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[發(fā)明專利]一種用于構(gòu)建標(biāo)題識別模型的方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110320998.3 申請日: 2021-03-25
公開(公告)號: CN112818687B 公開(公告)日: 2022-07-08
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 于海燕;江敏 申請(專利權(quán))人: 杭州數(shù)瀾科技有限公司
主分類號: G06F40/289 分類號: G06F40/289;G06F40/205;G06K9/62;G06F16/31
代理公司: 北京市聯(lián)德律師事務(wù)所 11361 代理人: 黃大正;張來光
地址: 311121 浙江省杭州市*** 國省代碼: 浙江;33
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 用于 構(gòu)建 標(biāo)題 識別 模型 方法 裝置 電子設(shè)備 以及 存儲 介質(zhì)
【權(quán)利要求書】:

1.一種用于構(gòu)建標(biāo)題識別模型的方法,包括:

對樣本文檔進(jìn)行解析,得到所述樣本文檔的多個(gè)文本塊中的每個(gè)文本塊的解析信息,所述解析信息包含不同維度上的特征信息,所述特征信息至少包括文本內(nèi)容;

基于所述多個(gè)文本塊中的每個(gè)文本塊的文本內(nèi)容提取出所述樣本文檔的標(biāo)題文本塊并作為正樣本置入訓(xùn)練集;

將所述樣本文檔中除標(biāo)題文本塊以外的文本塊確定為非標(biāo)題文本塊,并選擇所述樣本文檔的非標(biāo)題文本塊并作為負(fù)樣本置入所述訓(xùn)練集;

針對所述訓(xùn)練集中的任一樣本,基于所述樣本所對應(yīng)的解析信息中的不同維度上的特征信息構(gòu)建所述樣本的特征向量;以及

依據(jù)所述訓(xùn)練集中多個(gè)樣本的特征向量構(gòu)建標(biāo)題識別模型,

其中,所述基于所述樣本所對應(yīng)的解析信息中的不同維度上的特征信息構(gòu)建所述樣本的特征向量,包括:利用預(yù)先設(shè)定的轉(zhuǎn)換規(guī)則將所述樣本所對應(yīng)的解析信息中的不同維度上的特征信息分別轉(zhuǎn)換為數(shù)字表示,并將所得到的各個(gè)數(shù)字表示的集合確定為所述樣本的特征向量,

其中,所述不同維度至少包括索引號維度、文本長度維度、字號維度、字體方向維度、對齊方向維度和段落說明維度中的一項(xiàng)或多項(xiàng),

并且其中,所述基于所述樣本所對應(yīng)的解析信息中的不同維度上的特征信息構(gòu)建所述樣本的特征向量,包括:

確定所述樣本的索引號,將所述索引號的上一索引號所對應(yīng)的文本塊確定為所述樣本的樣本上文,將所述索引號的下一索引號所對應(yīng)的文本塊確定為所述樣本的樣本下文;

基于所述樣本所對應(yīng)的解析信息中的不同維度上的特征信息,所述樣本上文所對應(yīng)的解析信息中的不同維度上的特征信息,和所述樣本下文所對應(yīng)的解析信息中的不同維度上的特征信息共同構(gòu)建所述樣本的具有上下文特征的特征向量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,所述樣本文檔是indd格式的文件。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,所述對樣本文檔進(jìn)行解析,包括:

調(diào)用InDesignServer服務(wù),將所述indd格式的文件轉(zhuǎn)換為idml文件;

提取出idml文件中的xml文件,解析出所述xml文件中所包含的信息并存入數(shù)據(jù)庫。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,所述基于所述多個(gè)文本塊中的每個(gè)文本塊所述的文本內(nèi)容提取出所述樣本文檔的標(biāo)題文本塊,包括:

利用相似度分析算法對比所述多個(gè)文本塊中的每個(gè)文本塊中的文本內(nèi)容與人工提供的標(biāo)題內(nèi)容的相似度;

在相似度大于預(yù)定閾值時(shí),將對應(yīng)的文本塊確定為所述樣本文檔的標(biāo)題文本塊。

5.一種使用權(quán)利要求1所構(gòu)建的標(biāo)題識別模型來識別標(biāo)題的方法,包括:

對待識別文檔進(jìn)行解析,得到所述待識別文檔中的多個(gè)文本塊中的每個(gè)文本塊的解析信息,所述解析信息包含不同維度上的特征信息,所述特征信息至少包括文本內(nèi)容;

使用所述多個(gè)文本塊中每個(gè)文本塊所對應(yīng)的解析信息中的不同維度上的特征信息構(gòu)建對應(yīng)文本塊的特征向量;

依據(jù)所述標(biāo)題識別模型對所述多個(gè)文本塊中每個(gè)文本塊的特征向量進(jìn)行預(yù)測,以在所述多個(gè)文本塊中確定出標(biāo)題文本塊。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,所述在所述多個(gè)文本塊中確定出標(biāo)題文本塊后,還包括:

確定出所述待識別文檔的全部標(biāo)題文本塊,根據(jù)標(biāo)題文本塊的索引號將標(biāo)題文本塊中的標(biāo)題內(nèi)容進(jìn)行拼接。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、內(nèi)容包括專利技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖、流程工藝圖技術(shù)構(gòu)造圖;

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