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[發(fā)明專利]一種數(shù)據(jù)處理方法及裝置在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010981098.9 申請日: 2020-09-17
公開(公告)號: CN112115231A 公開(公告)日: 2020-12-22
發(fā)明(設(shè)計)人: 劉杉;張苗如;譚綺婷;杜明軒;夏睿;錢辰揚 申請(專利權(quán))人: 中國傳媒大學(xué)
主分類號: G06F16/33 分類號: G06F16/33;G06F16/35;G06F16/951;G06F16/953;G06F16/958
代理公司: 北京林達劉知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11277 代理人: 劉新宇
地址: 100024 *** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 數(shù)據(jù)處理 方法 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,所述方法包括:

獲取用于描述用戶的基本信息的屬性標(biāo)簽;

利用所述屬性標(biāo)簽確定用于表征所述用戶的第一虛擬對象。

2.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,獲取用于描述用戶的基本信息的屬性標(biāo)簽包括:

從所述用戶輸入的表單中獲取所述基本信息作為屬性標(biāo)簽,其中,所述表單包括按照鍵值對方式存儲的所述基本信息。

3.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,利用所述屬性標(biāo)簽確定表征所述用戶的第一虛擬對象包括:

從預(yù)設(shè)的虛擬對象庫中,確定與各個屬性標(biāo)簽均對應(yīng)的虛擬對象作為第一虛擬對象,其中,所述虛擬對象庫包括按照與各自的屬性標(biāo)簽對應(yīng)存儲的至少一個虛擬對象。

4.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,還包括:

獲取用戶針對應(yīng)用程序執(zhí)行操作而獲取的用戶操作數(shù)據(jù)。

5.如權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述用戶操作數(shù)據(jù)包括所述用戶的歷史瀏覽信息以及所述用戶在所述應(yīng)用程序的文本框內(nèi)輸入的文本信息。

6.如權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,還包括:

從所述用戶操作數(shù)據(jù)中獲取用于描述用戶的社會行為的行為標(biāo)簽。

7.如權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,從所述用戶操作數(shù)據(jù)中獲取用于描述用戶的社會行為的行為標(biāo)簽包括:

利用預(yù)設(shè)的與行為相關(guān)的行為實體抽取方式,將從所述行為數(shù)據(jù)中提取出的行為實體作為所述行為標(biāo)簽。

8.如權(quán)利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:

確定與所述行為標(biāo)簽對應(yīng)的第一子圖像元素;

利用第一子圖像元素對第一虛擬對象進行修正,生成第二虛擬對象。

9.如權(quán)利要求8所述的方法,其特征在于,第一子圖像元素包括用于表征所述用戶的穿衣方式和/或肢體呈現(xiàn)方式的圖像元素。

10.如權(quán)利要求8所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:

從所述用戶操作數(shù)據(jù)中確定用于描述所述用戶的主觀情感的情感標(biāo)簽。

11.如權(quán)利要求10所述的方法,其特征在于,所述主觀情感包括具有按照情感強度而劃分的情感等級的正向情感、中立情感或負向情感。

12.如權(quán)利要求11所述的方法,其特征在于,從所述用戶操作數(shù)據(jù)中確定用于描述所述用戶的主觀情感的情感標(biāo)簽包括:

利用預(yù)設(shè)的情感詞典,獲取所述用戶操作數(shù)據(jù)中的情感分詞;

將所述情感分詞輸入到情感機器學(xué)習(xí)模型組件,生成包括用戶情感以及對應(yīng)的情感等級的情感標(biāo)簽。

13.如權(quán)利要求12所述的方法,其特征在于,所述情感機器學(xué)習(xí)模型組件是利用訓(xùn)練庫中的訓(xùn)練情感分詞以及對應(yīng)的訓(xùn)練情感標(biāo)簽進行訓(xùn)練完成的組件。

14.如權(quán)利要求10所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:

確定與所述情感標(biāo)簽對應(yīng)的第二子圖像元素;

利用第二子圖像元素對第二虛擬對象進行修正,生成第三虛擬對象。

15.如權(quán)利要求14所述的方法,其特征在于,第二子圖像元素包括用于表征用戶表情的圖像元素。

16.如權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:

從所述用戶操作數(shù)據(jù)提取出用于表征用戶觀點的文本分詞;

對所述文本分詞執(zhí)行聚類處理,獲取到聚類后的文本分詞;

利用聚類后的文本分詞生成所述用戶的評論分句。

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