[发明专利]一种处理方法以及装置在审
申请号: | 202210238777.6 | 申请日: | 2022-03-11 |
公开(公告)号: | CN114742053A | 公开(公告)日: | 2022-07-12 |
发明(设计)人: | 胡家豪;刘欣然 | 申请(专利权)人: | 联想(北京)有限公司 |
主分类号: | G06F40/295 | 分类号: | G06F40/295;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人: | 高天华;胡春光 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 处理 方法 以及 装置 | ||
本申请公开了一种处理方法以及装置,其中,所述方法包括:获取包含至少一个待处理词语的待处理文本;对所述待处理文本进行特征提取,得到文本特征信息;从图网络中获取具备关联关系的至少两种类别的词语的类别特征信息;基于所述类别特征信息对所述文本特征信息进行处理,得到至少一种类别的所述待处理词语的位置信息。
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种处理方法以及装置。
背景技术
在实际应用中,在文本识别时,在文本中词语数量较少或词语之间的关系简单的情况下,文本识别的精度较好,但若文本中词语之间关系复杂,相关技术中的文本识别精度较低。
发明内容
基于以上问题,本申请实施例提供了一种处理方法以及装置。
本申请实施例提供的技术方案是这样的:
本申请实施例提供了一种处理方法,其中,所述方法包括:
获取包含至少一个待处理词语的待处理文本;
对所述待处理文本进行特征提取,得到文本特征信息;
从图网络中获取具备关联关系的至少两种类别的词语的类别特征信息;
基于所述类别特征信息对所述文本特征信息进行处理,得到至少一种类别的所述待处理词语的位置信息。
本申请实施例还提供了一种处理装置,包括:
获取模块,用于获取包含至少一个待处理词语的待处理文本;
提取模块,用于对所述待处理文本进行特征提取,得到文本特征信息;
所述获取模块,还用于从图网络中获取具备关联关系的至少两种类别的词语的类别特征信息;
处理模块,用于基于所述类别特征信息对所述文本特征信息进行处理,得到至少一种类别的所述待处理词语的位置信息。
本申请实施例还提供了一种电子设备,其中,所述电子设备包括处理器和存储器;所述存储器中存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,能够实现如前任一实施例提供的处理方法。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序;所述计算机程序被电子设备的处理器执行时,能够实现如前任一实施例所述的处理方法。
由以上可知,本申请实施例提供的处理方法,在对待处理文本处理得到文本特征信息之后,并不是仅根据文本特征信息本身的特性进行处理,而是通过图网络中具备关联关系的至少两种类别的词语的类别特征信息,对文本特征信息进行分析处理,由于图网络携带了至少两种类别的词语的类别特征信息、以及至少两种类别的词语之间的关联关系,如此,即使在待处理文本中待处理词语的类别较多、且各个类别之间关系复杂的情况下,本申请实施例提供的处理方法依然能够通过从图网络中提取得到的具备关联关系的类别特征信息这样的先验知识,对文本特征信息的处理过程进行指导和干预,进而使得得到的至少一种类别的待处理词语的位置信息,能够与待处理文本中各个待处理词语的类别、位置以及各个待处理词语之间的关联关系更一致,进而改善对具备复杂关系的待处理文本中的待处理词语的类别和位置确定的精度。
附图说明
图1为本申请实施例提供的处理方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的得到至少一种类别的待处理词语的位置信息的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的得到目标类别的待处理词语的位置信息的流程示意图;
图4为本申请实施例提供的获取类别特征信息的流程示意图;
图5为本申请实施例提供的处理模型的结构示意图;
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