[發(fā)明專利]處理信息的方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110222722.1
• 申請日: 2021-02-26
• 公開（公告）號: CN112926297B
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發(fā)明（設計）人: 徐海東;劉繼輝;邢卓然
• 申請（專利權）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類號: G06F40/194
• 分類號: G06F40/194;G06F40/211;G06F40/295;G06F18/22
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 呂朝蕙

1.一種處理信息的方法，包括：

獲取目標話題和針對所述目標話題的文本信息；

從所述目標話題中提取關鍵詞，得到針對所述目標話題的關鍵詞；

確定針對所述目標話題的關鍵詞與所述文本信息之間的相似度；以及

根據(jù)所述相似度，確定所述文本信息中與所述目標話題不相關的信息；

其中，獲取目標話題包括：

獲取預定話題庫中的多個話題；

對所述多個話題中每個話題的話題名進行詞法分析，得到針對所述每個話題的目標詞；以及

根據(jù)針對所述每個話題的目標詞，確定所述多個話題中的目標話題，

其中，對所述多個話題中每個話題的話題名進行詞法分析包括：采用詞法分析工具分析所述每個話題的話題名，得到話題名包括的名詞和動詞，以作為針對所述每個話題的目標詞；

確定所述多個話題中的目標話題包括：

在針對所述每個話題的目標詞中包括專有名詞的情況下，確定所述每個話題為目標話題；

在針對所述每個話題的目標詞中不包括專有名詞，且包括的名詞個數(shù)或包括的動詞個數(shù)大于等于第三預定值的情況下，確定所述每個話題為目標話題。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中，從所述目標話題中提取關鍵詞，得到針對所述目標話題的關鍵詞包括：

采用詞法分析工具分析所述目標話題的話題名，得到話題名中的專有名詞，作為針對所述目標話題的關鍵詞；

在所述話題名中的專有名詞個數(shù)小于第一預定值的情況下，采用詞權重計算算法從所述目標話題的話題名中提取權重滿足預定條件的詞，作為針對所述目標話題的關鍵詞。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其中，從所述目標話題中提取關鍵詞，得到針對所述目標話題的關鍵詞還包括：

采用鄰近算法確定針對所述權重滿足預定條件的詞的鄰近詞，作為針對所述目標話題的關鍵詞。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中，確定針對所述目標話題的關鍵詞與所述文本信息之間的相似度包括：

確定所述文本信息包括的語句個數(shù)；

確定與所述語句個數(shù)具有映射關系的相似度模型；以及

采用所述相似度模型確定針對所述目標話題的關鍵詞與所述文本信息之間的相似度。

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其中，確定與所述語句個數(shù)具有映射關系的相似度模型包括：

在所述語句個數(shù)大于等于第二預定值的情況下，確定所述相似度模型為基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡的相似度模型；

在所述語句個數(shù)小于所述第二預定值的情況下，確定所述相似度模型為基于潛在狄利克雷分布算法的相似度模型。

6.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中，獲取針對所述目標話題的文本信息包括：

獲取針對所述目標話題的圖文信息；

從所述圖文信息中提取文本字段；以及

剔除所述文本字段中的特殊字段，得到針對所述目標話題的文本信息。

7.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中，針對所述目標話題的關鍵詞為多個，所述文本信息為多個，確定所述文本信息中與所述目標話題不相關的信息包括：

針對多個文本信息中的每個文本信息，在多個關鍵詞中每個關鍵詞與所述每個文本信息之間的相似度均小于相似度閾值的情況下，確定所述每個文本信息為與所述目標話題不相關的信息。