[發(fā)明專利]一種文案的優(yōu)化方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710698292.4
• 申請日: 2017-08-15
• 公開（公告）號: CN107688621B
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉月明;梁嵐;李艦
• 申請（專利權(quán)）人: 皚沐(上海)文化傳媒有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F40/289
• 代理公司: 北京酷愛智慧知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11514
• 代理人: 安娜

本發(fā)明公開了一種文案的優(yōu)化方法和系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：對文案中的文本進(jìn)行抓取，獲取原始文本；對所述原始文本進(jìn)行處理，得出多個第一目標(biāo)文本；接收用戶從多個第一目標(biāo)文本中選擇的第二目標(biāo)文本；根據(jù)牛頓冷卻定律計算出各第一目標(biāo)文本中的各熱詞相應(yīng)的熱度；根據(jù)預(yù)設(shè)的word2vec模型計算剩余第一目標(biāo)文本與所述第二目標(biāo)文本之間的相似度；根據(jù)所述相似度的高低，向用戶顯示相應(yīng)的熱詞推薦文本；其效果是：用戶可通過簡單的替換操作來優(yōu)化自己的文案作品，在減少用戶工作量的同時，也提高了用戶的工作效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計算機(jī)文本信息技術(shù)領(lǐng)域，具體地涉及一種文案的優(yōu)化方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

一篇好的文案，要考慮它的文案色彩性和情感體現(xiàn)，一段話、一個句子甚至一個詞，就能令觀眾產(chǎn)生共鳴或者好感，這才是一篇好的文案。每天都有不同的新詞或者熱詞產(chǎn)生，這些詞句在一篇文案中可能就是一大亮點(diǎn)。傳統(tǒng)的文案優(yōu)化，基本上是通過人力收集或者通過搜索引擎來搜索最近的熱門話題或者流行語，這樣往往工作量大、工作效率低且不能滿足創(chuàng)作者的需求。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問題，本發(fā)明提供一種文案的優(yōu)化方法和系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中工作量大和工作效率低的缺陷。

本發(fā)明采取的一種技術(shù)方案為，一種文案的優(yōu)化方法，包括以下步驟：

對文案中的文本進(jìn)行抓取，獲取原始文本；

對所述原始文本進(jìn)行處理，得出多個第一目標(biāo)文本；

接收用戶從多個第一目標(biāo)文本中選擇的第二目標(biāo)文本；

根據(jù)牛頓冷卻定律計算出各第一目標(biāo)文本中的各熱詞相應(yīng)的熱度；

根據(jù)預(yù)設(shè)的word2vec模型計算剩余第一目標(biāo)文本與所述第二目標(biāo)文本之間的相似度；

根據(jù)所述相似度的高低，向用戶顯示相應(yīng)的熱詞推薦文本。

優(yōu)選的，采用爬蟲技術(shù)對文案中的文本進(jìn)行抓取。

優(yōu)選的，采用jieba的方式對所述原始文本進(jìn)行分詞處理。

優(yōu)選的，采用公式：

T'(t)＝-k(T(t)-H)，計算出各目標(biāo)文本中的各熱詞相應(yīng)的熱度，其中T'(t)表示溫度變化的速率，負(fù)號表示降溫，k表示冷卻系數(shù)且k0,T(t)表示溫度T的時間t函數(shù)，H表示室溫。

優(yōu)選的，根據(jù)預(yù)設(shè)的word2vec模型計算剩余第一目標(biāo)文本與所述第二目標(biāo)文本之間的相似度具體包括：

對剩余第一目標(biāo)文本進(jìn)行預(yù)處理后輸入到word2vec模型中訓(xùn)練得到多維的詞向量；

對所述多維的詞向量進(jìn)行特征項(xiàng)提取，得出相應(yīng)的特征數(shù)據(jù)；

將所述特征數(shù)據(jù)與用戶選擇的第二目標(biāo)文本輸入到所述word2vec模型中進(jìn)行相似度計算。

優(yōu)選的，所述預(yù)處理具體包括停用詞的過濾、標(biāo)點(diǎn)符合的過濾和表情符合的過濾。

本發(fā)明采取的另一種技術(shù)方案為，一種文案的優(yōu)化系統(tǒng)，包括提取單元、預(yù)處理單元、接收單元、處理單元和顯示單元；

所述提取單元用于對文案中的文本進(jìn)行抓取，獲取原始文本；

所述預(yù)處理單元用于對所述原始文本進(jìn)行處理，得出多個第一目標(biāo)文本；

所述接收單元用于接收用戶從多個第一目標(biāo)文本中選擇的第二目標(biāo)文本；

所述處理單元包括第一計算單元和第二計算單元，所述第一計算單元用于根據(jù)牛頓冷卻定律計算出各第一目標(biāo)文本中的各熱詞相應(yīng)的熱度，所述第二計算單元用于根據(jù)預(yù)設(shè)的word2vec模型計算剩余第一目標(biāo)文本與所述第二目標(biāo)文本之間的相似度；