[发明专利]基于语音的用户分类方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于语音的用户分类方法，其特征在于，包括：

接收待识别语音，通过所述N-gram模型对所述待识别语音进行进行识别，得到识别结果；

将所述识别结果通过词频-逆文本频率指数模型进行关键词抽取，得到与所述识别结果对应的关键词集合；

获取所述关键词集合的语义向量，将所述语义向量作为文本情感分类器的输入，得到文本情感识别结果；以及

将名称词性的关键词根据预先设置的标签库对应的标签转化策略转化成对应标签，以得到与所述识别结果对应的用户画像。

2.根据权利要求1所述的基于语音的用户分类方法，其特征在于，所述接收待识别语音，通过所述N-gram模型对所述待识别语音进行进行识别，得到识别结果之前，还包括：

接收训练集语料库，将所述训练集语料库输入至初始N-gram模型进行训练，得到N-gram模型；其中，所述N-gram模型为N元模型。

3.根据权利要求1所述的基于语音的用户分类方法，其特征在于，所述获取所述关键词集合中名称词性的关键词，将名称词性的关键词根据预先设置的标签库对应的标签转化策略转化成对应标签，以得到与所述识别结果对应的用户画像之后，还包括：

获取所述关键词集合中词频-逆文本频率指数为最大值的关键词，以作为目标关键词，定位所述目标关键词在所述识别结果中的时间点并进行关键词标记。

4.根据权利要求1所述的基于语音的用户分类方法，其特征在于，所述将所述识别结果通过词频-逆文本频率指数模型进行关键词抽取，得到与所述识别结果对应的关键词集合，包括：

将所述识别结果通过基于概率统计分词模型进行分词，得到对应的分词结果；

通过词频-逆文本频率指数模型，抽取所述分词结果中位于预设的第一排名值之前的关键词信息，以作为与所述识别结果对应的关键词集合。

5.根据权利要求1所述的基于语音的用户分类方法，其特征在于，所述获取所述关键词集合的语义向量，包括：

获取所述关键词集合中各关键词信息对应的目标词向量；

根据所述关键词集合中各目标词向量，及各目标词向量对应的权重，获取与所述关键词集合对应的语义向量。

6.根据权利要求1所述的基于语音的用户分类方法，其特征在于，所述根据名称词性的关键词及预先设置的标签转化策略，以得到与所述识别结果对应的用户画像，包括：

在所述标签库中获取与所述关键词集合中名称词性的关键词中各关键词对应的标签转化策略；

根据与各关键词对应的标签转化策略，将各关键词对应转化为标签；

由各关键词对应的标签，组成与所述识别结果对应的用户画像。

7.一种基于语音的用户分类装置，其特征在于，包括：

语音识别单元，用于接收待识别语音，通过所述N-gram模型对所述待识别语音进行进行识别，得到识别结果；

关键词抽取单元，用于将所述识别结果通过词频-逆文本频率指数模型进行关键词抽取，得到与所述识别结果对应的关键词集合；

情感识别单元，用于获取所述关键词集合的语义向量，将所述语义向量作为文本情感分类器的输入，得到文本情感识别结果；以及

用户画像绘制单元，用于获取所述关键词集合中名称词性的关键词，将名称词性的关键词根据预先设置的标签库对应的标签转化策略转化成对应标签，以得到与所述识别结果对应的用户画像。

8.根据权利要求7所述的基于语音的用户分类装置，其特征在于，还包括：

关键词时间标记单元，用于获取所述关键词集合中词频-逆文本频率指数为最大值的关键词，以作为目标关键词，定位所述目标关键词在所述识别结果中的时间点并进行关键词标记。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于语音的用户分类方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1至6任一项所述的基于语音的用户分类方法。