[发明专利]应用标签生成方法、装置及存储设备

权利要求书

1.一种应用标签生成方法，其特征在于，包括：

获取应用的详情信息；所述应用的详情信息包括应用的标题、应用的评论信息、应用的描述文本、应用的推荐语和应用的最近更新特性信息；

从所述应用的详情信息中提取原始关键词；

利用语义解析模型对所述原始关键词进行语义解析，生成目标关键词；所述目标关键词包括所对应原始关键词的规范描述词和语义挖掘词中的至少一项；

根据所述目标关键词确定所述应用的标签；

其中，所述根据所述目标关键词确定所述应用的标签，包括：

获取所述语义解析模型所生成各所述目标关键词的生成概率；

将目标关键词对应的原始关键词的来源对应的权重，作为所述目标关键词的权重，所述来源包括标题、评论信息、描述文本、推荐语和最近更新特性信息；

根据每个目标关键词的权重和每个目标关键词的生成概率，计算各目标关键词的标签得分；

根据目标关键词的标签得分进行目标关键词筛选，得到所述应用的标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取应用的详情信息之前，所述方法还包括：

将样本关键词作为序列到序列模型的源输入，将样本关键词的规范描述词和/或语义挖掘词作为所述序列到序列模型的目标输出，进行模型训练，得到所述语义解析模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用语义解析模型对所述原始关键词进行语义解析，生成目标关键词，包括：

在编码阶段，将所述原始关键词编码成一个语义向量；

在解码阶段，每一步根据所述语义向量和已经生成的解码输出数据进行解码输出，得到所述目标关键词。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用语义解析模型对所述原始关键词进行语义解析，生成目标关键词，包括：

在编码阶段，将所述原始关键词编码成语义向量序列，所述语义向量序列中包括每个原始关键词对应的语义向量；

在解码阶段，每一步根据当前解码的原始关键词对应的语义向量和已经生成的解码输出数据进行解码输出，得到所述目标关键词。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述应用的详情信息中提取原始关键词，包括：

对所述应用的详情信息进行分词、过滤和筛选处理，得到至少一个关键词；

计算所述至少一个关键词的词频-逆向文档频率TF-IDF值，提取TF-IDF值大于预设阈值的关键词作为所述原始关键词。

6.一种应用标签生成装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取应用的详情信息；所述应用的详情信息包括应用的标题、应用的评论信息、应用的描述文本、应用的推荐语和应用的最近更新特性信息；

提取单元，用于从所述应用的详情信息中提取原始关键词；

生成单元，用于利用语义解析模型对所述原始关键词进行语义解析，生成目标关键词；所述目标关键词包括所对应原始关键词的规范描述词和语义挖掘词中的至少一项；

确定单元，用于根据所述目标关键词确定所述应用的标签；

所述确定单元进一步用于：

获取所述语义解析模型所生成各所述目标关键词的生成概率；

将目标关键词对应的原始关键词的来源对应的权重，作为所述目标关键词的权重，所述来源包括标题、评论信息、描述文本、推荐语和最近更新特性信息；

根据每个目标关键词的权重和每个目标关键词的生成概率，计算各目标关键词的标签得分；

根据目标关键词的标签得分进行目标关键词筛选，得到所述应用的标签。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练单元，用于将样本关键词作为序列到序列模型的源输入，将样本关键词的规范描述词和/或语义挖掘词作为所述序列到序列模型的目标输出，进行模型训练，得到所述语义解析模型。