[发明专利]水帖自动鉴别及审批方法、装置及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201811095297.9 申请日: 2018-09-19
公开(公告)号: CN109492216A 公开(公告)日: 2019-03-19
发明(设计)人: 杨将;祁家庆;喻红 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F17/27 分类号: G06F17/27;G06F16/9535;G06Q10/10
代理公司: 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 代理人: 高杰;于志光
地址: 518000 广东省深圳市福田区福*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 帖子 自动鉴别 计算机可读存储介质 网站发布 审批 字数 筛选 预先确定 大数据 网站 匹配 发布
【权利要求书】:

1.一种水帖自动鉴别及审批方法,其特征在于,所述方法包括:

接收当前提交的待发布到预先确定的网站的帖子;

将接收的所述帖子的标题与一个关键词列表进行匹配,筛选出出现在所述帖子的标题中的关键词;

计算筛选出来的关键词的字数占所述标题的字数的比例;

若计算的比例大于或者等于指定值,则判断所述帖子为水帖,并拒绝在所述网站发布所述帖子;

若计算的比例小于指定值,则判断所述帖子不是水帖,并在所述网站发布所述帖子。

2.如权利要求1所述的水帖自动鉴别及审批方法,其特征在于,该方法还包括:

获取网站中的所有帖子;

选出标示为水帖的帖子的标题,将所述水帖的标题进行分词处理,得到特征词;

按照所述特征词出现的频率,筛选出高频词,并将所述高频词记录于一个高频词列表中;

从所述高频词列表的高频词中,根据预设规则选择关键词,并将选择的关键词记录于所述关键词列表中。

3.如权利要求2所述的水帖自动鉴别及审批方法,其特征在于,将所述水帖的标题进行分词处理,得到特征词是采用长词优先原则,根据预存的词库对接收的关键词进行分词。

4.如权利要求2所述的水帖自动鉴别及审批方法,其特征在于,该方法还包括:

对所述特征词进行过滤处理,所述过滤处理采用以下一种或两种方式:

方式一、根据词性进行过滤,保留名词、动词以及形容词;

方式二、根据频次进行过滤,保留频次大于频次阈值的特征词,其中,频次是指特征词在标题中出现的频率或者次数。

5.如权利要求2所述的水帖自动鉴别及审批方法,其特征在于,所述预设规则是将所述高频词列表中的高频词与一个特定词库进行匹配,找出相匹配的词,作为所述关键词。

6.一种水帖自动鉴别及审批装置,其特征在于,所述装置包括存储器和处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的水帖自动鉴别及审批程序,所述水帖自动鉴别及审批程序被所述处理器执行时实现如下步骤:

接收当前提交的待发布到预先确定的网站的帖子;

将接收的所述帖子的标题与一个关键词列表进行匹配,筛选出出现在所述帖子的标题中的关键词;

计算筛选出来的关键词的字数占所述标题的字数的比例;

若计算的比例大于或者等于指定值,则判断所述帖子为水帖,并拒绝在所述网站发布所述帖子;

若计算的比例小于指定值,则判断所述帖子不是水帖,并在所述网站发布所述帖子。

7.如权利要求6所述的水帖自动鉴别及审批装置,其特征在于,所述水帖自动鉴别及审批程序被所述处理器执行时还实现如下步骤:

获取网站中的所有帖子;

选出标示为水帖的帖子的标题,将所述水帖的标题进行分词处理,得到特征词;

按照所述特征词出现的频率,筛选出高频词,并将所述高频词记录于一个高频词列表中;

从所述高频词列表的高频词中,根据预设规则选择关键词,并将选择的关键词记录于所述关键词列表中。

8.如权利要求7所述的水帖自动鉴别及审批装置,其特征在于,将所述水帖的标题进行分词处理,得到特征词是采用长词优先原则,根据预存的词库对接收的关键词进行分词。

9.如权利要求7所述的水帖自动鉴别及审批装置,其特征在于,所述水帖自动鉴别及审批程序被所述处理器执行时还实现如下步骤:

对所述特征词进行过滤处理,所述过滤处理采用以下任一种或两种方式:

方式一、根据词性进行过滤,保留名词、动词以及形容词;

方式二、根据频次进行过滤,保留频次大于频次阈值的特征词,其中,频次是指特征词在标题中出现的频率或者次数。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有水帖自动鉴别及审批程序,所述水帖自动鉴别及审批程序可被一个或者多个处理器执行,以实现如权利要求1至5中任一项所述的水帖自动鉴别及审批方法的步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于平安科技(深圳)有限公司,未经平安科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811095297.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top