[发明专利]一种图书分级方法、系统、存储介质和服务器

说明书

本发明提供了一种图书分级方法、系统、存储介质和服务器，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。本发明可实现图书评级智能化，而且可保证图书评级的客观性，同时，可提升图书评级的精度以及评级的效率。

技术领域

本发明涉及图书分级领域，尤其涉及一种图书分级方法、系统、存储介质和服务器。

背景技术

少年儿童在不同成长阶段的阅读能力是不同的，每个成长阶段的阅读能力需要配合每个阶段的接受能力，不同成长阶段的少年儿童有着不同的阅读需求。因此，需要对阅读物进行分级。

传统的图书分级系统中，是通过人为设定的分级规则来硬性地对图书进行评级，主观性很强，分级缺乏灵活性。

发明内容

本发明实施例提供了一种图书分级方法、系统、存储介质和服务器，以解决现有技术中，通过人为设定的分级规则来硬性地对图书进行评级，主观性很强，分级缺乏灵活性的问题。

本申请的第一方面提供了一种图书分级方法，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。

本申请的第二方面提供了一种图书分级系统，包括：

文本信息获取单元，用于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；

篇章摘要提取单元，用于分别提取所述图书各个篇章文本的篇章摘要；

摘要向量构建单元，用于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；

图书等级评定单元，用于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。

本申请的第三方面提供了一种服务器，上述服务器包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现如上述第一方面的方法的步骤。

本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面的方法的步骤。

本申请的第五方面提供了一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括计算机程序，上述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如上述第一方面的方法的步骤。

本发明实施例中，通过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，然后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，最后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，本方案在海量图书数据的基础上，结合深度学习神经网络模型对图书进行评级，不仅实现图书评级的智能化，使得图书评级灵活客观，而且可提升图书评级的精确度以及图书分级的效率。

附图说明