[发明专利]时间识别方法、系统、设备及介质

说明书

本申请涉及一种时间识别方法、系统、设备及介质，涉及计算机技术领域，该时间识别方法包括：获取用户输入信息；依据预设的时间模板配置信息，对所述用户输入信息进行表达式抽取，得到时间表达式信息；依据所述时间表达式信息和所述用户输入信息中的目标数据进行归一化处理，得到目标时间识别结果，从而提高时间识别的灵活性度，能够识别出不同复杂表达方式所表示的时间，提高时间识别精确度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种时间识别方法、系统、设备及介质。

背景技术

目前，主要是采用模板匹配或序列标注的方式进行时间识别。其中，常模板匹配方式，主要是配置一些固定的单级模板进行字符串匹配的识别，如在用户配置了“今天”和“上午”的单级模板的情况下，通过单级模板进行字符串匹配，只能识别到“今天”和“上午”的时间表达，无法识别“今天上午”这样的时间组合表达，可扩展性差；序列标注方式主要是使用深度学习的模型和一些提前打好标的数据进行模型训练，以应用训练好的模型进行时间表达式的识别，但是序列标注方式对数据的依赖性强，不可人工进行干预，灵活性差，具体而言，基于深度学习的序列标注方法需要用户标注出大量的数据进行训练，且深度学习模型一旦训练完成就是一个黑盒的逻辑，无法具体分析的判断为什么识别不到时间表达，在识别失败时只能增加大量包含未能识别到的时间表达的样本数据进行重新训练，如在无法识别到“今天”时只能增加大量包含“今天”的样本数据进行重新训练，耗费时间长且无法保证识别效果，以及不能进行时间的归一化，无法将时间表达式归一化为具体的日期，影响后续时间处理流程，可扩展性差。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种时间识别方法、系统、设备及介质，以增强时间识别的灵活性，可扩展性强。

第一方面，本申请实施例提供了一种时间识别方法，包括：

获取用户输入信息；

依据预设的时间模板配置信息，对所述用户输入信息进行表达式抽取，得到时间表达式信息；

依据所述时间表达式信息和所述用户输入信息中的目标数据进行归一化处理，得到目标时间识别结果。

可选的，所述依据预设的时间模板配置信息，对所述用户输入信息进行表达式抽取，得到时间表达式信息，包括：对所述用户输入信息进行分词处理，得到至少两个分词处理结果；若所述分词处理结果包含所述时间模板配置信息对应的目标数据，则基于所述时间模板配置信息，对所述目标数据进行转换处理，得到所述时间表达式信息。

可选的，所述基于所述时间模板配置信息，对所述目标数据进行转换处理，得到所述时间表达式信息，包括：若所述目标数据包含所述时间模板配置信息中的第一级模板对应的时间标识数据，则按照所述第一级模板的时间表达式，对所述时间标识数据进行字符串转换，得到第一时间表达信息；若所述目标数据包含所述时间模板配置信息中的第二级模板对应的时间表达数据，则按照所述第二级模板的时间类型标识，对所述时间表达数据进行替换运算处理，得到第二时间表达信息；按照所述时间模板配置信息中的第三级模板对应的时间格式，对所述第二时间表达信息和/或所述第一时间表达信息进行组合校验，得到时间组合校验结果；若所述时间组合校验结果中的校验结果标识为校验通过标识，则基于校验通过标识，采用所述时间组合校验结果中的时间组合信息，确定所述时间表达式信息。

可选的，所述采用所述时间组合校验结果中的时间组合信息，确定所述时间表达式信息，包括：若所述时间组合信息包含日期信息和时刻信息，则按照所述时间模板配置信息中的第四级模板对应的时间格式，对所述日期信息和所述时刻信息进行识别转换，得到日期时间表达信息；将所述日期时间表达信息确定为所述时间表达式信息。