[发明专利]菜谱类内容的识别方法、装置、终端及可读存储介质

说明书

本申请关于一种菜谱类内容的识别方法、装置、终端及存储介质，属于人工智能领域，该方法包括：获取网络平台中的用户原创内容，网络平台中提供有用户原创内容发布功能；从用户原创内容中提取文本特征；将文本特征输入菜谱识别模型，得到至少两组识别结果，其中，菜谱识别模型用于根据文本特征确定用户原创内容对菜谱类内容的包含情况；当至少两组识别结果符合匹配条件时，确定用户原创内容中包含菜谱类内容。本申请通过对用户原创内容进行文本特征的提取，并将文本特征输入可获得至少两组识别结果的菜谱识别模型并与菜谱匹配条件进行比较，确定用户原创内容是否包含菜谱类内容的方式，提高了对于用户原创内容是否包含菜谱类内容的识别的正确率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种菜谱类内容的识别方法、装置、终端及可读存储介质。

背景技术

在一些与食品有关的应用程序的平台上，部分用户会通过发表评论的方式公开菜谱。在部分应用程序当中，将会对发表菜谱的用户进行奖励，或对关于菜谱的评论进行展示。

相关技术中，对于用户评论菜谱的检测方法通常为关键词集检索的方式，具有用户原创内容发布功能的平台通常通过使用菜谱中常见的关键词对评论进行检索及筛选，区别出带有菜谱的评论。具有用户原创内容(User Generated Content，UGC)发布功能的平台对于菜谱相关的关键词进行设定，当用户发表的评论中含有具有用户原创内容发布功能的平台设定的关键词时，则认为该条评论为带有菜谱的评论。

然而，在关键词检索的方式中，仅当用户发表的评论中含有关键词的评论，该评论才会被视为带有菜谱的评论，而由于菜谱类评论内容扩展性较强，当用户发表的内容属于菜谱类内容而不包含预设关键词时，则对该内容的检测结果产生错误，故利用关键词检测的方法识别网络信息是否属于菜谱的正确率较低。

发明内容

本申请关于一种菜谱类内容的识别方法、装置、终端及可读存储介质，可以解决通过相关技术中用关键词检测的方法识别网络信息是否属于菜谱的正确率较低的问题。该技术方案如下：

一方面，提供了一种菜谱类内容的识别方法，该方法包括：

获取网络平台中的用户原创内容，网络平台中提供有用户原创内容发布功能；

从用户原创内容中提取文本特征；

将文本特征输入菜谱识别模型，得到至少两组识别结果，菜谱识别模型中包括通过不同识别算法对文本特征进行识别的至少两个模型，其中，菜谱识别模型用于根据文本特征确定用户原创内容对菜谱类内容的包含情况；

当至少两组识别结果符合菜谱匹配条件时，确定用户原创内容中包含菜谱类内容。

在一个可选的实施例中，菜谱识别模型中包括第一识别模型；

将用户原创内容以及文本特征输入菜谱识别模型，得到至少两组识别结果，包括：

将用户原创内容以及文本特征输入第一识别模型，得到第一识别结果，第一识别结果是第一识别模型通过逻辑回归算法对文本特征进行识别得到的结果。

在一个可选的实施例中，菜谱识别模型中包括第二识别模型：

将用户原创内容以及文本特征输入菜谱识别模型，得到至少两组识别结果，包括：

将用户原创内容以及文本特征输入第二识别模型，得到第二识别结果，第二识别结果是第二识别模型通过双向长短期记忆人工神经网络算法对文本特征进行识别得到的结果。

在一个可选的实施例中，每组识别结果中包括目标概率，目标概率用于表示用户原创内容中包含菜谱类内容的概率；

当至少两组识别结果符合菜谱匹配条件时，确定用户原创内容中包含菜谱类内容，包括：