[发明专利]一种信息处理方法、装置及存储介质有效
| 申请号: | 201710660877.7 | 申请日: | 2017-08-04 |
| 公开(公告)号: | CN110008334B | 公开(公告)日: | 2023-03-14 |
| 发明(设计)人: | 王树伟;温旭;花贵春;范欣;姜国华 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(北京)有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/35 | 分类号: | G06F16/35;G06F16/9535 |
| 代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人: | 张颖玲;王花丽 |
| 地址: | 100080 北京市海淀区海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 信息处理 方法 装置 存储 介质 | ||
1.一种信息处理方法,其特征在于,所述方法包括:
提取待评估的第一文字信息的文字特征,基于所述文字特征和预设的映射关系获得描述时间参数,所述描述时间参数表征所述第一文字信息内容描述的时间信息;
依据预设的聚类方式,分别获取包括所述第一文字信息在内的、待评估的所有文字信息中两两文字信息之间的距离;
基于距离最近的原则对文字信息进行合并形成至少一个簇;
判断所述第一文字信息所属的簇,以识别所述第一文字信息对应的类别;
基于所述第一文字信息对应的类别确定所述第一文字信息的有效时间参数;所述有效时间参数表征对应所述类别的有效时长;
基于所述描述时间参数、所述有效时间参数以及当前时间信息,得到所述第一文字信息的第一时新度参数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
分别对采集的多个第二文字信息的文字特征进行标记,得到多个样本信息;
采用文字特征作为训练特征对所述多个样本信息训练学习模型,以基于所述学习模型形成所述文字特征与所述描述时间参数的所述映射关系。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
分别获取所述所有文字信息中除所述第一文字信息外的每个文字信息的第一时新度参数;
依据所有文字信息中每个文字信息的第一时新度参数对所有文字信息进行排序,得到第一排序结果;
依据所述第一排序结果将所述所有文字信息中至少一个文字信息作为候选推荐文字信息。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定所述所有文字信息中与所述第一文字信息的相似度满足预设要求的第三文字信息;所述第三文字信息对应的描述时间参数为空;
将所述第三文字信息的描述时间参数设置为等同于所述第一文字信息的描述时间参数。
5.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定与所述第一文字信息类别相同的文字信息的数量,以及所述数量在预设的至少两个时间段内的变化;
依据所述数量、所述数量的变化及预设的热度判决条件,得到用于表征文字热度的所述第一文字信息的热度等级;
基于所述第一文字信息的第一时新度参数及所述第一文字信息的热度等级,得到所述第一文字信息的第二时新度参数。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一文字信息的第一时新度参数及所述第一文字信息的热度等级,得到所述第一文字信息的第二时新度参数,包括:
依据所述第一文字信息的第一时新度参数及预设的第一评分策略,得到所述第一文字信息对应的第一评估分数;
依据所述第一文字信息的热度等级及预设的第二评分策略,得到所述第一文字信息对应的第二评估分数;
对所述第一评估分数及所述第二评估分数进行加权处理,得到所述第一文字信息的第二时新度参数。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
分别获取所述所有文字信息中除所述第一文字信息外的每个文字信息的第二时新度参数;
依据所有文字信息中每个文字信息的第二时新度参数对所有文字信息进行排序,得到第二排序结果;
依据所述第二排序结果将所述所有文字信息中至少一个文字信息作为候选推荐文字信息。
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