[发明专利]信息识别方法及装置

说明书

本公开涉及一种信息识别方法及装置。该方法包括：针对用户输入的查询信息进行特征抽取，确定查询信息的特征；基于查询信息的特征以及学习模型，确定查询信息针对第一类别集合的资源的第一出现概率；在第一出现概率大于或等于第一阈值的情况下，识别查询信息为第一类别查询信息，其中，确定查询信息的特征包括以下操作中的一种或多种：确定出现概率特征、确定热度特征、确定一致性特征、确定属性特征。根据本公开的实施例，能通过抽取查询信息特征，确定查询信息针对第一类别集合的资源的第一出现概率，并在第一出现概率大于或等于第一阈值的情况下，识别查询信息为第一类别查询信息，从而快速识别用户输入的查询信息。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息识别方法及装置。

背景技术

随着网络的不断普及，人们越来越多地通过网络来查询信息。针对用户输入的查询信息，在相关技术中一般基于一定时间内多个用户输入某查询信息的频率来识别查询信息是否是热点信息，需要时间来累积用户行为，因此，识别的时效性上往往有延迟。并且，当一个实时性查询信息的查询量一直较少、查询量累积不足时，无法识别该查询信息的时效性及火热程度，从而无法给用户返回所需结果。

发明内容

有鉴于此，本公开提出了一种信息识别方法及装置，能够快速地识别用户输入的查询信息。

根据本公开的一方面，提供了一种信息识别方法，包括：

针对用户输入的查询信息进行特征抽取，确定所述查询信息的特征；

基于所述查询信息的特征以及学习模型，确定所述查询信息针对第一类别集合的资源的第一出现概率；在所述第一出现概率大于或等于第一阈值的情况下，识别所述查询信息为第一类别查询信息，

其中，确定所述查询信息的特征包括以下操作中的一种或多种：确定出现概率特征、确定热度特征、确定一致性特征，以及确定属性特征。

根据本公开的另一方面，提供了一种信息识别装置，包括：

特征抽取模块，用于针对用户输入的查询信息进行特征抽取，确定所述查询信息的特征；查询信息概率获取模块，用于基于所述查询信息的特征以及学习模型，确定所述查询信息针对第一类别集合的资源的第一出现概率；信息识别模块，用于在所述第一出现概率大于或等于第一阈值的情况下，识别所述查询信息为第一类别查询信息，

其中，所述特征抽取模块包括以下子模块中的一个或多个：第一特征确定子模块，用于确定出现概率特征；第二特征确定子模块，用于确定热度特征；第三特征确定子模块，用于确定一致性特征；以及第四特征确定子模块，用于确定属性特征。

根据本公开的另一方面，提供了一种信息识别装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行上述方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。

根据本公开实施例的信息识别方法及装置，能够通过对用户输入的查询信息进行特征抽取，并通过查询信息的特征以及学习模型确定查询信息针对第一类别集合的资源的出现概率，并在出现概率大于或等于阈值时识别查询信息为第一类别查询信息，从而快速、准确识别用户输入的查询信息。

根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种信息识别方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种信息识别方法的流程图。