[发明专利]一种图书分级方法、系统、存储介质和服务器

权利要求书

1.一种图书分级方法，其特征在于，包括：

获取图书的文本信息，所述文本信息包括所述图书的多个篇章文本；

分别提取所述图书各个篇章文本的篇章摘要；

根据所述图书各个篇章文本的篇章摘要与预设文档向量模型，构建所述图书的文本摘要向量；

根据所述文本摘要向量与训练好的基于R-CNN的神经网络模型，确定所述图书的等级。

2.根据权利要求1所述的图书分级方法，其特征在于，所述篇章文本包括句子，所述分别提取所述图书各个篇章文本的篇章摘要的步骤，包括：

分别构建所述篇章文本中各个句子的句向量；

根据所述各个句子的句向量，计算同一所述篇章文本中任意两个句子之间的句子相似度；

将所述篇章文本中句子相似度大于预设相似度阈值的句子存入所述篇章文本对应的篇章句子集合中；

根据所述篇章句子集合，确定所述篇章文本的篇章摘要。

3.根据权利要求2所述的图书分级方法，其特征在于，所述根据所述各个句子的句向量，计算同一所述篇章文本中任意两个句子之间的句子相似度的步骤，包括：

根据如下公式计算同一所述篇章文本中句子i和句子j之间的句子相似度：

其中，所述sim(s_i，s_j)表示所述句子i和所述句子j之间的句子相似度，所述s_i为所述句子i的句向量，s_j表示所述句子j的句向量。

4.根据权利要求2所述的图书分级方法，其特征在于，所述根据所述篇章句子集合，确定所述篇章文本的篇章摘要的步骤，包括：

根据预设句子评分算法，对所述篇章句子集合中各个句子进行评分；

将所述篇章句子集合中的句子按所述评分从高到低排列；

根据所述篇章句子集合中句子的排列顺序，从所述篇章句子集合中选择指定个数的句子，连接生成所述篇章文本的篇章摘要。

5.根据权利要求4所述的图书分级方法，其特征在于，所述根据预设句子评分算法，对所述篇章句子集合中各个句子进行评分的步骤，包括：

根据如下公式迭代计算所述篇章句子集合中各个句子的评分：

其中，d为阻尼因子值，In{V_i}为所述篇章文本中与所述句子V_i的句子相似度大于预设相似度阈值的句子组成的集合，Out{V_j}为所述篇章文本中与所述句子V_j的句子相似度大于预设相似度阈值的句子组成的集合，w_ij为所述句子V_i与所述句子V_j的句子相似度，w_jk为所述句子V_j与所述句子V_k的句子相似度，WS(V_i)为所述句子V_i的评分，WS(V_j)为所述句子V_j的评分。

6.根据权利要求1至5任一项所述的图书分级方法，其特征在于，所述基于R-CNN的神经网络模型包括循环神经网络层、卷积神经网络层以及全连接网络层，所述根据所述文本摘要向量与训练好的基于R-CNN的神经网络模型，确定所述图书的等级的步骤，包括：

将所述图书的所述文本摘要向量输入至所述循环神经网络层中进行编码，将编码结果传递至所述卷积神经网络层；

在所述卷积神经网络层确定所述文本摘要向量的特征元素，并将所述特征元素传递至所述全连接网络层；

根据所述全连接网络层的输出与指数归一化函数，得到所述图书各个等级的等级概率；

将所述等级概率最大的等级确定为所述图书的等级。