[發(fā)明專利]話題評(píng)分方法、裝置、服務(wù)器及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210092831.0
• 申請(qǐng)日: 2022-01-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114417867A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-04-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 姚曉遠(yuǎn);張炫;杭江南;顏杰;鐘劍哲;未波波;羅歡
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海喜馬拉雅科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F40/289
• 分類號(hào): G06F40/289;G06F40/216;G06F40/30
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 杜楊

1.一種話題評(píng)分方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待評(píng)分的話題文本；

對(duì)所述話題文本進(jìn)行預(yù)處理，得到話題列表，所述話題列表包括所述話題文本的多個(gè)話題詞；

利用預(yù)設(shè)的詞向量生成模型，生成所述話題列表中的每個(gè)所述話題詞的話題向量；

根據(jù)所有所述話題向量，計(jì)算出包含所有所述話題向量的最小球，將所述最小球的半徑作為廣度評(píng)分。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，其特征在于，所述根據(jù)所有所述話題向量，計(jì)算出包含所有所述話題向量的最小球的步驟，包括：

基于所述所有話題向量，采用最小球覆蓋算法，計(jì)算出包含所有所述話題向量的最小球。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的話題評(píng)分方法，其特征在于，所述對(duì)所述話題文本進(jìn)行預(yù)處理，得到話題列表的步驟，包括：

利用預(yù)設(shè)的文本分類模型，對(duì)所述話題文本進(jìn)行分類，得到第一話題分類結(jié)果；

對(duì)所述話題文本進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取，得到第二話題分類結(jié)果；

將所述第一話題分類結(jié)果和所述第二話題分類結(jié)果合并，得到話題列表。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的話題評(píng)分方法，其特征在于，所述對(duì)所述話題文本進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取，得到第二話題分類結(jié)果的步驟，包括：

對(duì)所述話題文本進(jìn)行分詞，得到多個(gè)詞項(xiàng)；

計(jì)算每個(gè)所述詞項(xiàng)的詞頻，將所述詞頻大于預(yù)設(shè)值的詞項(xiàng)作為話題詞，以得到第二話題分類結(jié)果，所述第二話題分類結(jié)果包括話題詞。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的話題評(píng)分方法，其特征在于，所述獲取待評(píng)分的話題文本的步驟，包括：

獲取待評(píng)分的音頻文件，對(duì)所述音頻文件進(jìn)行解碼，得到待評(píng)分的話題文本。

6.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項(xiàng)所述的話題評(píng)分方法，其特征在于，所述方法還包括獲得詞向量生成模型的步驟，該步驟包括：

獲取通用語(yǔ)料，將所述通用語(yǔ)料進(jìn)行分詞，得到多個(gè)詞項(xiàng)；

計(jì)算出每個(gè)詞項(xiàng)的詞頻，根據(jù)所述詞頻建立霍夫曼樹(shù)，所述霍夫曼樹(shù)以各所述詞項(xiàng)作為節(jié)點(diǎn)，以所述詞頻作為權(quán)值；

基于所述霍夫曼樹(shù)，對(duì)詞向量相關(guān)模型進(jìn)行無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練，得到詞向量生成模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的話題評(píng)分方法，其特征在于，所述基于所述霍夫曼樹(shù)，對(duì)詞向量相關(guān)模型進(jìn)行無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練，得到詞向量生成模型的步驟，包括：

初始化詞向量相關(guān)模型的參數(shù)；

將各所述詞項(xiàng)的詞向量作為輸入，以輸出所述霍夫曼樹(shù)作為目標(biāo)，對(duì)所述詞向量相關(guān)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到詞向量生成模型。

8.一種話題評(píng)分裝置，其特征在于，包括接收處理模塊和評(píng)分模塊；

所述接收處理模塊，用于獲取待評(píng)分的話題文本，以及用于對(duì)所述話題文本進(jìn)行預(yù)處理，得到話題列表，所述話題列表包括所述話題文本的多個(gè)話題詞；

所述評(píng)分模塊，用于利用預(yù)設(shè)的詞向量生成模型，生成所述話題列表中的每個(gè)所述話題詞的話題向量，根據(jù)所有所述話題向量，計(jì)算出包含所有所述話題向量的最小球，將所述最小球的半徑作為廣度評(píng)分。

9.一種服務(wù)器，其特征在于，包括處理器和存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有能夠被所述處理器執(zhí)行的機(jī)器可執(zhí)行指令，所述處理器可執(zhí)行所述機(jī)器可執(zhí)行指令以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的話題評(píng)分方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的話題評(píng)分方法。