[发明专利]文本识别的方法、系统、计算机系统及介质

权利要求书

1.一种文本识别的方法，包括：

获取目标文本的第一词向量和参考文本的第二词向量，其中，所述参考文本与所述目标文本具有互补关系；

基于所述第一词向量和所述第二词向量，获得基础特征向量；

基于所述基础特征向量，获得所述目标文本的违禁标识识别结果；

至少基于所述基础特征向量，获得所述目标文本的违禁类型识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少基于所述基础特征向量，获得所述目标文本的违禁类型识别结果包括：

基于所述第二词向量，获取互补特征向量，其中，所述互补特征向量与所述第一词向量具有互补关系；

基于所述基础特征向量和所述互补特征向量，获得所述目标文本的违禁类型识别结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述基础特征向量和所述互补特征向量，获得所述目标文本的违禁类型识别结果包括：

获得所述目标文本的目标维度；

基于所述目标维度，对所述基础特征向量进行维度转换，以获得第一特征向量；

基于所述目标维度，对所述互补特征向量进行维度转换，以获得第二特征向量；

基于所述第一特征向量和所述第二特征向量，获得第三特征向量；

基于所述第三特征向量，获得所述目标文本的违禁类型识别结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一词向量和所述第二词向量，获得基础特征向量包括：

针对所述第一词向量和所述第二词向量，提取全局特征向量，其中，所述全局特征向量用于表征所述目标文本的全局上下文语义特征，基于所述全局特征向量能够获得违禁标识识别结果；

针对所述第一词向量和所述第二词向量，提取局部特征向量，其中，所述局部特征向量用于表征所述目标文本的局部上下文语义特征，基于所述局部特征向量能够获得违禁类型识别结果；

基于所述全局特征向量和所述局部特征向量，获得基础特征向量。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述基础特征向量，获得所述目标文本的违禁标识识别结果包括：

获得所述目标文本的目标维度；

基于所述目标维度，对所述基础特征向量进行维度转换，以获得第四特征向量；

将所述第四特征向量输入至违禁标识识别模型，以获得所述目标文本的违禁标识识别结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：

针对训练目标文本，获得第一训练样本，其中，所述第一训练样本包括所述训练目标文本的违禁标识识别结果、所述训练目标文本的违禁类型识别结果以及训练参考文本的违禁类型识别结果，所述训练参考文本与所述训练目标文本具有互补关系；

针对训练参考文本，获得第二训练样本，其中，所述第二训练样本包括所述训练参考文本的违禁标识识别结果、所述训练参考文本的违禁类型识别结果以及所述训练目标文本的违禁类型识别结果；

基于所述第一训练样本和所述第二训练样本，构建第三训练样本；

训练所述第三训练样本，以获得所述违禁标识识别模型。

7.一种文本识别的系统，包括：

获取模块，用于获取目标文本的第一词向量和参考文本的第二词向量，其中，所述参考文本与所述目标文本具有互补关系；

第一获得模块，用于基于所述第一词向量和所述第二词向量，获得基础特征向量；

第二获得模块，用于基于所述基础特征向量，获得所述目标文本的违禁标识识别结果；

第三获得模块，用于至少基于所述基础特征向量，获得所述目标文本的违禁类型识别结果。

8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述第三获得模块包括：

获取子模块，用于基于所述第二词向量，获取互补特征向量，其中，所述互补特征向量与所述第一词向量具有互补关系；

第一获得子模块，用于基于所述基础特征向量和所述互补特征向量，获得所述目标文本的违禁类型识别结果。