[发明专利]文本识别、文本监控、数据对象识别、数据处理方法

权利要求书

1.一种文本识别方法，其特征在于，包括：

接收至少一个客户端提交的文本样本的属性比较数据，所述属性比较数据为文本样本之间属性差异的描述信息；

对所述文本样本之间属性差异的描述信息进行数值化；

基于多个文本样本以及数值化的属性比较数据，创建识别文本属性值的第一识别数据集合；

将所述第一识别数据集合下发到客户端，以供所述客户端依据所述第一识别数据集合识别目标文本，获得文本属性值。

2.一种文本监控方法，其特征在于，包括：

拦截用户在目标应用程序中处理的目标文本；

依据第一识别数据集合识别目标文本，获得文本属性值，所述第一识别数据集合用于识别文本的文本属性值；

根据所述文本属性值判定所述目标文本属于所述文本属性下的风险分类；

对所述目标文本添加风险分类标签，并对所述目标文本进行风险处理或风险提示；

所述第一识别数据集合的生成方法包括：

采用文本样本之间的属性比较数据对文本样本进行标记；

基于多个文本样本以及对应标记的属性比较数据，创建识别文本属性值的第一识别数据集合。

3.一种文本识别方法，其特征在于，包括：

采用文本样本之间的属性比较数据对文本样本进行标记；

基于多个文本样本以及对应标记的属性比较数据，创建识别文本属性值的第一识别数据集合；所述第一识别数据集合包括根据基于文本特征识别文本属性值的识别函数，以及第一判定条件；

在第一业务场景下，采用第一识别数据集合识别文本的文本属性值，并结合所述第一判定条件判定文本的文本属性分类；

接收针对第二业务场景下识别文本属性分类的第二判定条件，将所述第一识别数据集合修正为适用于第二业务场景的第三识别数据集合；

在第二业务场景下，采用第三识别数据集合识别文本的文本属性值，并结合所述第二判定条件判定文本的文本属性分类。

4.一种文本识别方法，其特征在于，包括：

采用文本样本之间的属性比较数据对文本样本进行标记，所述属性比较数据表征文本样本之间文本属性值的比较结果；

根据文本样本在多个文本维度下的维度特征生成所述文本样本的文本向量；

基于多个文本样本的文本向量和对应标记的属性比较数据，以及属性比较数据与文本属性值之间的表征关系，确定基于文本向量识别文本属性值的第一识别函数；

依据用于识别文本属性分类的第二识别函数识别目标文本；确定所述目标文本归属于非风险分类；

依据所述第一识别函数识别目标文本，获得文本属性值。

5.一种文本识别方法，其特征在于，包括：

采用文本样本之间的属性比较数据对文本样本进行标记；

基于多个文本样本以及对应标记的属性比较数据，创建识别文本属性值的第一识别数据集合；

依据所述第一识别数据集合识别目标文本，获得文本属性值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，针对所述文本样本标记的属性比较数据包括：所述文本样本相比于至少一个其他文本样本的属性比较数据。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述创建识别文本属性值的第一识别数据集合之前，所述方法还包括：

为所述文本样本生成对应的文本特征；

所述基于多个文本样本以及对应标记的属性比较数据，创建识别文本属性值的第一识别数据集合包括：

基于多个文本样本以及对应标记的属性比较数据，创建基于文本特征识别文本属性值的第一识别数据集合。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述为所述文本样本生成对应的文本特征包括：

构建与预先收集的有序字符对应的多个文本维度；

确定所述文本样本在所述多个文本维度下的维度特征；

根据有序的多个维度特征生成所述文本样本的文本向量，并以所述文本向量作为所述文本特征。