[发明专利]群聊会话排序方法、装置、存储介质和电子设备

说明书

本申请提供了一种群聊会话排序方法和装置、存储介质和电子设备，其中，该方法包括：获取群聊信息，所述群聊信息包括群聊会话内容、群用户属性信息和群用户之间的关系图谱，所述关系图谱基于历史群聊会话内容构建；分别基于不同的网络模型提取所述会话内容中的语义特征信息、所述群用户属性信息中的第一特征信息和所述关系图谱中的第二特征信息；针对群聊中每一用户基于所述语义特征信息、所述第一特征信息和所述第二特征信息进行加权融合得到用户融合特征信息；基于所述融合特征信息对用户进行排序通过本申请，解决了相关技术中存在在多个未读的群聊信息中难以定位到重要的信息的问题。

技术领域

本申请涉及互联网领域，尤其涉及一种群聊会话排序方法、装置、存储介质和电子设备。

背景技术

随着互联网的发展，网络社交工具(如微信、企业微信等)已经在人们的日常生活和工作中的普及度越来越高，同时也为人们的生活和工作带来了极大的便利。在我们使用聊天工具及办公软件的过程中，不可避免的会加入到很多的群聊之中，因此每天都会收到大量的信息，对于每天收到的大量群聊数据，往往与我们相关的数据并不是很多。因此，本文主要目的是通过对聊天数据与用户的相关度进行排序，以使用户能及时看到对自己最重要的信息，同时在处理过程中将用户的隐私信息保护起来，以保证数据安全。对于现存的社交软件，对于群聊信息的处理，大多的社交软件只显示有多少条未读消息，而不存在对消息进行智能排序的情况。同时现有的大多数文本序列排序的算法只是利用了文本的局部特征，或者针对性的某一特征进行的文本的重要程度排序，因此对于不同的用户不能完全的定制化并动态的体现出文本内容以及其附属关系综合的重要性表示。容易导致用户在多个未读的群聊信息中难以定位到重要的信息，影响用户沟通效率。

发明内容

本申请提供了一种群聊会话排序方法和装置、存储介质和电子设备，以至少解决相关技术中存在在多个未读的群聊信息中难以定位到重要的信息的问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种群聊会话排序方法，包括：获取群聊信息，所述群聊信息包括群聊会话内容、群用户属性信息和群用户之间的关系图谱，所述关系图谱基于历史群聊会话内容构建；分别基于不同的网络模型提取所述会话内容中的语义特征信息、所述群用户属性信息中的第一特征信息和所述关系图谱中的第二特征信息；针对群聊中每一用户基于所述语义特征信息、所述第一特征信息和所述第二特征信息进行加权融合得到用户融合特征信息；基于所述融合特征信息对用户进行排序。

可选地，所述分别基于不同的网络模型提取所述会话内容中的语义特征信息、所述群用户属性信息中的第一特征信息和所述关系图谱中的第二特征信息包括：基于双向长短期记忆网络模型提取会话内容中的语义特征信息；基于transformer模型提取群用户属性信息中的第一特征信息；基于图卷积网络提取所述关系图谱中的第二特征信息。

可选地，在所述分别基于不同的网络模型提取所述会话内容中的语义特征信息、所述群用户属性信息中的第一特征信息和所述关系图谱中的第二特征信息之前包括：基于隐私保护模型对所述群聊信息进行不可逆表征处理，分别得到对应的不可逆的实体编码。

可选地，所述基于隐私保护模型对所述群聊信息进行不可逆表征处理，得到不可逆的实体编码包括：A.对所述群聊信息进行编码，得到编码序列；B.基于去识别化模型对所述序列编码进行去识别化处理得到特征序列；C.计算所述特征序列和所述编码序列的相似度；D.将相似度大于预设相似度的对应的群聊信息加入噪声，并重复执行步骤A-D，直至所述相似度小于预设相似度，得到所述不可逆的实体编码。

可选地，所述对所述群聊信息进行编码，得到编码序列包括：将上述群聊信息通过Embedding进行编码，得到编码信息；将所述编码信息通过表征模型进行表征处理，生成所述编码序列。

可选地，所述针对群聊中每一用户基于所述语义特征信息、所述第一特征信息和所述第二特征信息进行加权融合得到用户融合特征信息包括：将所述语义特征信息、所述第一特征信息和所述第二特征信息通过非线性映射函数进行处理，得到用户融合特征信息。