[发明专利]一种动态标签生成方法、装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号: | 202110041080.5 | 申请日: | 2021-01-13 |
| 公开(公告)号: | CN112668286A | 公开(公告)日: | 2021-04-16 |
| 发明(设计)人: | 陆靖桥 | 申请(专利权)人: | 广州力挚网络科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F40/169 | 分类号: | G06F40/169;G06F40/211;G06F40/284;G06F40/289;G06K9/62 |
| 代理公司: | 东莞市说文知识产权代理事务所(普通合伙) 44330 | 代理人: | 程修华 |
| 地址: | 510610 广东省广州市天*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 动态 标签 生成 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种动态标签生成方法,其特征在于,应用于动态标签生成系统中的服务器,所述动态标签生成系统还包括多个客户端,所述客户端与所述服务器通信连接,所述方法包括:
获取客户端发送的评论信息,其中,所述评论信息绑定一位置信息;
将每个所述评论信息拆分为子句;
对所有子句进行聚合,以生成多个不同的集合;
从每个集合中确定一个目标子句,并将所述目标子句作为所述位置信息的动态标签。
2.如权利要求1所述的动态标签生成方法,其特征在于,在获取客户端发送的评论信息的步骤之后,所述方法包括:
将包含非文本格式的评论信息去除。
3.如权利要求1所述的动态标签生成方法,其特征在于,所述对所有子句进行聚合,以生成多个不同的集合的步骤包括:
将所述子句进行分词处理,以将所述子句拆分成词语和/或短句;
将所述词语和/或短句输入预设的向量空间模型,以确定每个所述词语和/或短句的特征向量;
对每个子句中所有词语与短句的特征向量进行平均,以确定所述子句的特征向量;
依据每个所述子句的特征向量对所有子句进行聚合,以生成多个不同的集合。
4.如权利要求3所述的动态标签生成方法,其特征在于,所述依据每个所述子句的特征向量对所有子句进行聚合,以生成多个不同的集合的步骤包括:
将每两个子句的特征向量进行余弦相似度计算;
当计算的余弦相似度的值大于阈值时,则确定两个子句聚合为一个集合内。
5.如权利要求1所述的动态标签生成方法,其特征在于,在所述从每个集合中确定一个目标子句,并将所述目标子句作为所述位置信息的动态标签的步骤之前,所述方法还包括:
从所述多个不同的集合中确定多个目标集合,其中,每个所述目标集合中子句的数量均大于其他集合中子句的数量;
所述从每个集合中确定一个目标子句,并将所述目标子句作为所述位置信息的动态标签的步骤包括:
从每个所述目标集合中确定一个目标子句,并将所述目标子句作为所述位置信息的动态标签。
6.如权利要求1所述的动态标签生成方法,其特征在于,所述从每个集合中确定一个目标子句,并将所述目标子句作为所述位置信息的动态标签的步骤包括:
将每个集合中的所有子句均输入预设的二分类文本分类模型,以通过所述二分类文本分类模型确定所述目标子句,其中,所述二分类文本分类模型依据所述子句中每个词语和/或短句的词性与位置关系确定出目标子句。
7.如权利要求6所述的动态标签生成方法,其特征在于,在将每个集合中的所有子句均输入预设的二分类文本分类模型,以通过所述二分类文本分类模型确定所述目标子句的步骤之前,所述方法还包括:
依据已标注词性与位置关系的训练集文本对所述二分类文本分类模型进行训练。
8.一种动态标签生成装置,其特征在于,应用于动态标签生成系统中的服务器,所述动态标签生成系统还包括多个客户端,所述客户端与所述服务器通信连接,所述装置包括:
信息获取单元,用于获取客户端发送的评论信息,其中,所述评论信息绑定一位置信息;
子句拆分单元,用于将每个所述评论信息拆分为子句;
子句聚合单元,用于对所有子句进行聚合,以生成多个不同的集合;
动态标签生成单元,用于从每个集合中确定一个目标子句,并将所述目标子句作为所述位置信息的动态标签。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储一个或多个程序;
处理器;
当所述一个或多个程序被所述处理器执行时,实现如权利要求1-7中任一项所述的动态标签生成方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的动态标签生成方法。
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