[發明專利]一種智能獲取代跑聊天記錄的方法及裝置在審
| 申請號: | 201710603199.0 | 申請日: | 2017-07-22 |
| 公開(公告)號: | CN107491493A | 公開(公告)日: | 2017-12-19 |
| 發明(設計)人: | 聶江林 | 申請(專利權)人: | 長沙兔子代跑網絡科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 410000 湖南省長沙市*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 智能 獲取 聊天記錄 方法 裝置 | ||
1.一種智能獲取代跑聊天記錄的方法,其特征在于,包括:
以聊天用戶組為采集單位,采集歷史聊天內容,獲得聊天樣本;
采集每一組所述聊天樣本與預設的場景標簽對應的場景信息;
根據所述聊天樣本以及所述聊天樣本的場景信息,訓練用于識別代跑聊天記錄的分類器;
根據已訓練好的所述分類器識別當前聊天內容是否為代跑聊天記錄。
2.根據權利要求1所述的智能獲取代跑聊天記錄的方法,其特征在于,采集每一組所述聊天樣本與預設的場景標簽對應的場景信息包括:
預設場景標簽;
采集每一組所述聊天樣本與預設的場景標簽對應的場景信息。
3.根據權利要求2所述的智能獲取代跑聊天記錄的方法,其特征在于,根據所述聊天樣本以及所述聊天樣本的場景信息,訓練用于識別代跑聊天記錄的分類器包括:
提取所述聊天樣本的關鍵詞,獲得關鍵詞向量;
根據所述聊天樣本的場景信息,提取與所述場景信息對應的場景信息向量;
根據所述關鍵詞向量和所述場景信息向量,訓練用于識別代跑聊天記錄的分類器。
4.根據權利要求3所述的智能獲取代跑聊天記錄的方法,其特征在于,根據已訓練好的所述分類器識別當前聊天內容是否為代跑聊天記錄包括:
提取當前聊天內容的關鍵詞,獲得當前關鍵詞向量;
采集所述當前聊天內容與預設的場景標簽對應的當前場景信息,并提取與所述當前場景信息對應的當前場景信息向量;
將所述當前關鍵詞向量和所述當前場景信息向量輸入已訓練好的所述分類器,從而基于已訓練好的所述分類器識別當前聊天內容是否為代跑聊天記錄。
5.根據權利要求4所述的智能獲取代跑聊天記錄的方法,其特征在于,根據已訓練好的所述分類器識別當前聊天內容是否為代跑聊天記錄之后包括:
判斷所述當前聊天內容是否為代跑聊天記錄,若是,則保存所述當前聊天內容。
6.一種智能獲取代跑聊天記錄的裝置,其特征在于,包括:
聊天樣本獲取裝置,用于以聊天用戶組為采集單位,采集歷史聊天內容,獲得聊天樣本;
場景信息采集裝置,用于采集每一組所述聊天樣本與預設的場景標簽對應的場景信息;
訓練裝置,用于根據所述聊天樣本以及與所述聊天樣本的場景信息,訓練用于識別代跑聊天記錄的分類器;
識別裝置,用于根據已訓練好的所述分類器識別當前聊天內容是否為代跑聊天記錄。
7.根據權利要求6所述的智能獲取代跑聊天記錄的裝置,其特征在于,所述場景信息采集裝置包括:
預設裝置,用于預設場景標簽;
采集裝置,用于采集每一組所述聊天樣本與預設的場景標簽對應的場景信息。
8.根據權利要求7所述的智能獲取代跑聊天記錄的裝置,其特征在于, 所述訓練裝置包括:
關鍵詞向量獲取裝置,用于提取所述聊天樣本的關鍵詞,獲得關鍵詞向量;
場景信息向量獲取裝置,用于根據所述聊天樣本的場景信息,提取與所述場景信息對應的場景信息向量;
分類器訓練裝置,用于根據所述關鍵詞向量和所述場景信息向量,訓練用于識別代跑聊天記錄的分類器。
9.根據權利要求8所述的智能獲取代跑聊天記錄的裝置,其特征在于,所述識別裝置包括:
當前關鍵詞向量獲取裝置,用于提取當前聊天內容的關鍵詞,獲得當前關鍵詞向量;
當前場景信息向量采集裝置,用于采集所述當前聊天內容與預設的場景標簽對應的當前場景信息,并提取與所述當前場景信息對應的當前場景信息向量;
代跑聊天記錄識別裝置,用于將所述當前關鍵詞向量和所述當前場景信息向量輸入已訓練好的所述分類器,從而基于已訓練好的所述分類器識別當前聊天內容是否為代跑聊天記錄。
10.根據權利要求9所述的智能獲取代跑聊天記錄的裝置,其特征在于,所述智能獲取代跑聊天記錄的裝置還包括:
保存裝置,用于判斷所述當前聊天內容是否為代跑聊天記錄,若是,則保存所述當前聊天內容。
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