[发明专利]标签确定方法、设备和存储介质

说明书

本申请公开了标签确定方法、设备和存储介质，涉及深度学习、自然语言处理等人工智能技术领域。具体实现方案为：在确定待处理文章的标签的过程，结合待处理文章的有向图，确定出待处理文章的候选标签集合，并结合预设的语义分析模型对待处理文章对应的分词进行语义分析，以根据语义分析结果确定待处理文章的类别标签。由此，提出了一种结合有向图确定文章的标签的方式，通过对待处理文章的有向图以及待处理文章的分词，准确确定出了待处理文章的标签。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及深度学习、自然语言处理等人工智能技术领域，尤其涉及标签确定方法、设备和存储介质。

背景技术

对于文章的标签抽取，具体是指从文章中提取出能够反映出文章内容的多个标签。准确地确定出文章的标签，对于后续对文章的分类、推荐以及关联具有重要的意义。因此，如何准确确定出文章的标签是目前亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种用于标签确定方法、设备和存储介质。根据本申请的一方面，提供了一种标签确定方法，包括：获取待处理文章的有向图，其中，所述待处理文章包括多个分词，所述有向图包括多个节点以及节点之间的有向边，且所述多个节点分别与所述多个分词对应，所述有向边的方向从先出现的分词指向后出现的分词；根据所述多个节点以及节点之间的有向边，确定所述有向图中所述多个节点的中介中心性；根据所述多个节点的中介中心性，从所述多个节点中选择出目标节点，并将与所述目标节点所对应的目标分词添加到所述待处理文章的候选标签集合中；根据预设的语义分析模型对所述多个分词进行语义分析，以得到对应的类别标签；根据所述候选标签集合和所述类别标签，确定出所述待处理文章对应的标签集合。

根据本申请的另一方面，提供了一种标签确定装置，包括：第一获取模块，用于获取待处理文章的有向图，其中，所述待处理文章包括多个分词，所述有向图包括多个节点以及节点之间的有向边，且所述多个节点分别与所述多个分词对应，所述有向边的方向从先出现的分词指向后出现的分词；第一确定模块，用于根据所述多个节点以及节点之间的有向边，确定所述有向图中所述多个节点的中介中心性；第一标签模块，用于根据所述多个节点的中介中心性，从所述多个节点中选择出目标节点，并将与所述目标节点所对应的目标分词添加到所述待处理文章的候选标签集合中；第二标签模块，用于根据预设的语义分析模型对所述多个分词进行语义分析，以得到对应的类别标签；第二确定模块，用于根据所述候选标签集合和所述类别标签，确定出所述待处理文章对应的标签集合。

根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请的标签确定方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请实施例公开的标签确定方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请的标签确定方法。

上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：

在确定待处理文章的标签的过程，结合待处理文章的有向图，确定出待处理文章的候选标签集合，并结合预设的语义分析模型对待处理文章对应的分词进行语义分析，以根据语义分析结果确定待处理文章的类别标签。由此，提出了一种结合有向图确定文章的标签的方式，通过对待处理文章的有向图以及待处理文章的分词，准确确定出了待处理文章的标签。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：