[发明专利]关键词组合提取方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种关键词组合提取方法，其特征在于，包括：

确定待识别文本；

对所述待识别文本进行分词，对分词结果进行循环移位，得到所述待识别文本的二维增广矩阵；

基于所述待识别文本的二维增广矩阵，确定所述待识别文本的关键词组合。

2.根据权利要求1所述的关键词组合提取方法，其特征在于，所述对分词结果进行循环移位，得到所述待识别文本的二维增广矩阵，包括：

基于所述二维增广矩阵当前行的行序号，对所述当前行的前一行的行元素进行循环移位，得到所述当前行的行元素；

将所述当前行的下一行更新为当前行；

其中，所述分词结果为所述二维增广矩阵中任一行的行元素。

3.根据权利要求2所述的关键词组合提取方法，其特征在于，所述基于所述二维增广矩阵当前行的行序号，对所述当前行的前一行的行元素进行循环移位，得到所述当前行的行元素，包括：

基于所述二维增广矩阵当前行的行序号，确定所述当前行对应的移位方向和偏移量；

基于所述移位方向和偏移量，对所述当前行的前一行的行元素进行循环移位，确定所述当前行的行元素。

4.根据权利要求1所述的关键词组合提取方法，其特征在于，所述基于所述待识别文本的二维增广矩阵，确定所述待识别文本的关键词组合，包括：

将所述待识别文本的二维增广矩阵输入至文本分类模型，得到所述文本分类模型输出的文本分类结果；所述文本分类模型是基于样本文本的二维增广矩阵及其对应的样本文本分类结果训练得到的；

基于所述文本分类结果，确定所述待识别文本的关键词组合。

5.根据权利要求4所述的关键词组合提取方法，其特征在于，所述将所述待识别文本的二维增广矩阵输入至文本分类模型，得到所述文本分类模型输出的文本分类结果，具体包括：

将所述待识别文本的二维增广矩阵输入至所述文本分类模型的组合提取层，得到所述组合提取层输出的多个分词组合；

将每一分词组合输入至所述文本分类模型的识别分类层，得到所述识别分类层输出的文本分类结果。

6.根据权利要求5所述的关键词组合提取方法，其特征在于，所述将所述待识别文本的二维增广矩阵输入至所述文本分类模型的组合提取层，得到所述组合提取层输出的多个分词组合，具体包括：

将所述待识别文本的二维增广矩阵输入至所述组合提取层，由所述组合提取层基于组合长度对所述待识别文本的二维增广矩阵进行采样，得到所述组合提取层输出的多个分词组合。

7.根据权利要求5所述的关键词组合提取方法，其特征在于，所述基于所述文本分类结果，确定所述待识别文本的关键词组合，具体包括：

若所述文本分类结果为异常，则基于所述文本分类模型中每一分词组合的激活值，确定所述待识别文本的关键词组合。

8.根据权利要求1至7任一项所述的关键词组合提取方法，其特征在于，所述二维增广矩阵的行数为：

式中，R为二维增广矩阵的行数，C为预先设定的二维增广矩阵的列数。

9.一种关键词组合提取装置，其特征在于，包括：

文本确定单元，用于确定待识别文本；

矩阵确定单元，用于对所述待识别文本进行分词，对分词结果进行循环移位，得到所述待识别文本的二维增广矩阵；

组合提取单元，用于基于所述待识别文本的二维增广矩阵，确定所述待识别文本的关键词组合。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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8中任一项所述的关键词组合提取方法的步骤。