[发明专利]对移动终端的新增联系人进行通讯录分组的方法及装置在审

专利信息
申请号: 201510569962.3 申请日: 2015-09-09
公开(公告)号: CN105245680A 公开(公告)日: 2016-01-13
发明(设计)人: 陈包容 申请(专利权)人: 陈包容
主分类号: H04M1/275 分类号: H04M1/275;H04M1/725;G06F17/30
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 410000 湖南省长沙市高新开发*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 移动 终端 新增 联系人 进行 通讯录 分组 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及通讯录分组领域,特别地,涉及一种对移动终端的新增联系人进行通讯录分组的方法及装置。

背景技术

通常,在终端设备的通讯录中设置有通讯录分组功能,用户可以根据自己的使用习惯或需求制定多个通讯录组别,如家人、同事、朋友、大学同学、中学同学组别等,并将隶属于该通讯录组别的新增联系人手动加入其中,从而方便用户按通讯录组别进行操作,如群发短信等。但是,这种手动添加新增联系人到设置的通讯录组别中的方法,大大增加了用户操作的时间,而且操作方法十分繁琐。

发明内容

本发明提供了一种对移动终端的新增联系人进行通讯录分组的方法及装置,以解决现有采用手动添加新增联系人到设置的通讯录组别中导致操作复杂、过程繁琐的技术问题。

根据本发明的一方面,提供了一种对移动终端的新增联系人进行通讯录分组的方法,包括:

获取移动终端与通讯录好友的历史联系文本作为第一历史联系文本,以及移动终端与移动终端的新增联系人的历史联系文本作为第二历史联系文本;

提取第一历史联系文本中的关键词作为第一关键词,并将第一关键词转换成词向量作为第一词向量;

提取第二历史联系文本中的关键词作为第二关键词,并将第二关键词转换成词向量作为第二词向量;

计算第一词向量与第二词向量之间的相似度,并将新增联系人归类到最大的相似度对应的第一词向量对应的通讯录好友的隶属通讯录组别。

进一步地,计算第一词向量与第二词向量之间的相似度包括:

利用预先建立的语义信息库对第一关键词进行语义匹配,获得第一关键词的同义词或近义词作为关联词,并将关联词转换成词向量,得到关联词向量,其中,语义信息库包括:基本概念库、常识知识库、句型关系模板库、用户综合信息库、互联网信息库、自定义预输入信息库以及与基本概念库、常识知识库、句型关系模板库、用户综合信息库、互联网信息库、自定义预输入信息库相关联的语义关系库;

计算第一词向量与第二词向量之间的相似度,作为第一相似度,以及计算关联词向量与第二词向量之间的相似度,作为第二相似度;

将第一相似度和第二相似度的加权相似度作为第一词向量与第二词向量之间的相似度。

进一步地,将第一相似度和第二相似度的加权相似度作为第一词向量与第二词向量之间的相似度包括:

利用预先建立的语义信息库以及语义规则库,对第一关键词进行语义推理,获得第一关键词的推理词,并将推理词转换成词向量,得到推理词向量,其中,语义规则库包括:自然语义分析规则库、分类规则库、匹配规则库、数理逻辑推导规则库、处理策略库、用户行为分析规则库,其中自然语义分析规则库包括文本语境处理、词法分析、句法分析、语义分析以及篇章分析规则;

计算推理词向量与第二词向量之间的相似度,作为第三相似度,将第一相似度、第二相似度以及第三相似度的加权相似度作为第一词向量与第二词向量之间的相似度。

进一步地,第一词向量为多个,计算第一词向量与第二词向量之间的相似度,作为第一相似度包括:

依次计算第二词向量和多个第一词向量中的每一个第一词向量的相似度集合;

获取相似度集合中值最大的相似度作为第一相似度。

进一步地,将新增联系人归类到最大的相似度对应的第一词向量对应的通讯录好友的隶属通讯录组别包括:

判断最大的相似度是否大于预设的相似度阈值,若是,则将新增联系人归类到最大的相似度对应的第一词向量对应的通讯录好友的隶属通讯录组别;

若否,则新建通讯录组别,并将新增联系人归类到新建通讯录组别。

进一步地,新建通讯录组别,并将新增联系人归类到新建通讯录组别之后还包括:

根据第二关键词对新建通讯录组别的名称进行命名。

进一步地,历史联系文本包括历史聊天文本和/或历史语音文本,历史语音文本为转换成文本格式的历史语音数据。

根据本发明的另一方面,提供了一种对移动终端的新增联系人进行通讯录分组的装置,包括:

历史联系文本获取装置,用于获取移动终端与通讯录好友的历史联系文本作为第一历史联系文本,以及移动终端与移动终端的新增联系人的历史联系文本作为第二历史联系文本;

第一关键词提取装置,用于提取第一历史联系文本中的关键词作为第一关键词,并将第一关键词转换成词向量作为第一词向量;

第二关键词提取装置,用于提取第二历史联系文本中的关键词作为第二关键词,并将第二关键词转换成词向量作为第二词向量;

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