[发明专利]一种文本解析方法、设备、终端及存储介质

说明书

本发明实施例涉及人工智能领域，公开了一种文本解析方法、设备、终端及存储介质，该方法包括：获取待解析的文本数据，并对待解析的文本数据进行预处理，确定得到待解析的文本数据对应的待解析模型；确定与待解析模型对应的模型规则，并根据模型规则确定待解析模型中各层级的节点；根据待解析模型的模型规则对待解析模型中各层级中包括的各节点进行编译处理，得到待解析模型中各节点与模型规则的映射关系；根据待解析模型中各节点与模型规则的映射关系对待解析的文本数据进行解析，得到结果数据。这种方式提高了文本数据的解析性能，有助于处理大规模的文本数据。本发明涉及区块链技术，上述数据可存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种文本解析方法、设备、终端及存储介质。

背景技术

在现有的语义解析模型中，当模型太大，模型中的节点过多时，节点间的引用层级比较深(如10层引用)，当文本命中这些引用层级深的节点时，递归的处理方式耗时成指数级增长，造成了很大的性能问题，严重影响了客户的体验，客户满意度也受到了影响。因此，如何更有效地进行文本解析非常重要。

发明内容

本发明实施例提供了一种文本解析方法、设备、终端及存储介质，可以提高文本解析的性能，有助于处理大规模的文本数据。

第一方面，本发明实施例提供了一种文本解析方法，所述方法包括：

获取待解析的文本数据，并对所述待解析的文本数据进行预处理，确定得到所述待解析的文本数据对应的待解析模型；

确定与所述待解析模型对应的模型规则，并根据所述模型规则确定所述待解析模型中各层级的节点，其中，所述待解析模型中包括多个层级，所述多个层级中的每个层级中包括多个节点；

根据所述待解析模型的模型规则对所述待解析模型中各层级中包括的各节点进行编译处理，得到所述待解析模型中各节点与模型规则的映射关系；

根据所述待解析模型中各节点与模型规则的映射关系对所述待解析的文本数据进行解析，得到结果数据。

进一步地，所述对所述待解析的文本数据进行预处理，确定得到所述待解析的文本数据对应的待解析模型，包括：

对所述待解析的文本数据进行拆分，并根据拆分结果判断所述文本数据中是否与预设的关键词集合中的关键词匹配；

如果判断结果为所述文本数据中存在与预设的关键词集合中相匹配的文本关键词，则根据预设的关键词与规则的对应关系确定与所述相匹配的文本关键词对应的模型规则；

根据预设的规则与模型的对应关系确定与所述模型规则对应的待解析模型。

进一步地，所述根据所述模型规则确定所述待解析模型中各层级的节点，包括：

根据所述模型规则确定各节点之间的节点引用关系，并根据所述节点引用关系确定节点树；

根据所述节点树确定与所述待解析模型的模型规则对应的各层级以及各层级中包括的节点。

进一步地，所述根据所述待解析模型的模型规则对所述待解析模型中各层级中包括的各节点进行编译处理，得到所述待解析模型中各节点与模型规则的映射关系，包括：

获取所述模型规则中包括的规则关键词，并根据所述模型规则中不同的规则关键词构建对应的规则结构；

根据所述规则结构确定各节点中的编译规则以及各节点中的编译规则之间的对应关系；

根据所述各节点中的编译规则之间的对应关系，对所述待解析模型中各层级中包括的各节点进行编译处理，得到所述待解析模型中各节点与模型规则的映射关系。

进一步地，所述根据所述待解析模型中各节点与模型规则的映射关系对所述待解析的文本数据进行解析，得到结果数据，包括：