1.一种类型确定方法，其特征在于，包括：
获取信息推送主体在预定时间间隔内推送的多条文本信息；
通过语言表示模型将所述多条文本信息转换为多个第一向量；
基于所述多个第一向量，确定所述信息推送主体对应的第二向量；
根据所述第二向量，确定所述信息推送主体的类型。
2.根据权利要求1所述的类型确定方法，其特征在于，在所述基于所述多个第一向量，确定所述信息推送主体对应的第二向量的步骤之前，还包括：
对所述信息推送主体的指定文本信息进行one-hot向量处理，得到第三向量；
则所述基于所述多个第一向量，确定所述信息推送主体对应的第二向量的步骤，包括：
将所述第三向量作为输入训练样本，将所述多个第一向量作为输出训练样本，训练skip-gram模型；
将所述skip-gram模型的隐藏层向量确定为所述信息推送主体的第二向量。
3.根据权利要求1所述的类型确定方法，其特征在于，
在所述信息推送主体为多个的情况下，每个所述信息推送主体对应有若干个所述第一向量，则
在所述基于所述多个第一向量，确定所述信息推送主体对应的第二向量的步骤之前，还包括：
对每个所述信息推送主体的指定文本信息进行one-hot向量处理，得到每个所述信息推送主体对应的第三向量；
所述基于所述多个第一向量，确定所述信息推送主体对应的第二向量的步骤，包括：
将多个所述信息推送主体分别对应的多个所述第三向量作为输入训练样本，将多个所述信息推送主体的全部所述第一向量作为输出训练样本，训练skip-gram模型；
对于多个所述信息推送主体中的任一所述信息推送主体，在所述skip-gram模型的隐藏层矩阵中选择行标识与该所述信息推送主体的标识相匹配的行向量，作为该所述信息推送主体的第二向量。
4.根据权利要求1所述的类型确定方法，其特征在于，所述基于所述多个第一向量，确定所述信息推送主体对应的第二向量的步骤，包括：
将所述多个第一向量的均值向量确定为所述信息推送主体对应的所述第二向量；或者
将由所述多个第一向量中每个元素位置的最大元素组成的最大值向量确定为所述信息推送主体对应的所述第二向量。
5.根据权利要求3所述的类型确定方法，其特征在于，所述根据所述第二向量，确定所述信息推送主体的类型的步骤，包括：
对多个所述信息推送主体对应的多个所述第二向量进行聚类，得到每个所述第二向量的聚类类型；
将每个所述第二向量的聚类类型确定为该第二向量对应的所述信息推送主体的类型。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的类型确定方法，其特征在于，所述根据所述第二向量，确定所述信息推送主体的类型的步骤，包括：
通过预训练的信息推送主体分类模型确定所述信息推送主体的类型，
其中，所述信息推送主体分类模型的输入为所述信息推送主体对应的所述第二向量，所述信息推送主体分类模型的输出为所述信息推送主体的类型。
7.根据权利要求6所述的类型确定方法，其特征在于，在所述根据所述第二向量，确定所述信息推送主体的类型的步骤之前，还包括：
获取所述信息推送主体分类模型的训练样本集合，所述训练样本集合中的每个训练样本包括历史信息推送主体的历史第二向量和所述历史信息推送主体的历史类型；
初始化初始信息推送主体分类模型的模型参数；
将所述每个训练样本的所述历史第二向量输入所述初始信息推送主体分类模型，得到所述每个训练样本对应的预测类型；
基于所述每个训练样本的所述预测类型和所述历史类型的差异，对所述初始信息推送主体分类模型的模型参数进行调整，得到所述信息推送主体分类模型。
8.一种类型确定装置，其特征在于，包括：
文本信息获取单元，用于获取信息推送主体在预定时间间隔内推送的多条文本信息；
第一向量确定单元，用于通过语言表示模型将所述多条文本信息转换为多个第一向量；
第二向量确定单元，用于基于所述多个第一向量，确定所述信息推送主体对应的第二向量；
类型确定单元，用于根据所述第二向量，确定所述信息推送主体的类型。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行上述权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如权利要求1至7中任一项所述的方法流程。