[发明专利]语句类型识别方法和装置、存储介质及电子装置

说明书

本发明公开了一种语句类型识别方法和装置、存储介质及电子装置。该方法包括：获取语句识别请求，其用于确认目标帐号在目标应用中发布的待识别语句是否属于目标类型，目标类型为禁止在目标应用中发布的语句的类型；获取待识别语句的目标特征向量，其用于表示待识别语句；根据训练好的分类模型和目标特征向量获取类型识别结果，目标特征向量为训练好的分类模型的输入，类型识别结果指示待识别语句是否属于目标类型，训练好的分类模型至少用于通过上下文语句的特征向量对目标特征向量进行实时识别，上下文语句为目标帐号在目标应用中发布的、且与待识别语句相邻的语句。本发明解决了相关技术检测用户言论是否属于骚扰言论的准确度较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种语句类型识别方法和装置、存储介质及电子装置。

背景技术

为了净化网络环境，在客户端应用中，需要对用户骚扰言论进行检测和打击。相关技术主要是通过人工定义规则字典，通过将用户言论于规则字典进行关键词匹配，实现骚扰言论的检测。这种方式依赖于手工字典的更新，需要耗费大量的人力，对新词或者未登录词的检测率较低，而且也并没有考虑用户言论的上下文信息。也就是说，相关技术检测用户言论是否属于骚扰言论的准确度较低。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种语句类型识别方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术检测用户言论是否属于骚扰言论的准确度较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种语句类型识别方法，包括：获取语句识别请求，其中，所述语句识别请求用于确认目标帐号在目标应用中发布的待识别语句是否属于目标类型，所述目标类型为禁止在所述目标应用中发布的语句的类型；响应所述语句识别请求，获取所述待识别语句的目标特征向量，其中，所述目标特征向量用于表示所述待识别语句；根据训练好的分类模型和所述目标特征向量获取类型识别结果，其中，所述目标特征向量为所述训练好的分类模型的输入，所述类型识别结果用于指示所述待识别语句是否属于所述目标类型，所述训练好的分类模型至少用于通过上下文语句的特征向量对所述目标特征向量进行实时识别，所述上下文语句为所述目标帐号在所述目标应用中发布的、且与所述待识别语句相邻的语句。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种语句类型识别装置，包括：第一获取单元，用于获取语句识别请求，其中，所述语句识别请求用于确认目标帐号在目标应用中发布的待识别语句是否属于目标类型，所述目标类型为禁止在所述目标应用中发布的语句的类型；第二获取单元，用于响应所述语句识别请求，获取所述待识别语句的目标特征向量，其中，所述目标特征向量用于表示所述待识别语句；第三获取单元，用于根据训练好的分类模型和所述目标特征向量获取类型识别结果，其中，所述目标特征向量为所述训练好的分类模型的输入，所述类型识别结果用于指示所述待识别语句是否属于所述目标类型，所述训练好的分类模型至少用于通过上下文语句的特征向量对所述目标特征向量进行实时识别，所述上下文语句为所述目标帐号在所述目标应用中发布的、且与所述待识别语句相邻的语句。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行本发明实施例中任意一种语句类型识别方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，其中，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行本发明实施例中任意一种语句类型识别方法。