背景技术：
1、在当今的数字环境中，内容推荐引擎变得越来越重要，各种平台上都有大量内容可用。用户通常依靠内容推荐引擎来发现根据他们的偏好定制的相关且有趣的内容。内容提供商利用推荐引擎作为对相关内容项进行广告的机制。
2、推荐引擎通常依靠机器学习算法来标识与参考项类似的项、属于与参考项相关的类别的项、或者用户可能查看的与参考项相关的项。
技术实现思路
1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述上下文敏感分类器包括嵌入层和分类层，其中所述分类层是多层感知机神经网络，其中所述嵌入层是双塔神经网络模型，所述双塔神经网络模型生成所述参考项嵌入和所述候选项嵌入。
6.根据权利要求5所述的方法，还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，还包括：
8.根据权利要求5所述的方法，其中所述嵌入层利用语言模型来创建所述参考项嵌入和所述候选项嵌入。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述语言模型是在与内容项相关的广告数据集上训练的。
10.一种计算系统，包括：
11.根据权利要求10所述的计算系统，其中所述指令还将所述系统配置为：
12.根据权利要求10所述的计算系统，其中所述指令还将所述系统配置为：
13.根据权利要求11所述的计算系统，其中所述指令还将所述系统配置为：
14.根据权利要求13所述的计算系统，其中所述指令还将所述系统配置为：
15.一种计算装置，所述计算装置包括指令，所述指令在由所述计算装置执行时使所述计算装置：
16.根据权利要求15所述的计算装置，其中所述上下文敏感分类器包括嵌入层和分类层，其中所述分类层是多层感知机神经网络，其中所述嵌入层是双塔神经网络模型，所述双塔神经网络模型生成所述参考项嵌入和所述候选项嵌入。
17.根据权利要求16所述的计算装置，其中所述指令还将所述计算装置配置为：
18.根据权利要求17所述的计算装置，其中所述指令还将所述计算装置配置为：
19.根据权利要求16所述的计算装置，其中所述嵌入层利用语言模型来创建所述参考项嵌入和所述候选项嵌入。
20.根据权利要求19所述的计算装置，其中所述语言模型是在与内容项相关的广告数据集上训练的。
