[发明专利]公司名称的行业分类标签的确定方法和装置在审

专利信息
申请号: 201510629694.X 申请日: 2015-09-28
公开(公告)号: CN105243389A 公开(公告)日: 2016-01-13
发明(设计)人: 王宏坤;李增涛;严巍 申请(专利权)人: 北京橙鑫数据科技有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 代理人: 宋扬;黄健
地址: 100125 北京市朝阳区东*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 公司名称 行业 分类 标签 确定 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及数据处理技术,尤其涉及一种公司名称的行业分类标签的确定方法和装置。

背景技术

公司名称可以在一定程度上反映出这个公司的经验范围以及行业分类,从而可以根据公司名称向该公司推荐与其相关业务。

现有技术中,只能根据公司的公司名称,随机的确定与这个公司名称对应的行业分类标签。这样随机的确定与这个公司名称对应的行业分类标签,准确率较低,不利于根据该公司的行业分类标签,向这个公司推荐与其相关业务。

发明内容

本发明提供一种公司名称的行业分类标签的确定方法和装置,用以解决现有技术中确定与这个公司名称对应的行业分类标签,准确率较低,不利于根据该公司的行业分类标签,向这个公司推荐与其相关业务的问题。

本发明的一方面是提供一种公司名称的行业分类标签的确定方法,包括:

获取待分类的公司名称,提取所述待分类的公司名称中的特征词;

根据预先分类训练得到的公司名称分类模型,确定所述特征词对应的各第一概率,所述各第一概率表征了特征词属于各行业分类标签的概率;

根据所述各第一概率,确定所述待分类的公司名称的行业分类标签。

本发明的另一方面是提供一种公司名称的行业分类标签的确定装置,包括:

第一获取模块,用于获取待分类的公司名称,提取所述待分类的公司名称中的特征词;

概率确定模块,用于根据预先分类训练得到的公司名称分类模型,确定所述特征词对应的各第一概率,所述各第一概率表征了特征词属于各行业分类标签的概率;

分类确定模块,用于根据所述各第一概率,确定所述待分类的公司名称的行业分类标签。

本发明的技术效果是:通过获取待分类的公司名称,提取待分类的公司名称中的特征词;根据预先分类训练得到的公司名称分类模型,确定特征词对应的各第一概率,各第一概率表征了特征词属于各行业分类标签的概率;根据各第一概率,确定待分类的公司名称的行业分类标签。从而通过确定公司名称与行业分类标签之间的关系,实现了在需要了解大量的公司所属于的行业类别的时候,可以通过本发明提供的方法获知公司名称的行业分类标签,可以有效的提高了获取行业分类标签的准确率,有助于根据公司名称的行业分类标签,向各个公司推荐与其相关的业务。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的公司名称的行业分类标签的确定方法的流程图;

图2为本发明实施例二提供的公司名称的行业分类标签的确定方法的流程图;

图3为本发明实施例三提供的公司名称的行业分类标签的确定装置的结构示意图;

图4为本发明实施例四提供的公司名称的行业分类标签的确定装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例一提供的公司名称的行业分类标签的确定方法的流程图,如图1所示,本实施例的方法包括:

步骤101、获取待分类的公司名称,提取待分类的公司名称中的特征词。

在本实施例中,具体的,获取待分类的公司名称,对待分类的公司名称进行分词处理,可以得到待分类的公司名称中的特征词。例如,待分类的公司名称为“北京某某科技有限公司”,可以得到特征词“北京”、“科技”和“公司”。

步骤102、根据预先分类训练得到的公司名称分类模型,确定特征词对应的各第一概率,各第一概率表征了特征词属于各行业分类标签的概率。

在本实施例中,具体的,将步骤101中提取的待分类的公司名称中的特征词,输入到预先分类训练而得到的公司名称分类模型中,可以得到特征词对应的各第一概率,各第一概率表征了特征词属于各行业分类标签的概率,各行业分类标签不相同。

步骤103、根据各第一概率,确定待分类的公司名称的行业分类标签。

在本实施例中,具体的,由于步骤102中确定了特征词分别属于多个不同行业分类标签的第一概率,可以选取第一概率的值较大的几个行业分类标签,作为待分类的公司名称的行业分类标签。

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