[发明专利]基于人工智能的标签聚合方法及装置、存储介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的标签聚合方法，其特征在于，包括：

采用用于获取内容源的标签的概率的神经网络，获取多个第一内容源中每个第一内容源对应的一个或多个标签的概率；

获取所述每个第一内容源对应的一个或多个标签的概率中概率最大的第一标签和第二标签；

获取所述第一标签和所述第二标签的聚合度；

若所述第一标签和所述第二标签的聚合度大于第一设定阈值，将所述第一标签和所述第二标签进行聚合，得到第三标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一标签和所述第二标签的聚合度，包括：

获取所述多个第一内容源中对应所述第一标签和所述第二标签的第一内容源的第一数量，以及所述多个第一内容源中对应所述第一标签的第一内容源的第二数量，以及所述多个第一内容源中对应所述第二标签的第一内容源的第三数量；

根据所述第一数量、所述第二数量和所述第三数量，确定所述第一标签和所述第二标签的聚合度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述第三标签更新到内容源集合的标签。

4.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采用所述第三标签对所述多个第一内容源进行标注。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采用用于获取内容源的标签的概率的神经网络，获取多个第二内容源中每个第二内容源对应的一个或多个标签的概率，其中，所述多个第二内容源与所述多个第一内容源属于同一个所述内容源集合；

获取所述每个第二内容源对应的一个或多个标签的概率中概率最大的第三标签和第四标签；

获取所述第三标签和所述第四标签的聚合度；

若所述第三标签和所述第四标签的聚合度大于所述第一设定阈值，将所述第三标签和所述第四标签进行聚合，得到第五标签；

若所述第三标签和所述第四标签的聚合度小于或等于所述第一设定阈值，不对所述第三标签进行聚合。

6.根据权利要求1～5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收查询请求，所述查询请求包括请求查询的内容源对应的标签；

查找与所述标签对应的内容源；

返回查找到的所述内容源。

7.根据权利要求1～6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取用户的喜好信息，所述喜好信息与一个或多个标签对应；

确定物品的标签是否包括所述喜好信息对应的一个或多个标签；

若所述物品的标签包括所述喜好信息对应的任一个标签，向所述用户推荐所述物品。

8.一种基于人工智能的标签聚合装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于采用用于获取内容源的标签的概率的神经网络，获取多个第一内容源中每个第一内容源对应的一个或多个标签的概率；

第二获取单元，用于获取所述每个第一内容源对应的一个或多个标签的概率中概率最大的第一标签和第二标签；

第三获取单元，用于获取所述第一标签和所述第二标签的聚合度；

聚合单元，用于若所述第一标签和所述第二标签的聚合度大于第一设定阈值，将所述第一标签和所述第二标签进行聚合，得到第三标签。

9.一种基于人工智能的标签聚合装置，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器执行所述程序指令以实现如权利要求1～7任一项所述的方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有一条或多条指令，所述一条或多条指令适于由处理器加载并执行如权利要求1～7任一项所述的方法。