[发明专利]文本内容关键信息的提取方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种文本内容关键信息的提取方法，其中，所述方法包括：

步骤S10，获取待提取关键信息的文本内容；

步骤S20，利用分类器对所述文本内容进行分类，若得到所述文本内容的类别则执行步骤S30，否则不执行任何操作；

步骤S30，利用与所述得到的所述文本内容的类别对应的神经网络模型对所述文本内容进行关键信息提取处理，若得到所述文本内容的关键信息则输出该关键信息，否则执行步骤S40；

步骤S40，利用正则表达式对所述文本内容进行关键信息提取处理，若得到所述文本内容的关键信息则输出该关键信息，否则不执行任何操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述神经网络模型的训练过程如下：

获取某一类别的样本文本内容，其中所述样本文本内容中的词语为采用序列标注规则标注好的词语；

将所述样本文本内容经过词向量模型后得到相应的样本向量信息；

将所述样本向量信息送入神经网络模型进行模型训练以得到与该类别的文本内容对应的所述神经网络模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用分类器对所述文本内容进行分类包括：

利用逻辑回归分类器和/或正则表达式对所述文本内容进行分类。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述步骤S20包括：

利用逻辑回归分类器对所述文本内容进行分类，若得到所述文本内容的类别则执行步骤S30，否则执行步骤S201；

步骤S201：利用正则表达式对所述文本内容进行分类，若得到所述文本内容的类别则执行步骤S30，否则不执行任何操作。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述步骤S30包括：利用与所述得到的所述文本内容的类别对应的神经网络模型对所述文本内容进行关键信息提取处理，若得到所述文本内容的关键信息则执行步骤S301，否则执行步骤S40；

其中，所述步骤S301包括：对得到的所述关键信息进行校验，若校验通过则输出所述关键信息，否则执行步骤S40；

所述步骤S40包括：利用正则表达式对所述文本内容进行关键信息提取处理，若得到所述文本内容的关键信息则执行步骤S401，否则不执行任何操作；

其中，所述步骤S401包括：对得到的所述关键信息进行校验，若校验通过则输出所述关键信息，否则不执行任何操作。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述方法适用于手机短信中的文本内容关键信息的提取。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述神经网络模型为长短期记忆循环神经网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）模型。

8.一种文本内容关键信息的提取装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取待提取关键信息的文本内容；

分类单元，用于利用分类器对所述文本内容进行分类，若得到所述文本内容的类别则指令第一提取单元执行关键信息提取，否则不执行任何操作；

第一提取单元，用于利用与所述得到的所述文本内容的类别对应的神经网络模型对所述文本内容进行关键信息提取处理，若得到所述文本内容的关键信息则输出该关键信息，否则指令第二提取单元执行关键信息提取；

第二提取单元，用于利用正则表达式对所述文本内容进行关键信息提取处理，若得到所述文本内容的关键信息则输出该关键信息，否则不执行任何操作。

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7中任一项所述的方法。

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7任一项所述的方法。