[发明专利]一种文本相似度判别方法及装置有效

专利信息
申请号: 201710198054.7 申请日: 2017-03-29
公开(公告)号: CN107085568B 公开(公告)日: 2022-11-22
发明(设计)人: 戴礼松;许泽伟;蔡晓鹏;张渝;姜江;曾刘彬 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F40/279 分类号: G06F40/279;G06F16/33
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 郝传鑫;贾允
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 文本 相似 判别 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种文本相似度判别方法,其特征在于,包括:

获取待测文本;

解析所述待测文本,提取至少部分待测文本的句子;

在预先建立的全量数据库中查询所述至少部分待测文本的句子;所述全量数据库中以句子为主键存储有至少一个第一文本的句子与第一文本名称的映射关系;其中,全量数据库中的每个句子对应唯一的第一文本名称;并且,所述全量数据库的数据表至少包括两列:一列存储句子,一列存储句子对应的第一文本名称;

根据查询结果生成待测文本与第一文本的相似度;

其中,所述全量数据库通过下述方法写入数据:

获取至少一个第一文本;

解析所述第一文本,提取所述第一文本中的句子;

在全量数据库中查询所述第一文本中的句子;

若找到,则从所述全量数据库中删除该句子的相关记录;

若未找到,将所述句子与所述句子对应的第一文本的名称的映射关系存入所述全量数据库。

2.根据权利要求1所述的文本相似度判别方法,其特征在于,所述解析所述第一文本,提取所述第一文本中的句子之后,还包括:

判断所述第一文本的句子的长度是否小于预设的长度;

若是,则删除所述句子。

3.根据权利要求1所述的文本相似度判别方法,其特征在于,所述解析所述待测文本,提取至少部分待测文本的句子之后,还包括:

判断所述至少部分待测文本的句子的长度是否小于预设的长度;

若是,则删除所述句子。

4.根据权利要求1所述的文本相似度判别方法,其特征在于,所述根据查询结果生成待测文本与第一文本的相似度,包括:

获取查找到的句子及所述查找到的句子对应的第一文本的名称;

根据查找到的句子中与每个第一文本的名称对应的句子的数目生成每个第一文本的第一匹配计数;

生成第一句子总数,所述第一句子总数为所述至少部分待测文本的句子总数;

根据每个第一文本的第一匹配计数与所述第一句子总数生成待测文本与每个第一文本的相似度。

5.根据权利要求4所述的文本相似度判别方法,其特征在于,所述解析所述待测文本,提取至少部分待测文本的句子,包括:

解析所述待测文本,获取所述待测文本的句子;

从所述待测文本的句子中提取预定比例的句子;

所述根据每个第一文本的第一匹配计数与所述第一句子总数生成待测文本与每个第一文本的相似度之后,还包括:

判断所述相似度是否大于预设的阈值;

若否,则从所述待测文本的句子中剩余的句子中提取至少部分句子,返回在预先建立的全量数据库中查询所述至少部分句子的步骤。

6.根据权利要求1所述的文本相似度判别方法,其特征在于,在向所述全量数据库写入数据之后,还包括:向每个第一文本的单本数据库写入数据的步骤;所述向每个第一文本的单本数据库写入数据包括:

将全量数据库的句子对应存储到所述句子对应的第一文本的单本数据库。

7.根据权利要求6所述的文本相似度判别方法,其特征在于,

所述解析所述待测文本,提取至少部分待测文本的句子包括:

解析所述待测文本,提取第一预定部分待测文本的句子和第二预定部分待测文本的句子;

所述在预先建立的全量数据库中查询所述至少部分待测文本的句子包括:

在所述全量数据库中查询所述第一预定部分待测文本的句子,获取查找到的句子对应的第一文本的名称;

所述在预先建立的全量数据库中查询所述至少部分待测文本的句子之后,还包括:

根据获取的第一文本的名称分别在对应的单本数据库中查询所述第二预定部分待测文本的句子;

所述根据查询结果生成待测文本与第一文本的相似度,包括:

根据第二预定部分待测文本的句子总数生成第二句子总数;

获取每个第一文本的单本数据库中查找到的句子的数目,根据所述数目生成每个第一文本的第二匹配计数;

根据每个第一文本的第二匹配计数与第二句子总数生成待测文本与每个第一文本的相似度。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710198054.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top