[发明专利]关键信息识别方法、装置以及存储介质

说明书

本公开提供了一种关键信息识别方法、装置以及存储介质，其中的方法包括：对于关键信息设置对应的权重系数值以及权重系数阈值；如果至少一个权重系数值大于权重系数阈值，则将与大于权重系数阈值的权重系数值对应的关键信息作为识别目标关键信息，并根据识别目标关键信息对待识别文本进行分类处理；如果全部权重系数值都小于或等于权重系数阈值，则计算关键信息之间的关联因子信息；基于关联因子信息计算与待识别文本相对的关联识别权重值，根据关联识别权重值对待识别文本进行分类处理。本公开的方法、装置以及存储介质，可以通过累计相关性提升关键信息识别效果，提升识别的准确率。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种关键信息识别方法、装置以及存储介质。

背景技术

目前，对于数据安全的识别主要为AI算法识别、关键信息识别以及两种识别算法综合运用。对于关键信息的识别，主要使用静态识别技术，即通过对关键信息及关键信息组合进行匹配处理，获取最终的识别结果，但不能对具有低识别特征的各个关键信息进行关键信息之间的相关性累计，进行综合识别，因此，现有的关键信息的识别方法，对于具有低识别特征的各个关键信息无法进行有效覆盖，降低了识别结果的正确性。

发明内容

有鉴于此，本发明要解决的一个技术问题是提供一种关键信息识别方法、装置以及存储介质。

根据本公开的第一方面，提供一种关键信息识别方法，包括：获取待识别文本中的关键信息，确定与所述关键信息相对应的分类信息；对于所述关键信息设置对应的权重系数值以及权重系数阈值；如果至少一个权重系数值大于所述权重系数阈值，则将与大于所述权重系数阈值的权重系数值对应的关键信息作为识别目标关键信息，并根据所述识别目标关键信息对所述待识别文本进行分类处理；如果全部权重系数值都小于或等于所述权重系数阈值，则计算所述关键信息之间的关联因子信息；基于所述关联因子信息计算与所述待识别文本相对的关联识别权重值，根据所述关联识别权重值对所述待识别文本进行分类处理。

可选地，所述计算所述关键信息之间的关联因子信息包括：基于所述分类信息对全部关键信息进行分组处理，生成至少一个关键信息组；计算所述关键信息组中的各个组关键信息之间的关联因子。

可选地，所述计算所述关键信息组中的各个组关键信息之间的关联因子包括：基于识别样本计算所述组关联信息之间的置信度和支持度；根据所述置信度和所述支持度确定所述关联因子。

可选地，所述基于所述关联因子信息计算与所述待识别文本相对的关联识别权重值包括：将所述关键信息组中的各个组关键信息的权重系数值与对应的关联因子的乘积作为关联权重值；将所述关键信息组的全部关联权重值之和，作为所述关联识别权重值。

可选地，所述根据所述关联识别权重值对所述待识别文本进行分类处理包括：获取各个关键信息组的关联识别权重值；根据全部关联识别权重值中的最大关联识别权重值，对所述待识别文本进行分类处理。

可选地，所述根据所述识别目标关键信息对所述待识别文本进行分类处理包括：如果所述识别目标关键信息的数量为1个，则根据此识别目标关键信息对所述待识别文本进行分类处理。

可选地，所述根据所述识别目标关键信息对所述待识别文本进行分类处理包括：如果所述识别目标关键信息的数量为两个，则根据较大的权重系数值对应的识别目标关键信息对所述待识别文本进行分类处理。

可选地，所述根据所述识别目标关键信息对所述待识别文本进行分类处理包括：如果所述识别目标关键信息的数量大于两个，则基于分类信息对全部目标关键信息进行分组处理；计算各个识别目标关键信息组中的全部识别目标关键信息的权重系数值的平均值；根据与最大平均值对应的识别目标关键信息组的分类信息，对所述待识别文本进行分类处理。