝牙无线全自动手表”。

具体而言，在获取一级候选标题的困惑度之前，首先提取当前物品对应的文本信息中的物品标签词和目标关键词，并根据物品标签词和目标关键词生成一级候选标题，其中目标关键词为能够准确反映物品某方面特色、且文本描述正确严谨的修饰短语或物品属性词，包括概念词和物品词。例如概念词：“冬季”、“防水”和“麻辣”等；物品词：“铅笔”、“耳机”、“电脑”等等。图2示出了形成一级候选标题的流程图，如图2所示，该过程包括如下步骤：

在步骤S210中，对当前物品对应的文本信息进行目标关键词的提取。

在本公开的示例性实施例中，目标关键词包括概念词和物品词，概念词为组成标题文本的关键组成部分，通过借助序列标注模型从多信息源中进行概念词的提取。序列标注模型可以包括CRF模型(Conditional Random Field，条件随机域)、LSTM模型(LongShort-Term Memory，长短期记忆网络)、CRF-BILSTM(Conditional Random Field-Bi-directional Long Term Memory network，条件随机场-双向长短时记忆网络)模型，等等；多信息源包括物品供给信息、流通渠道信息、需求信息以及物品技术信息，等等。具体的，可以提取多种具有预设类型的概念词，表1为从多信息源中提取的概念词，如表1所示，根据预设类型从物品的多信息源中提取了若干概念词。

表1

预设类型	概念词
		地区属性	“美国”、“北京”、“海淀”
季节属性	“春秋”、“冬季”、“初春”
		人群属性	“男生”、“情侣”、“老人”
场景属性	“浴室”、“厨房”、“办公室”

需要说明的是，表1仅为从多信息源中提取的概念词的部分示例，还可以根据实际需求从多信息源中提取更多类型的概念词，例如功能属性(如蓝牙)、味道属性(如麻辣)、风格属性(如复古)、材质属性(如塑料)以及样式属性(如入耳式)，等等。相应的，可以从多信息源中提取物品词，例如“手机”、“风扇”、“书籍”、“无人机”等等，本公开对此不再赘述。

在步骤S220中，对目标关键词进行过滤，以获取合规的关键词集合。

在本公开的示例性实施例中，通过步骤S210提取到目标关键词可能包含违规用词；或者，不适合作为组成标题的词汇；或者，概念词与物品词冲突的词汇等，因此，通过对该些词汇进行筛选过滤以获取合规的关键词集合。例如，对类似“顶级”、“王牌”、“著名”、“精确”和“极致”等词汇进行过滤处理；对“全自动”和“手表”等概念词与物品词之间存在冲突的词汇进行过滤等。

在步骤S230中，对当前物品对应的文本信息进行物品标签词的提取，以形成物品前缀。

在本公开的示例性实施例中，物品标签为将物品与其它物品进行区分的词汇、象征、记号或设计等，是物品在用户意识当中占有一定位置的综合反映；物品标签词为描述上述特征的词汇，例如可以为品牌词。因此，本公开首先提取物品标签词，并按照预设文本格式将该些物品标签词形成物品前缀。比如，若中文物品标签词或英文物品标签词为空，则获取物品标签词失败，相应的标题不设置物品前缀；又如，若中文物品标签词与英文物品标签词一致，则取中文物品标签词作为当前物品的物品前缀；再如，若中文物品标签词与英文物品标签词存在包含关系，则取文本内容较多的物品标签词作为当前物品的物品前缀；最后，若中文物品标签词与英文物品标签词不一致，则以“中文物品标签词(英文物品标签词)”的形式形成当前物品的物品前缀，若该前缀过长，则取中文物品标签词作为当前物品的物品前缀。举例而言，若提取的中文物品标签为“索尼”，英文物品标签为“SONY”，则形成的物品前缀为“索尼(SONY)”。当然，还可以根据实际情况选择其它方式形成物品前缀，本公开包括但不限于上述的根据物品标签词形成物品前缀的形成方式。

在步骤S240中，根据物品前缀和目标关键词生成一级候选标题。

在本公开的示例性实施例中，基于获得的物品前缀、关键词集合中的目标关键词(概念词和物品词)，以“物品前缀+概念词+物品词”的格式形成一级候选标题。例如“索尼(SONY)蓝牙耳机”和“索尼(SONY)蓝牙无线耳机”，其中，上述两个标题的目标关键词的数量分别为两个和三个。相应的，还可以根据一级候选标题中所包含的目标关键词的数量，将一级候选标题分为多个组，并且分别将各组一级候选标题定义为一阶文本、二阶文本、三阶文本……；其中，一级候选标题的阶数与一级候选标题中包含的目标关键词中的概念词的数量相对应。具体格式例如：一阶文本为物品前缀+概念词1+物品词，例如“索尼(SONY)蓝牙耳机”；二阶文本为物品前缀+概念词1+概念词2+物品词，例如“索尼(SONY)蓝牙无线耳机”；三阶文本为物品前缀+概念词1+概念词2+概念词3+物品词，例如“索尼(SONY)蓝牙无线运动耳机”。

在步骤S250中，将获得的一级候选标题进行过滤处理。

在本公开的示例性实施例中，一级候选标题内的概念词之间是有序的，不同类型的概念词在标题中对应的位置的优先级别不同，优先级别越高，其相应的概念词位于标题中的位置越靠前，因此，可以根据一级候选标题内概念词的类型进行过滤；此外，属于同一类型的概念词仅在标题文本中出现一次，因此，还可以根据概念词出现的频次对一级候选标题进行过滤处理。本公开包括但不限于下述表2中规定的位置优先级：

表2

优先级	预设类型
		3	地区属性
2	季节属性、人群属性、场景属性
		1	风格属性、材质属性、样式属性、功能属性、味道属性

举例而言，若概念词1属于人群属性，概念词2属于风格属性，那么在形成的一级候选标题中概念词1位于概念词2之前，例如“情侣韩版卫衣”，则将如“韩版情侣卫衣”的一级候选标题过滤掉。

需要说明的是，若根据一级候选标题中所包含的目标关键词的数量，将一级候选标题分为多组，则可以分别对每个组进行一级候选标题的过滤操作，以最终得到多组一级候选标题，本公开对此不再赘述。

进一步的，在通过步骤S210至步骤S250形成多个一级候选标题后，获取一级候选标题的困惑度。本公开中一级候选标题至少包括两个目标关键词；获取困惑度的过程包括：首先，基于预设标题库，计算一级候选标题中各目标关键词之间(即目标关键词对)的共现概率，并根据共现概率确定一级候选标题的困惑度。其中目标关键词对由一级候选标题中任意两个相邻的目标关键词组成，即目标关键词对依次包括第一关键词和第二关键词；此外，若一级候选标题包括N个目标关键词，那么该标题包括N-1对目标关键词对。例如，一级候选标题为“索尼无线蓝牙耳机”，则该标题对应的目标关键词对包括“无线蓝牙”、“蓝牙耳机”，那么分别计算该两对目标关键词对的共现概率。图3示出了计算一级候选标题中目标关键词对的共现概率的流程图，如图3所述，该过程包括如下步骤：

在步骤S310中，获取与一级候选标题对应的目标物品词。

在本公开的示例性实施例中，对于不同的一级候选标题均存在预设的物品词，因此可以从数据库中获取与一级候选标题对应的目标物品词，并计算在该目标物品词粒度下目标关键词对的共现概率。

在步骤S320中，计算预设标题库中出现第一目标标题的第一概率，其中，第一目标标题为包含目标物品词和目标关键词对的标题。

在本公开的示例性实施例中，依次计算包含一级候选标题中的目标关键词对和目标物品词的第一目标标题出现的第一概率，例如，计算在目标物品词“耳机”的粒度下，包含目标关键词对“无线蓝牙”和“耳机”的第一目标标题出现的第一概率，即P₁(第一关键词，第二关键词，目标物品词)。

在步骤S330中，计算预设标题库中出现第二目标标题的第二概率，其中，第二目标标题为包含目标物品词和第一关键词的标题。

在本公开的示例性实施例中，由于从二级候选标题的头部至尾部，依次获取相邻的目标关键词以确定目标关键词对，因此，在例如“索尼蓝牙无线耳机”的二级候选标题中，“无线”在目标关键词对“蓝牙无线”中为第二关键词，而在目标关键词对“无线耳机”中则为第一关键词，那么，对于任意一对目标关键词对，第二目标标题出现的第二概率可表示为P₂(第一关键词，目标物品词)。

在步骤S340中，将第一概率与第二概率作比，以获取共现概率。

在本公开的示例性实施例中，可以评估在Unigram概率模型(一元模型)下，一级候选标题中目标关键词对的共现概率，以作为一级候选标题的困惑度，可以通过如下公式，基于获得的第一概率和第二概率获取共现概率：

Uni(Word₁,Word₂|Product_*)＝P(Word₂|Word₁,Product_*)

其中，Uni(Word₁,Word₂|Product_*)为在Unigram模型下，一级候选标题中的目标关键词对在目标物品词粒度下的共现情况表示，P(Word₂|Word₁,Product_*)为共现概率，P₁(Word₁,Word₂,Product_*)为第一目标标题出现的第一概率，P₂(Word₁,Product_*)为第二目标标题出现的第二概率，Word₁为第一关键词，Word₂为第二关键词，Product_*为目标物品词。

最后，根据获取的一级候选标题中目标关键词对的共现概率，确定一级候选标题的困惑度。其中，对于目标关键词和目标物品词依次为{Word₁,Word₂,……，Product_*}的一级候选标题的困惑度可以通过求取共现概率的几何平均数的倒数作为困惑度，具体如下公式所示：

其中，Perplexity(Word|Product_*)为困惑度，Word_i为第一关键词，Word_i+1为第二关键词。

需要说明的是，还可以通过求取共现概率的算数平均数的倒数、平方平均数的倒数等确定一级候选标题的困惑度，本公开包括但不限于上述根据共现概率确定一级候选标题的困惑的方法。

在步骤S120中，根据所述困惑度对所述一级候选标题进行过滤处理，以获取二级候选标题。

在本公开的示例性实施例中，将获得的一级候选标题中困惑度较高的标题过滤，并将剩下的标题作为二级候选标题。该过程包括：首先，将一级候选标题按照困惑度由低到高进行排序形成第一序列；然后，从第一序列中依次截取第一预设数量的一级候选标题，以获取二级候选标题，通过一级候选标题的困惑度进行标题的排序过滤处理，能保留更通顺、逻辑性更强以及可读性更高的标题，在标题生成的过程中实现对标题文本的质量评估处理，提高了生成的标题文本的质量。

在步骤S130中，获取所述二级候选标题的点击概率。

在本公开的示例性实施例中，二级目标标题的点击概率是对物品被点击行为的评估，点击概率越高，该二级目标标题被点击的可能性越高，在一定程度上可以反映出二级目标标题对用户的吸引程度。图4示出了获取二级候选标题的点击概率的流程图，如图4所示，该过程包括如下步骤：在步骤S410中，获取第三目标标题的第一点击率，其中，第三目标标题为包含目标概念词和目标物品词的标题；其中，目标概念词为二级候选标题中的任意一个概念词；在步骤S420中，获取包含所述目标物品词的标题对应的第二点击率；在步骤S430中，将第一点击率与第二点击率作比，以获取目标概念词对应的第三点击率；在步骤S440中，根据第三点击率，获取二级候选标题的点击概率。

举例而言，对于二级候选标题“索尼蓝牙无线耳机”，首先，计算包含目标物品词“耳机”，并且包含目标概念词“蓝牙”的第三目标标题的第一点击率；然后，计算包含目标物品词“耳机”的标题对应的第二点击率；最后，将第一点击率与第二点击率作比，以获取目标概念词“蓝牙”对应的第三点击率。相应的可以获取目标概念词“无线”对应的第三点击率，本公开对此不再赘述；最后，根据获得的第二目标标题中的各个目标概念词对应的第三点击率，确定该二级候选标题的点击概率。其中，可以通过求取各个第三点击率的几何平均数，并将该几何平均数作为二级候选标题的点击概率。对于目标概念词依次为Word＝{Word₁,Word₂,……}，目标物品词为Product_*的二级候选标题的点击概率可以通过如下公式获得：

其中，P_click(Word|Product_*)为二级候选标题的点击概率，P_click(Word_i|Product_*)为第三点击率。需要说明的是，也可以通过求取各第三点击率的算数平均数、平方平均数等确定二级候选标题的点击概率，本公开包括但不限于上述根据第三点击率获取二级候选标题的点击概率的方法。

在步骤S140中，基于所述点击概率对所述二级候选标题进行排序，并从排序后的所述二级候选标题中确定最终标题。

在本公开的示例性实施例中，基于获取的点击概率对二级候选标题进行排序，以从排序后的二级候选标题中确定目标候选标题。图5示出了基于二级候选标题确定目标候选标题的流程图，如图5所示，该过程包括：

在步骤510中，将二级候选标题按照点击概率由高到低进行排序形成第二序列。

在步骤520中，根据二级候选标题对应的困惑度和目标关键词，对第二序列中的二级候选标题进行去重处理，以获取第三序列。

在本公开的示例性实施例中，二级候选标题对应的困惑度与其作为第一候选标题对应的困惑度一致。其中，去重处理包括对具有相同目标关键词组成的不同二级候选标题，仅保留困惑度低的二级候选标题，例如“索尼无线蓝牙耳机”和“索尼蓝牙无线耳机”，两个标题的目标关键词组成相同，那么仅保留困惑度较低的一个。

在步骤530中，获取所述第三序列中的二级候选标题对应的最低困惑度，并根据所述最低困惑度对所述第三序列进行过滤处理，以获取第四序列。

在本公开的示例性实施例中，首先，获取二级获选标题对应的最低困惑度；然后，将高于该最低困惑度预设百分比的困惑度对应的二级候选标题删除，以获取第四序列。其中，将高于最低困惑度预设百分比的困惑度对应的二级候选标题删除，可以保证第四序列中的二级候选标题之间的困惑度均衡，也就是说，保证各个二级候选标题的准确性、逻辑性和可读性的差别不超过预设阈值。

在步骤540中，从第四序列中依次截取第二预设数量的所述二级候选标题，并将所述第二预设数量的所述二级候选标题作为所述目标候选标题。

在本公开的示例性实施例中，由于第四序列中的二级候选标题为根据点击概率排序后得到的，因此直接从第四序列中依次截取第二预设数量的二级候选标题作为目标候选标题，其中第二预设数量小于或等于第一预设数量。基于二级候选标题的点击概率进行标题的排序过滤处理，考虑了标题文本对用户的潜在吸引力，在一定程度上使标题文本更具吸引力，此外，还根据二级候选标题对应的困惑度和目标关键词组成，对二级候选标题进行去重和过滤处理，提高了目标候选标题整体的通顺性、逻辑性和可读性。

需要说明的是，继续参照步骤S240，若最初根据一级候选标题中所包含的目标关键词的数量，将一级候选标题分为多个组，则后续的基于困惑度和点击概率的排序和过滤处理等操作，均在每个组内独立进行，以得到具有不同目标关键词数量的多组标题，以便于为具有不同行为习惯的用户提供不同长度的文案，提高了标题文本生成和使用的灵活性，本公开对此不再赘述。

此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种标题文本生成装置。参考图6所示，该标题文本生成装置600可以包括困惑度获取模块610、过滤模块620、点击概率获取模块630以及确定模块640。具体地，

困惑度获取模块610，用于获取一级候选标题的困惑度；

过滤模块620，用于根据所述困惑度对所述一级候选标题进行过滤处理，以获取二级候选标题；

点击概率获取模块630，用于获取所述二级候选标题的点击概率；

确定模块640，用于基于所述点击概率对所述二级候选标题进行排序，并从排序后的所述二级候选标题中确定目标候选标题。

在本公开的一示例性实施例中，所述标题文本生成装置还包括标题生成模块，用于提取当前物品对应的文本信息中的物品标签词和目标关键词，并根据所述物品标签词和所述目标关键词生成所述一级候选标题。

在本公开的一示例性实施例中，所述一级候选标题中包括至少两个目标关键词；所述困惑度获取模块可以包括共现概率计算单元，用于计算所述一级候选标题中目标关键词对的共现概率。困惑度确定单元，用于根据所述目标关键词对的共现概率确定所述困惑度，其中所述目标关键词对由所述一级候选标题中任意两个相邻的目标关键词组成。

在本公开的一示例性实施例中，所述目标关键词对依次包括第一关键词和第二关键词；所述困惑度获取模块还可以包括目标物品词获取单元，用于获取与所述一级候选标题对应的目标物品词；第一概率获取单元，用于获取预设标题库中出现第一目标标题的第一概率，所述第一目标标题为包含所述目标物品词和所述目标关键词对的标题；第二概率获取单元，用于获取所述预设标题库中出现第二目标标题的第二概率，所述第二目标标题为包含所述目标物品词和所述第一关键词的标题；比值获取单元，用于将所述第一概率与所述第二概率作比，以获取所述共现概率。

在本公开的一示例性实施例中，求取所述共现概率的几何平均数的倒数，并将所述倒数确定为所述困惑度。

在本公开的一示例性实施例中，所述一级候选标题为多个；过滤模块可以包括排序单元，用于将所述一级候选标题按照所述困惑度由低到高进行排序形成第一序列；数据截取单元，用于从所述第一序列中依次截取第一预设数量的一级候选标题，并将所述第一预设数量的一级候选标题作为所述二级候选标题。

在本公开的一示例性实施例中，所述目标关键词包括概念词和物品词；所述点击概率获取模块可以包括第一点击率获取单元，用于获取第三目标标题的第一点击率，所述第三目标标题为包含目标概念词和所述目标物品词的标题；第二点击率获取单元，用于获取包含所述目标物品词的标题所对应的第二点击率；第三点击率获取单元，用于将所述第一点击率与所述第二点击率作比，以获取所述目标概念词对应的第三点击率；根据所述第三点击概率，获取所述二级候选标题的点击概率。

在本公开的一示例性实施例中，通过求取各所述第三点击率的几何平均数，并将所述几何平均数作为所述点击概率。

在本公开的一示例性实施例中，所述确定模块可以包括排序单元，用于将所述二级候选标题按照所述点击概率由高到低进行排序形成第二序列；去重处理单元，用于根据所述二级候选标题对应的困惑度和目标关键词，对所述第二序列中的二级候选标题进行去重处理，以获取第三序列；过滤单元，用于获取所述第三序列中的二级候选标题对应的最低困惑度，并根据所述最低困惑度对所述第三序列进行过滤处理，以获取第四序列；数据截取单元，用于从所述第四序列中依次截取第二预设数量的所述二级候选标题，并将所述第二预设数量的所述二级候选标题作为所述目标候选标题。

在本公开的一示例性实施例中，所述一级候选标题的阶数与所述一级候选标题中包含的目标关键词中的概念词的数量相对应。

由于本公开的示例性实施例的标题文本生成装置的各个功能模块与上述标题文本生成方法的发明实施例中相同，因此在此不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了标题文本生成装置的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，在本公开示例性实施方式中，还提供了一种能够实现上述方法的计算机存储介质。其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施例的步骤。

参考图7所示，描述了根据本公开的示例性实施方式的用于实现上述方法的程序产品700，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施例、完全的软件实施例(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施例，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图8来描述根据本公开的这种实施例的电子设备800。图8显示的电子设备800仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，电子设备800以通用计算设备的形式表现。电子设备800的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元810、上述至少一个存储单元820、连接不同系统组件(包括存储单元820和处理单元810)的总线830、显示单元840。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元810执行，使得所述处理单元810执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施例的步骤。

存储单元820可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)8201和/或高速缓存存储单元8202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)8203。

存储单元820还可以包括具有一组(至少一个)程序模块8205的程序/实用工具8204，这样的程序模块8205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线830可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、***总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备800也可以与一个或多个外部设备900(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备800交互的设备通信，和/或与使得该电子设备800能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口850进行。并且，电子设备800还可以通过网络适配器860与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器860通过总线830与电子设备800的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备800使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。

此外，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。