[发明专利]内容自动审核方法、装置、存储介质以及电子设备

权利要求书

1.一种内容自动审核方法，其特征在于，包括：

获取待审核的原始文本；

对所述原始文本进行文本结构分析，得到所述原始文本的结构化文本；

对所述结构化文本进行垃圾内容过滤、情感分析、文本内容聚类以及内容排序，得到所述结构化文本的优化文本；

对所述优化文本进行审核；

在所述优化文本审核通过的情况下，上传所述优化文本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始文本进行文本结构分析，得到所述原始文本的结构化文本包括：

对所述原始文本进行分词、词性标注、实体识别以及关键词抽取，删除所述原始文本的无效信息，得到所述原始文本的结构化文本。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述原始文本进行分词、词性标注、实体识别以及关键词抽取，删除所述原始文本的无效信息，得到所述原始文本的结构化文本包括：

对所述原始文本进行分词，得到分词后的文本；

对所述分词后的文本进行词性标注，得到标注后的文本；

识别所述标注后的文本中的实体对象；

根据所述实体对象，从所述标注后的文本中抽取关键词；

将抽取的所述关键词作为所述结构化文本。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述结构化文本进行垃圾内容过滤包括：

将所述结构化文本中的每一个词与垃圾词库中的词进行比对；

在所述结构化文本中存在属于所述垃圾词库的第一词汇的情况下，将所述第一词汇从所述结构化文本中删除。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述结构化文本进行情感分析包括：

提取所述结构化文本中的情感词汇；

对所述情感词汇进行分类；

按照每一类所述情感词汇的占比，确定所述结构化文本的情感类型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述结构化文本进行文本内容聚类与内容排序包括：

解析所述结构化文本中的每一个关键词的含义；

将含义相同的所述关键词划分为一类，以将所述结构化文本中的所有关键词划分为多个类别；

从不同类别的关键词中选择一个关键词；

将选择的所述关键词排序为所述结构化文本。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述结构化文本进行垃圾内容过滤、情感分析、文本内容聚类以及内容排序，得到所述结构化文本的优化文本包括：

由序列标注模型识别所述结构化文本，输出所述优化文本，其中，所述序列标注模型为预先使用样本数据训练得到的模型，所述序列标注模型中包含训练参数，所述序列标注模型用于识别所述样本数据输出所述样本数据的优化文本，在所述样本数据的所述优化文本审核不通过的情况下，调整所述训练参数。

8.根据权利要求1至7任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

比对所述原始文本与所述优化文本；

在所述原始文本中除所述优化文本之外的剩余文本占据所述原始文本的比例超过第一阈值的情况下，从所述原始文本中标注出所述剩余文本的位置，并提示所述剩余文本为冗余文本；

在所述原始文本中除所述优化文本之外的剩余文本包括实体的情况下，从所述原始文本中标注出所述剩余文本的位置，并提示所述剩余文本为待修正文本。

9.一种内容自动审核装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待审核的原始文本；

第一处理模块，用于对所述原始文本进行文本结构分析，得到所述原始文本的结构化文本；

第二处理模块，用于对所述结构化文本进行垃圾内容过滤、情感分析、文本内容聚类以及内容排序，得到所述结构化文本的优化文本；

审核模块，用于对所述优化文本进行审核；

上传模块，用于在所述优化文本审核通过的情况下，上传所述优化文本。