[发明专利]文本信息的类型识别方法及装置有效

专利信息
申请号: 201911018745.X 申请日: 2019-10-24
公开(公告)号: CN110781668B 公开(公告)日: 2021-08-27
发明(设计)人: 郝彦超;康斌 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F40/258 分类号: G06F40/258;G06F40/242;G06F40/279;G06F16/35;G06K9/62
代理公司: 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 代理人: 周婷婷
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: 文本 信息 类型 识别 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种文本信息的类型识别方法,其特征在于,包括:

将获取到的第一文本信息输入文本类型识别模型,其中,所述第一文本信息为标题文本;所述文本类型识别模型包括依次串联的多个子模型,所述多个子模型中的每个子模型用于识别输入所述每个子模型的文本信息是否属于所述每个子模型所对应的文本类型;所述文本类型包括对恶意的文本进行分类得到的文本类型;

获取所述文本类型识别模型输出的第一识别结果,其中,所述第一识别结果用于指示所述多个子模型中的第一子模型确定所述第一文本信息属于所述第一子模型所对应的目标文本类型。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述第一子模型包括短文本分类模型的情况下,

将获取到的第一文本信息输入文本类型识别模型,包括:将所述第一文本信息输入所述短文本分类模型,其中,所述短文本分类模型包括依次串联的多个第一编码器和第一激励函数层,所述多个第一编码器中的每个第一编码器包括自注意力层和前馈神经网络层;

获取所述文本类型识别模型输出的所述第一识别结果,包括:获取所述第一激励函数层输出的所述第一识别结果。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在将所述第一文本信息输入所述短文本分类模型之前,所述方法还包括:

使用第一分类训练数据对依次串联的多个第二编码器进行训练,得到依次串联的多个第三编码器,其中,初始短文本分类模型包括依次串联的所述多个第二编码器和第二激励函数层;

使用所述第一分类训练数据对依次串联的所述多个第三编码器和所述第二激励函数层进行训练,得到所述短文本分类模型。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述第一子模型包括敏感词检测模型的情况下,

将获取到的第一文本信息输入文本类型识别模型,包括:将所述第一文本信息输入所述敏感词检测模型,其中,所述敏感词检测模型用于使用敏感词词典中包括的敏感词与所述第一文本信息进行匹配;

获取所述文本类型识别模型输出的第一识别结果,包括:在使用所述敏感词词典中包括的第一敏感词与所述第一文本信息匹配成功的情况下,确定所述第一敏感词所对应的文本类型为所述第一文本信息所属于的所述目标文本类型。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在确定所述第一敏感词所对应的文本类型为所述第一文本信息所属于的所述目标文本类型之后,所述方法还包括:

从所述第一文本信息中删除与所述第一敏感词对应的文本内容,得到敏感词模板;

将所述敏感词模板与获取到的文本信息集合进行匹配;

从所述文本信息集合中获取与所述敏感词模板匹配成功的第二文本信息;

从所述第二文本信息中提取第二敏感词;

将所述第二敏感词添加到所述敏感词词典中。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一文本信息包括多个文本信息,其中,在获取所述文本类型识别模型输出的第一识别结果之后,所述方法还包括:

在确定所述多个文本信息中的目标文本信息不属于所述目标文本类型的情况下,将标注了不属于所述目标文本类型的所述目标文本信息添加到第二分类训练数据中,得到第三分类训练数据,其中,所述第二分类训练数据用于对初始子模型进行训练得到所述第一子模型;

使用所述第三分类训练数据对所述第一子模型进行训练,得到第二子模型;

将所述文本类型识别模型所包括的所述第一子模型替换为所述第二子模型。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在将标注了不属于所述目标文本类型的所述目标文本信息添加到第二分类训练数据中,得到第三分类训练数据之前,所述方法还包括:

显示具有对应关系的所述多个文本信息和所述多个文本信息中的每个文本信息所对应的目标文本类型;

将所述多个文本信息中被执行了选择操作的文本信息确定为所述目标文本信息;

确定所述目标文本信息不属于所述目标文本类型。

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/201911018745.X/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