(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210863257.4 (22)申请日 2022.07.20 (71)申请人 阿里巴巴 （中国） 有限公司 地址 311121 浙江省杭州市余杭区五常街 道文一西路969号3幢5层5 54室 (72)发明人 冯帆　 (74)专利代理 机构 北京同钧律师事务所 16 037 专利代理师 杜叶蕊　许怀远 (51)Int.Cl. G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 30/19(2022.01) G06F 40/289(2020.01) (54)发明名称 同款商品的识别方法及装置 (57)摘要 本申请实施例提供一种同款商品的识别方 法及装置， 其中， 本申请通过对第一商品和第二 商品在文本维度上的特征和图像维度上的特征 进行分析识别， 以确定该第一商品和第二商品是 否为同款商品， 其识别准确率高， 识别效果好， 便 于商家根据同款商品的识别结果进行商品推荐 的配置。 权利要求书3页 说明书9页 附图5页 CN 115222972 A 2022.10.21 CN 115222972 A 1.一种同款商品的识别方法， 其特 征在于， 包括： 确定待识别的第一商品和第二商品， 并获取所述第一商品和所述第二商品的商品信 息， 所述商品信息包括商品的文本信息和商品的图像信息； 利用预训练的文本向量模型对所述第 一商品和所述第 二商品的文本信 息进行处理， 得 到所述第一商品的文本特 征向量和所述第二商品的文本特 征向量； 利用预训练的图像向量模型对所述第 一商品和所述第 二商品的图像信 息进行处理， 得 到所述第一商品的图像特 征向量和所述第二商品的图像特 征向量； 根据所述第 一商品的文本特征向量和图像特征向量， 以及所述第 二商品的文本特征向 量和图像特 征向量， 得到所述第一商品和所述第二商品是否为同款商品的识别结果。 2.根据权利要求1所述的识别方法， 其特征在于， 所述根据 所述第一商品的文本特征向 量和图像特征向量， 以及所述第二商品的文本特征向量和图像特征向量， 得到所述第一商 品和所述第二商品是否为同款商品的识别结果， 包括： 对所述第一商品的文本特征向量和所述第二商品的文本特征向量进行基于文本向量 空间的映射处理， 并基于所述映射处理结果计算所述第一商品和所述第二商品之 间的文本 相似度； 对所述第一商品的图像特征向量和所述第二商品的图像特征向量进行基于图像向量 空间的映射处理， 并基于所述映射处理结果计算所述第一商品和所述第二商品之 间的图像 相似度； 根据所述文本相似度和所述图像相似度， 得到所述第 一商品和所述第 二商品是否为同 款商品的识别结果。 3.根据权利要求1所述的识别方法， 其特征在于， 所述根据 所述第一商品的文本特征向 量和图像特征向量， 以及所述第二商品的文本特征向量和图像特征向量， 得到所述第一商 品和所述第二商品是否为同款商品的识别结果， 包括： 根据所述第 一商品的文本特征向量和所述第 一商品的图像特征向量， 确定所述第 一商 品的分类特 征向量； 根据所述第 二商品的文本特征向量和所述第 二商品的图像特征向量， 确定所述第 二商 品的分类特 征向量； 利用分类器对所述第一商品的分类特征向量和所述第二商品的分类特征向量进行处 理， 得到所述第一商品和所述第二商品的同款 概率； 根据所述同款 概率确定所述识别结果。 4.根据权利要求1 ‑3任一项所述的识别方法， 其特征在于， 所述预训练的文本向量模型 对文本信息进行处 理， 包括： 对所述文本信 息的文本进行分词处理以将所述文本切分为至少一个分词， 得到由各分 词构成的分词序列； 对所述分词序列中的各分词进行词向量的索引处理， 得到由各分词的词向量所构 成的 词向量序列； 对所述词向量序列中的各词向量进行均值 运算， 得到所述商品的文本特 征向量。 5.根据权利要求1 ‑3任一项所述的识别方法， 其特征在于， 所述预训练的图像向量模型 对图像信息进行处 理， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115222972 A 2利用二值化梯度 特征提取算法对图像信 息的图像进行显著性区域检测处理， 得到所述 图像的至少一个显著性区域图块； 对各所述显著性 区域图块分别进行编码处理， 得到各所述显著性 区域图块对应的图像 特征向量； 对各所述图像特 征向量进行均值 运算， 得到所述商品的图像特 征向量。 6.根据权利要求1 ‑3任一项所述的识别方法， 其特征在于， 所述确定待识别的第 一商品 和第二商品， 包括： 获取商品数据集合， 所述商品数据集合包括多个商品， 以及每个商品的商品类目、 商品 属性； 从对所述商品数据集合的各个商品中选出具有目标商品类目和目标商品属性的至少 一个候选商品； 从所述至少一个候选商品中确定出 所述待识别的第一商品和第二商品。 7.一种同款商品的识别装置， 其特 征在于， 包括： 信息获取模块， 用于确定待识别的第一商品和第二商品， 并获取所述第一商品和所述 第二商品的商品信息， 所述商品信息包括商品的文本信息和商品的图像信息； 文本信息处理模块， 用于利用预训练 的文本向量模型对所述第 一商品和所述第 二商品 的文本信息进行处理， 得到所述第一商品的文本特征向量和所述第二商品的文本特征向 量； 图像信息处理模块， 用于利用预训练 的图像向量模型对所述第 一商品和所述第 二商品 的图像信息进行处理， 得到所述第一商品的图像特征向量和所述第二商品的图像特征向 量； 识别结果生成模块， 用于根据所述第一商品的文本特征向量和图像特征向量， 以及所 述第二商品的文本特征向量和图像特征向量， 得到所述第一商品和所述第二商品是否为同 款商品的识别结果。 8.根据权利要求7所述的识别装置， 其特征在于， 所述识别结果生成模块具体用于： 对 所述第一商品的文本特征向量和所述第二商品的文本特征向量进行基于文本 向量空间的 映射处理， 并基于所述映射处理结果计算所述第一商品和所述第二商品之间的文本相似 度； 对所述第一商品的图像特征向量和所述第二商品的图像特征向量进 行基于图像向量空 间的映射处理， 并基于所述映射处理结果计算所述第一商品和所述第二商品之 间的图像相 似度； 根据所述文本相似度和所述图像相似度， 得到所述第一商品和所述第二商品是否为 同款商品的识别结果。 9.根据权利要求7所述的识别装置， 其特征在于， 所述识别结果生成模块具体用于： 根 据所述第一商品的文本特征向量和所述第一商品的图像特征向量， 确定所述第一商品的分 类特征向量； 根据所述第二商品的文本特征向量和所述第二商品的图像特征向量， 确定所 述第二商品的分类特征向量； 利用分类器对所述第一商品的分类特征向量和所述第二商品 的分类特征向量进行处理， 得到所述第一商品和所述第二商品的同款概率； 根据所述同款 概率确定所述识别结果。 10.一种电子设备， 其中， 包括： 至少一个处 理器； 以及权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115222972 A 3