[發(fā)明專利]菜譜類內(nèi)容的識別方法、裝置、終端及可讀存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910959885.0 | 申請日: | 2019-10-10 |
| 公開(公告)號: | CN110688845A | 公開(公告)日: | 2020-01-14 |
| 發(fā)明(設計)人: | 石鋒;江峰;黃尚志 | 申請(專利權)人: | 漢海信息技術(上海)有限公司 |
| 主分類號: | G06F40/279 | 分類號: | G06F40/279;G06F16/33;G06F16/35;G06Q30/02 |
| 代理公司: | 11138 北京三高永信知識產(chǎn)權代理有限責任公司 | 代理人: | 謝冬寒 |
| 地址: | 200050 上海市長*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用戶原創(chuàng)內(nèi)容 菜譜 文本特征 兩組 匹配條件 網(wǎng)絡平臺 人工智能領域 存儲介質(zhì) 正確率 種菜 申請 終端 發(fā)布 | ||
1.一種菜譜類內(nèi)容的識別方法,其特征在于:
獲取網(wǎng)絡平臺中的用戶原創(chuàng)內(nèi)容,所述網(wǎng)絡平臺中提供有用戶原創(chuàng)內(nèi)容發(fā)布功能;
從所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容中提取文本特征;
將所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容以及所述文本特征輸入菜譜識別模型,得到至少兩組識別結果,所述菜譜識別模型中包括通過不同識別算法對所述文本特征進行識別的至少兩個模型,其中,所述菜譜識別模型用于確定所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容對菜譜類內(nèi)容的包含情況;
當所述至少兩組識別結果符合菜譜匹配條件時,確定所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容中包含所述菜譜類內(nèi)容。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,所述菜譜識別模型中包括第一識別模型;
所述將所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容以及所述文本特征輸入菜譜識別模型,得到至少兩組識別結果,包括:
將所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容以及所述文本特征輸入所述第一識別模型,得到第一識別結果,所述第一識別結果是所述第一識別模型通過邏輯回歸算法對所述文本特征進行識別得到的結果。
3.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,所述菜譜識別模型中包括第二識別模型:
所述將所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容以及所述文本特征輸入菜譜識別模型,得到至少兩組識別結果,包括:
將所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容以及所述文本特征輸入所述第二識別模型,得到第二識別結果,所述第二識別結果是所述第二識別模型通過雙向長短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法對文本特征進行識別得到的結果。
4.根據(jù)權利要求1至3任一所述的方法,其特征在于,每組所述識別結果中包括目標概率,所述目標概率用于表示所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容中包含所述菜譜類內(nèi)容的概率;
所述當所述至少兩組識別結果符合菜譜匹配條件時,確定所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容中包含所述菜譜類內(nèi)容,包括:
當所述識別結果對應的所述目標概率達到概率閾值時,確定所述識別結果為符合所述菜譜匹配條件的目標識別結果;
當所述至少兩組識別結果中,所述目標識別結果的占比達到比例閾值時,確定所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容中包含所述菜譜類內(nèi)容。
5.根據(jù)權利要求1至3任一所述的方法,其特征在于,所述從所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容中提取文本特征,包括:
根據(jù)所述菜譜類內(nèi)容的特性對所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容進行特征提取,得到字特征和詞特征。
6.根據(jù)權利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
當所述詞特征包含至少兩個所述字特征時,從所述文本特征中濾除所述詞特征中包含的所述字特征。
7.根據(jù)權利要求1至4任一所述的方法,其特征在于,所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容是目標賬號發(fā)布在所述網(wǎng)絡平臺中的內(nèi)容;
所述在確定所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容中包含所述菜譜類內(nèi)容之后,還包括:
對所述目標賬號觸發(fā)所述網(wǎng)絡平臺中與所述菜譜類內(nèi)容對應的獎勵機制。
8.一種菜譜類內(nèi)容的識別裝置,其特征在于,所述裝置包括:
獲取模塊,用于獲取網(wǎng)絡平臺中的用戶原創(chuàng)內(nèi)容,所述網(wǎng)絡平臺中提供有用戶原創(chuàng)內(nèi)容發(fā)布功能;
所述獲取模塊,還用于從所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容中提取文本特征;
輸入模塊,用于將所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容和所述文本特征輸入菜譜識別模型,得到至少兩組識別結果,所述菜譜識別模型中包括通過不同識別算法對所述文本特征進行識別的至少兩個模型,其中,所述菜譜識別模型用于根據(jù)所述文本特征確定所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容對菜譜類內(nèi)容的包含情況;
確定模塊,用于當所述至少兩組識別結果符合菜譜匹配條件時,確定所述用戶原創(chuàng)內(nèi)容中包含所述菜譜類內(nèi)容。
9.一種計算機設備,其特征在于,所述終端設備包括處理器和存儲器,所述存儲器中存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集,所述至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集由所述處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)如權利要求1至7任一所述的菜譜類內(nèi)容的識別方法。
10.一種計算機可讀存儲介質(zhì),其特征在于,所述可讀存儲介質(zhì)中存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集,所述至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集由處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)如權利要求1至7任一所述的菜譜類內(nèi)容的識別方法。
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