[发明专利]基于自定义分类规则的业务模型分析方法和装置有效
| 申请号: | 201310589864.7 | 申请日: | 2013-11-20 |
| 公开(公告)号: | CN103699955B | 公开(公告)日: | 2017-06-13 |
| 发明(设计)人: | 易中华;伍球;李琼翔 | 申请(专利权)人: | 科大讯飞股份有限公司 |
| 主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G06Q10/06;G06F17/30 |
| 代理公司: | 北京维澳专利代理有限公司11252 | 代理人: | 王立民,吉海莲 |
| 地址: | 230088 安徽省*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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| 摘要: | 本发明公开了一种基于自定义分类规则的业务模型分析方法和装置,其中的方法包括获取识别文本;利用已成功建立的业务模型对所述识别文本进行业务分类识别;其中,所述业务模型的建立过程包括针对一行业,汇集该行业的业务目标;确定各业务目标分别对应的关联关键词;利用所述关联关键词为各业务目标分别设置识别规则,以建立各业务目标的业务模型初型;利用多个识别训练文本对所述各业务目标的业务模型初型进行训练,以完善各业务目标的识别规则,从而成功建立各业务目标的业务模型。本发明提供的技术方案能够自动实现业务分类。 | ||
| 搜索关键词: | 基于 自定义 分类 规则 业务 模型 分析 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种基于自定义分类规则的业务模型分析方法,其特征在于,所述方法包括:获取识别文本;利用已成功建立的各业务目标的业务模型对所述识别文本进行业务分类识别;其中,所述业务模型的建立过程包括:针对一行业,汇集该行业的业务目标;确定各业务目标分别对应的关联关键词;利用所述关联关键词为各业务目标分别设置识别规则,以建立各业务目标的业务模型初型;利用多个识别训练文本对所述各业务目标的业务模型初型进行训练,以完善各业务目标的识别规则,从而成功建立各业务目标的业务模型;所述利用多个识别训练文本对所述各业务目标的业务模型初型进行训练包括:步骤1、利用单个业务模型初型对多个识别训练文本进行识别验证,以对所述多个识别训练文本进行筛选;步骤2、根据所述筛选的结果修正该单个业务模型初型;步骤3、重复上述步骤1‑2,以逐个地对所有业务模型初型进行修正;步骤4、利用当前修正后的所有业务模型初型对多个识别训练文本进行识别验证,以获得两种识别训练文本,即不能被当前修正后的所有业务模型初型识别验证的识别训练文本以及同时符合多个当前修正后的业务模型初型的识别训练文本,并根据这两种识别训练文本继续修正相应业务模型初型;步骤5、重复上述步骤4,直到当前获得的两种识别训练文本的数量与前次获得的两种识别训练文本的数量分别相同,从而成功建立各业务目标的业务模型。
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G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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