[发明专利]一种信息处理方法及电子设备

说明书

技术领域

本发明涉及电子信息处理技术领域，特别涉及一种信息处理方法及电子设备。

背景技术

目前，随着电商销售业务的快速发展，人们正越来越多的采用网上购物或电子终端购物的方式进行消费，因此，在网络购物或终端购物过程中通常需要通过电子设备对用户输入的信息进行分析以确认用户所需采购的具体商品或搜索的商品所属行业类别。而现有技术中，通常采用如下方案对用户输入的文本信息进行分析：首先采用分词技术对文本信息中的词语进行分词，然后针对特定词语建立词频或逆词频特征，再利用向量机针对特定词语进行分类。然而上述方案无法解决未登录词语的问题，并且分类精度较低、模型更新通常需要采用人工搜集和输入的方式，因此更新成本高、适用性弱。

可见，现有技术中存在着在采用电子设备对输入的文本信息进行分析以确定商品所属行业类别时，无法针对未登录词语进行分析且分析精度低的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供一种信息处理方法及电子设备，用于解决现有技术中存在着的在采用电子设备对输入的文本信息进行分析以确定商品所属行业类别时，无法针对未登录词语进行分析且分析精度低的技术问题。

本申请实施例提供一种信息处理方法，应用于一电子设备，所述方法包括：

获取第一信息，所述第一信息包括M个字符，M为大于等于1的整数；

确定表征所述M个字符中每个字符的第一矩阵；

基于所述第一矩阵确定所述第一信息所表征的行业类别。

可选地，所述确定表征所述M个字符中每个字符的第一矩阵，包括：

确定所述M个字符中每个字符分别对应的N维向量，获得M个N维向量， N为大于等于20的整数；

将所述M个N维向量按照每个字符在所述第一信息中的顺序进行排组，获得一M行N列的所述第一矩阵。

可选地，3、如权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于所述第一矩阵确定所述第一信息所表征的行业类别，包括：

获得预设的K个Q行N列的第二矩阵，所述第二矩阵用以表征行业类别对应的权重值，K为大于等于80的整数，Q为大于等于3且小于M的整数；

基于所述第一矩阵和K个第二矩阵，确定出所述第一信息与K个行业类别分别一一对应的K个概率值；

确定所述K个概率值中取值最大的概率值所对应的第一行业类别为所述第一信息表征的行业类别。

4、如权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，所述获得K个Q行 N列的第二矩阵，包括：

获得K个3行N列的所述第二矩阵，所述第二矩阵中的每个元素属于大于等于-1且小于等于1的第一范围，且所述第二矩阵中的每个元素在所述第一范围内呈平均分布或正态分布；

所述基于所述第一矩阵和K个第二矩阵，确定出所述第一信息与K个行业类别分别一一对应的K个概率值，包括：

按照3行N列沿行数依次递增的方式将所述第一矩阵中的元素进行截取，获得M-2个3行N列的第三矩阵；

基于计算式其中Relu(x)＝max(0,x)， v∈[1，K]，W_i,j为所述第二矩阵中第i行第j列对应的元素，X_i,j为所述第三矩阵中第i行第j列对应的元素，获得与K个第二矩阵分别一一对应的K个向量C_i，i∈{1,2,…,K}；

基于计算式i∈{1,2,…,K}，j∈{1,2,…,M-2}，获得K个基础值Pⁱ，i∈{1,2,…,K}；

基于所述K个基础值Pⁱ确定出所述第一信息与K个行业类别分别一一对应的K个概率值。

5、如权利要求4所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于所述K个基础值Pⁱ确定出所述第一信息与K个行业类别分别一一对应的K个概率值，包括：

基于所述K个基础值Pⁱ以及公式i∈{1,2,…,K}获得所述第一信息与K个行业类别分别一一对应的K个概率值σ_i，i∈{1,2,…,K}；

所述确定所述K个概率值中取值最大的概率值所对应的第一行业类别为所述第一信息表征的行业类别，包括：

将所述K个概率值σ_i，i∈{1,2,…,K}中取值最大的概率值对应的行业类别确定为所述第一信息表征的行业类别。

6、一种电子设备，其特征在于，包括：

输入装置，用以获取第一信息，所述第一信息包括M个字符，M为大于等于1的整数；