[发明专利]信息推荐方法、装置及设备

说明书

本申请涉及推荐技术领域，公开了一种信息推荐方法、装置及设备，所述方法包括：获取待阅读文档；对所述待阅读文档进行文本识别，得到待阅读文本；对所述待阅读文本进行命名实体识别，确定所述待阅读文本中知识点；根据用户的长期偏好与短期偏好，确定所述待阅读文档中待推荐的知识点列表，并在所述待阅读文档中对所述知识点列表进行标注和展示；响应于用户在所述待阅读文档中目标知识点的所在位置触发的事件，向所述用户推荐与所述目标知识点列表匹配的学习内容。本申请结合用户长期偏好与短期偏好为其推荐知识点列表，并将推荐知识点在文档中的知识点进行标注，方便用户一目了然的了解文档中的知识点。

技术领域

本申请涉及推荐技术领域，特别地，涉及一种信息推荐方法、装置及设备。

背景技术

保险领域，无论代理人还是客户，对于保险知识，都是有学习的需求的。现有的保险知识学习方式更多是靠用户(代理人或者客户)在app或者搜索引擎搜索产品知识进行主动学习，但是对保险领域比较陌生的用户，可能也不知道搜索什么知识，因此需要将保险知识抽取出来并向用户展示，并且不同的用户对于知识点的需求是不一样的，若随机向用户推荐知识点并不能吸引到用户，因此需要一种根据用户偏好进行知识点推荐的方法。

发明内容

本申请的目的在于提供一种信息推荐方法、装置及设备，结合用户长期偏好与短期偏好为其推荐知识点列表，并将推荐知识点在文档中的知识点进行标注，方便用户一目了然的了解文档中的知识点。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的第一方面，提供了一种数据标注方法，所述方法包括：

获取待阅读文档；

对所述待阅读文档进行文本识别，得到待阅读文本；

对所述待阅读文本进行命名实体识别，确定所述待阅读文本中知识点；

根据用户的长期偏好与短期偏好，确定所述待阅读文档中待推荐的知识点列表，并在所述待阅读文档中对所述知识点列表进行标注和展示；

响应于用户在所述待阅读文档中目标知识点的所在位置触发的事件，向所述用户推荐与所述目标知识点列表匹配的学习内容。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述对所述待阅读文档进行文本识别，得到待阅读文本，包括：

基于FPN算法，对所述待阅读文档进行特征图处理，得到概率图；

将所述概率图进行可微分二值化，得到二值图；

在所述二值图上寻找连通区域，得到文本框数据集合，所述文本框数据集合包括多个文本框的位置信息；

识别所述多个文本框内的文本信息，得到所述待阅读文本。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述对所述待阅读文本进行命名实体识别，确定所述待阅读文本中的知识点，包括：

将所述待阅读文本转换为满足预设条件的token序列；

基于SPAN-BERT模型，对所述token序列进行层级计算处理，得到编码后的上下文表示；

基于指针网络，对所述上下文表示进行处理，预测得到所述知识点的位置，确定所述待阅读文本中的知识点。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述指针网络包括第一分类器和第二分类器；所述基于指针网络，根据所述上下文表示，预测得到所述知识点的位置，包括：

通过所述第一分类器，根据所述上下文表示得到所述知识点的开始位置候选集及对应的概率；

通过所述第二分类器，根据所述上下文表示得到所述知识点的结束位置候选集以及对应的概率；