[发明专利]文本的结构化输出方法及系统、存储介质和计算机设备

权利要求书

1.一种文本的结构化输出方法，其特征在于，所述文本的结构化输出方法包括：

识别图片中的文本内容；

根据分词模型将所述文本内容分割为多个词语；

根据词向量模型将所述词语转换为词向量；

根据所述词向量和深度语义模型获取所述词向量与预设标签的关联概率矩阵；及

根据所述预设标签的关联概率矩阵和概率模型确定所述文本内容中的每个所述词语所属的所述预设标签，所述概率模型根据词语在文本中的上下文及每一个词语前后的词语来进一步修正词语最终所属的预设标签；

根据所述词语在所述文本内容中的位置确定属于相同的所述预设标签的所述词语在所述结构化内容中的位置；及

根据所述词语、所述词语所属的所述预设标签和所述词语在结构化内容中的位置输出所述结构化内容。

2. 根据权利要求1所述的文本的结构化输出方法，其特征在于，所述结构化输出方法还包括：

根据所述多个词语确定所述文本内容所属的行业，其中，所述行业包括快递行业、银行行业、零售行业或教育行业中任意一种；及

根据所述行业确定所述预设标签。

3. 根据权利要求1所述的文本的结构化输出方法，其特征在于，所述根据所述词向量和深度语义模型获取所述词向量与预设标签的关联概率矩阵的步骤包括：

将所述词向量按正序和反序分别输入所述深度语义模型并分别输出正序输出结果和反序输出结果，其中，所述深度语义模型包括双向长短期记忆模型；及

根据所述正序输出结果和所述反序输出结果确定所述词向量与所述预设标签的关联概率并生成所述预设标签的关联概率矩阵。

4.根据权利要求1所述的文本的结构化输出方法，其特征在于，所述根据所述预设标签的关联概率矩阵和所述概率模型确定所述文本内容中的每个所述词语所属的所述预设标签的步骤包括：

根据所述预设标签的关联概率矩阵和所述文本内容中每个所述词语前后位置的所述词语确定所述词语所属的所述预设标签。

5.根据权利要求1所述的文本的结构化输出方法，其特征在于，所述预设标签包括空白标签、开始标签、中间标签和结尾标签，每个所述结构化内容包括所述开始标签、所述中间标签和所述结尾标签中的任意一个或多个，每个所述词语为所述空白标签、所述开始标签、所述中间标签和所述结尾标签中的任意一个。

6.一种文本的结构化输出系统，其特征在于，所述文本的结构化输出系统包括：

识别模块，所述识别模块用于识别图片中的文本内容；

分词模块，根据分词模型将所述文本内容分割为多个词语；

转换模块，根据词向量模型将所述词语转换为词向量；

获取模块，根据所述词向量和深度语义模型获取所述词向量与预设标签的关联概率矩阵；及

输出模块，所述输出模块包括第二确定单元、第三确定单元和输出单元，所述第二确定单元用于根据所述预设标签的关联概率矩阵和概率模型确定所述文本内容中的每个所述词语所属的所述预设标签，所述概率模型根据词语在文本中的上 下文及每一个词语前后的词语来进一步修正词语最终所属的预设标签；所述第三确定单元用于根据所述词语在所述文本内容中的位置确定属于相同的所述预设标签的所述词语在所述结构化内容中的位置；及所述输出单元用于根据所述词语、所述词语所属的所述预设标签和所述词语在结构化内容中的位置输出所述结构化内容。

7. 根据权利要求6所述的文本的结构化输出系统，其特征在于，所述结构化输出系统还包括：

第一确定模块，所述第一确定模块用于根据所述多个词语确定所述文本内容所属的行业，其中，所述行业包括快递行业、银行行业、零售行业或教育行业中任意一种；及

第二确定模块，所述第二确定模块用于根据所述行业确定所述预设标签。