[發明專利]對象處理方法、裝置及移動終端

有效

• 申請號: 201710024807.2
• 申請日: 2017-01-13
• 公開（公告）號: CN107122378B
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 張岱;閆奎名;佟娜;肜博輝
• 申請（專利權）人: 北京星選科技有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 林祥

本發明實施方式提供了一種對象處理方法、裝置及移動終端，涉及通信領域，其中，所述方法包括：獲取待標注對象的向量；根據所述向量與標簽下種子對象向量的相似度判斷是否采用所述標簽；若判定為采用所述標簽，則通過所述標簽標注所述待標注對象。由于在本發明的實施方式中，利用標簽下的種子對象(具有代表性的典型對象)的向量(即種子對象向量)來取代標簽自身的向量，與待標注對象的向量進行相似度計算，因此省去了對標簽進行向量構造的過程，從而有效避免了人為構造標簽向量所帶來的問題。

技術領域

本發明涉及通信領域，更為具體而言，涉及對象處理方法、裝置及移動終端。

背景技術

對象(例如，菜品)的標簽是人工定義的有限集合，例如，【川菜】、【祛寒】等。利用標簽標注對象的技術是基于對象與標簽之間的相似性來確定是否采用該標簽來標注所述對象。其中的關鍵技術是向量的相似度計算，即基于對象的向量與標簽的向量之間的相似度來確定對象與標簽之間的相似性。

然而，在現有技術當中，標簽的向量通常需要人為構造，具體而言，需要人為地給標簽確定若干個關鍵詞，并給每個關鍵詞人為地賦予權重weight_i，利用這些權重構造出標簽tag_i的向量vector_i＝[weight_1,weight_2,weight_3,……weight_n]，然而，這種人為構造標簽向量的方法受人為主觀因素的影響，導致其結果不穩定。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明提供了對象處理方法、裝置及移動終端。

一方面，本發明的實施方式提供了一種對象處理方法，所述方法包括：

獲取待標注對象的向量；

根據所述向量與標簽下種子對象向量的相似度判斷是否采用所述標簽；

若判定為采用所述標簽，則通過所述標簽標注所述待標注對象。

在本發明的實施方式中，利用標簽下的種子對象(具有代表性的典型對象)的向量(即種子對象向量)來取代標簽自身的向量，與待標注對象的向量進行相似度計算，省去了對標簽進行向量構造的過程，從而有效避免了上述人為構造標簽向量所帶來的問題。

在本發明的一些實施方式中，所述根據所述向量與標簽下種子對象向量的相似度判斷是否采用所述標簽包括：

根據所述相似度計算所述標簽的相似性得分；

確定所述相似性得分的排序位次；

識別所述排序位次是否落入設定范圍；

若所述排序位次落入設定范圍，則判定為采用所述標簽。

在本發明的實施方式中，只有當標簽的相似性得分的排序位次落入了預先設定的范圍時，才判定為采用該標簽對待標注對象進行標注，例如，按照相似性得分從高到低的順序對相似性得分進行排序，只有當標簽的相似性得分在第1位到第5位之間時，才判定為采用該標簽；或者，按照相似性得分從低到高的順序對相似性得分進行排序，只有當標簽的相似性得分在最后1位到倒數第5位之間時，才判定為采用該標簽，由此可以提高利用標簽標注對象的準確度。

在本發明的一些實施方式中，所述方法還包括：

構建訓練語料，所述訓練語料用于獲取所述待標注對象的向量。

在本發明的一些實施方式中，所述構建訓練語料包括：

基于對象的分類信息構建所述訓練。

由于在本發明的實施方式中，所述訓練語料基于對象的分類信息構建而成，因此，可以提高所述訓練語料中各對象表征文本所表征的對象之間的相關性，進而可以更加準確地訓練出對象的向量。

為了進一步提高標簽標注的準確度，在本發明的一些實施方式中，所述方法還包括：