[发明专利]一种获取阅读心像信息量的计算方法及装置

说明书

本发明提供了一种获取阅读心像信息量的计算方法及装置。该计算方法包括，步骤1：获取待统计的电子文本样本，识别其文体并归类；步骤2：统计电子文本的字数；步骤3：获取用户对不同文体的平均阅读速度；步骤4：计算用户对不同文体的平均阅读时长；步骤5：对比用户的实际阅读时长和平均阅读时长判断阅读的完整度；步骤6：判别用户是否为深度阅读状态；步骤7、计算用户在深度阅读状态下的心像信息量，并构建模型。本发明通过智能化判别用户是否进入深度阅读状态，以及计算用户在深度阅读状态下的心像获取量，可得出用户对阅读文本的文体偏好，是实现阅读文本智能化推送基础要素之一。

技术领域

本发明涉及网络信息技术领域领域，尤其涉及一种获取阅读心像信息量的计算方法及装置。

背景技术

逻辑图像理论认为，人们对于外部对象的认知过程必须经历三个阶段：第一是根据已有经验，在大脑中对外部对象形成简单的图像，也可以称之为为关于外部对象的记号或心像(个体有时会对同一个对象的认知产生两个不同的心像，经过取舍或者合并后，最终会留下一个。取舍的原则是看哪个心像反映了较多的关于该对象的本质关联，或者说哪个心像在意识中的呈现更清晰。)；第二是结合自已掌握的相关知识，运用逻辑推演等方法，对大脑中第一阶段形成的外部对象的心像或记号做进一步推导，从心像衍生出更多相关的知识；第三是返回外部世界进行实践，在实践中验证衍生知识的正确性(维特根斯坦，1985)。

阅读则是反向回归，在上述第一步中将文章中的各种语言表达形式，借助语法、语义规律对语言表达进行解析，同时可进入深度阅读状态，将其所要描述的心像重新构建出来，再将读者重构的心像和作者构建的心像以及外部对象做比对。如果读者重构的心像和作者构建的心像分毫不差，就可以说读者完全读懂了作者的意思；如果读者或作者构建的心像和外部对象不一致，则可以说读者或作者对外部对象的认知有偏颇。借助逻辑图像理论对阅读过程的分析，可以从外部对象到内部心像的建立过程入手进行指导。首先解决个体怎么看、看多少的问题，再到句法、语义分析，结合阅读心理、阅读习惯等外在规律，判定一篇文章适合哪些个体。

在数据量爆炸式增长和人工智能飞速发展的今天，机器智能辅助阅读的发展势不可挡。机器智能辅助阅读以大数据为基础，以读者为主体，以人工智能技术为工具，提高阅读效率，精选阅读内容，打造个性化新型阅读模式。

发明内容

为解决上述中的技术问题，本发明提供了获取阅读心像信息量的计算方法及装置。本发明主要根据用户在阅读过程中心像信息量获取的时长以及文体信息来判断用户的偏好程度，从而判断用户对文体类型的偏好。

本发明采用的技术方案为：

一种获取阅读心像信息量的计算方法，包括以下步骤：

步骤1：获取待统计的电子文本样本，识别其文体并归类；

步骤2：统计电子文本的字数；

步骤3：获取用户对不同文体的平均阅读速度v_b；

步骤4：计算用户对不同文体的平均阅读时长t_b；

步骤5：对比用户的实际阅读时长t_sn和平均阅读时长t_b判断阅读的完整度；

步骤6：判别用户是否为深度阅读状态；

步骤7、计算用户在深度阅读状态下的心像信息获取量q_H，并构建模型。

所述步骤3中，平均阅读速度的获取方法为：

1.1)初始状态下，预存有不同文体的参考阅读速度v_s；

1.2)记录用户首次阅读不同文体的实际阅读速度v_sn，首次由所述实际阅读速度v_sn对所述参考阅读速度v_s进行更新；