[发明专利]用于更新联系人信息识别模型的方法及装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种用于更新联系人信息识别模型的方法，其特征在于，包括：

利用初始联系人信息识别模型在用户的会话中获取第一备选样本数据；所述第一备选样本数据包括多个携带有信息类型的联系人信息；

根据所述第一备选样本数据获取样本数据；

根据所述样本数据获取联系人信息识别模型；

利用所述联系人信息识别模型对所述初始联系人信息识别模型进行更新。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一备选样本数据获取样本数据，包括：

将所述第一备选样本数据发送给用户交互设备，触发所述用户交互设备反馈所述第一备选样本数据对应的用户操作行为；

获取用户交互设备反馈的所述第一备选样本数据对应的用户操作行为；

根据所述用户操作行为获取所述样本数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述用户操作行为获取所述样本数据，包括：

在所述用户操作行为包括预设的第一操作行为的情况下，获取所述第一操作行为对应的第二备选样本数据；对所述第二备选样本数据进行随机抽样获得所述样本数据；所述预设的第一操作行为为直接保存；和/或，

在所述操作行为包括预设的第二操作行为的情况下，获取所述第二操作行为对应的的第三备选样本数据，并将所述第三备选样本数据确定为所述样本数据；所述预设的第二操作行为为修改后保存。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述样本数据获取联系人信息识别模型，包括：

获取上次更新联系人信息识别模型的间隔时长；在所述间隔时长大于或等于预设的时长阈值的情况下，根据所述样本数据获取训练样本数据和测评样本数据；或，

获取所述样本数据的样本数量；在所述样本数量大于或等于预设的数量阈值的情况下，根据所述样本数据获取训练样本数据和测评样本数据；或，

获取上次更新联系人信息识别模型的间隔时长；获取所述样本数据的样本数量；在所述间隔时长大于或等于预设的时长阈值或所述样本数量大于或等于预设的数量阈值的情况下，根据所述样本数据获取训练样本数据和测评样本数据；或，

获取上次更新联系人信息识别模型的间隔时长；获取所述样本数据的样本数量；在所述间隔时长大于或等于预设的时长阈值且所述样本数量大于或等于预设的数量阈值的情况下，根据所述样本数据获取训练样本数据和测评样本数据；

根据所述训练样本数据和所述测评样本数据获取所述联系人信息识别模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述训练样本数据和所述测评样本数据获取所述联系人信息识别模型，包括：

利用所述训练样本数据对预设的神经网络模型进行训练，获得备选联系人信息识别模型；

利用所述测评样本数据对所述备选联系人信息识别模型进行测评，获得所述备选联系人信息识别模型对应的测评分数；

根据所述测评分数获取联系人信息识别模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述测评分数获取联系人信息识别模型，包括：

在所述测评分数大于或等于预设的分数阈值的情况下，将所述备选联系人信息识别模型确定为所述联系人信息识别模型。

7.一种用于更新联系人信息识别模型的装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，被配置为利用初始联系人信息识别模型在用户的会话中获取第一备选样本数据；所述第一备选样本数据包括多个携带有信息类型的联系人信息；

第二获取模块，被配置为根据所述第一备选样本数据获取样本数据；

第三获取模块，被配置为根据所述样本数据获取联系人信息识别模型；

更新模块，被配置为利用所述联系人信息识别模型对所述初始联系人信息识别模型进行更新。

8.一种用于更新联系人信息识别模型的装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如权利要求1至6任一项所述的用于更新联系人信息识别模型的方法。