[发明专利]一种文本的溯源检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种文本的溯源检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待溯源检测的目标文本，并对所述目标文本的内容进行特征提取，得到所述目标文本对应的多个维度的特征；

根据每个维度的特征的重要程度，从所述多个维度的特征中选取预定个数维度的特征；

基于选取的预定个数维度的特征和预定区块链中存储的历史文本对应的多个维度的特征，确定所述目标文本与存储的所述历史文本之间的内容相似程度；

根据所述目标文本与存储的所述历史文本之间的内容相似程度，判断存储的所述历史文本是否为所述目标文本的源文本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标文本与存储的所述历史文本之间的内容相似程度，判断存储的所述历史文本中是否为所述目标文本的源文本，包括：

如果存储的所述历史文本与所述目标文本之间的内容相似程度大于预定的程度阈值，则判定存储的所述历史文本为所述目标文本的源文本。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于选取的预定个数维度的特征和预定区块链中存储的历史文本对应的多个维度的特征，确定所述目标文本与存储的所述历史文本之间的内容相似程度，包括：

根据选取的预定个数维度的特征，确定所述预定个数维度的特征中每个维度的特征对应的特征向量；

根据所述预定个数维度的特征中每个维度的特征对应的特征向量和预定区块链中存储的历史文本对应的每个维度的特征的特征向量，确定所述预定个数维度的特征中每个维度的特征与所述历史文本中的相应维度的特征的相似度；

如果所述目标文本中与所述历史文本中的相应维度的特征的相似度大于预定相似度阈值的维度的数量大于预定数量阈值，则判定存储的所述历史文本与所述目标文本之间的内容相似程度大于预定的程度阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预定个数维度的特征中每个维度的特征对应的特征向量和预定区块链中存储的历史文本对应的每个维度的特征的特征向量，确定所述预定个数维度的特征中每个维度的特征与所述历史文本中的相应维度的特征的相似度，包括：

根据所述预定个数维度的特征中每个维度的特征对应的特征向量和预定区块链中存储的历史文本对应的每个维度的特征的特征向量，通过预定的相似度算法，确定所述预定个数维度的特征中每个维度的特征与所述历史文本中的相应维度的特征的相似度，所述相似度算法包括k近邻kNN算法、欧式距离算法或余弦距离算法。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取一个或多个所述历史文本，并对所述历史文本的内容进行特征提取，得到所述历史文本对应的多个维度的特征；

根据每个维度的特征的重要程度，从所述历史文本对应的多个维度的特征中选取预定个数维度的特征；

将选取的预定个数维度的特征存储到所述预定区块链中。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据每个维度的特征的重要程度，从所述历史文本对应的多个维度的特征中选取预定个数维度的特征，包括：

获取所述预定区块链中的目标区块的信息，所述目标区块用于存储所述历史文本对应的特征；

根据所述目标区块的信息和所述历史文本对应的多个维度的特征，确定所述目标区块中是否能够存储所述历史文本对应的多个维度的特征；

如果所述目标区块中不能存储所述历史文本对应的多个维度的特征，则根据每个维度的特征的重要程度和所述目标区块的信息，从所述历史文本对应的多个维度的特征中选取预定个数维度的特征。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个维度的特征的重要程度，从所述多个维度的特征中选取预定个数维度的特征，包括：

获取每个维度的特征的重要程度；

根据每个维度的特征的重要程度，将所述目标文本对应的多个维度的特征进行排序；

从排序后的多个维度的特征中选取预定个数维度的特征。