[发明专利]数据处理方法、装置及设备有效

专利信息
申请号: 202310104834.6 申请日: 2023-02-07
公开(公告)号: CN115859975B 公开(公告)日: 2023-05-09
发明(设计)人: 吴晓烽;王昊天;王维强 申请(专利权)人: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
主分类号: G06F40/289 分类号: G06F40/289;G10L15/02;G10L15/26
代理公司: 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 代理人: 朱文杰
地址: 310000 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 数据处理 方法 装置 设备
【权利要求书】:

1.一种数据处理方法,包括:

获取目标数据对应的第一分词结果,所述目标数据为人机交互过程中生成的数据;

基于所述第一分词结果中每个分词包括的多个字符,确定所述每个分词对应的信息值,所述分词对应的信息值用于表征所述每个分词包括的多个字符之间的关联强度;

基于所述每个分词对应的信息值和所述分词之间的音标关联关系,对所述第一分词结果进行修正处理,得到第二分词结果;

基于所述第二分词结果,对所述目标数据进行风险检测处理;

其中,所述基于所述每个分词对应的信息值和所述分词之间的音标关联关系,对所述第一分词结果进行修正处理,得到第二分词结果,包括:

基于第一分词和第三分词,确定所述第二分词结果,其中,所述第一分词为所述第一分词结果中任意一个分词,所述第三分词为在所述第一分词对应的信息值大于多个第二分词中每个第二分词对应的信息值的情况下,将所述多个第二分词进行合并得到的分词,所述第二分词为所述第一分词结果中与所述第一分词具有音标关联关系的分词。

2.根据权利要求1所述的方法,所述基于所述第二分词结果,对所述目标数据进行风险检测处理,包括:

将所述第二分词结果输入预先训练的意图识别模型,得到与所述目标数据对应的目标意图,所述意图识别模型为基于预设机器学习算法构建的用于进行意图识别处理的模型;

基于所述目标意图,确定针对所述目标数据的风险检测结果。

3.根据权利要求1所述的方法,所述基于所述每个分词对应的信息值和所述分词之间的音标关联关系,对所述第一分词结果进行修正处理,得到第二分词结果,包括:

获取所述第一分词结果中,与所述第一分词具有音标关联关系的多个第二分词;

在所述第一分词对应的信息值大于所述多个第二分词中每个第二分词对应的信息值的情况下,将所述多个第二分词进行合并,得到所述第三分词;

基于所述第一分词和所述第三分词,确定所述第二分词结果。

4.根据权利要求3所述的方法,所述在所述第一分词对应的信息值大于所述多个第二分词中每个第二分词对应的信息值的情况下,将所述多个第二分词进行合并,得到第三分词,包括:

对所述多个第二分词中包括的字符进行重新组合,得到多组分词组,每个所述分词组中包括多个用于构成所述多个第二分词的子分词;

基于所述分词组中的多个子分词,确定所述分词组对应的信息值,所述分词组对应的信息值用于表征所述多个子分词之间的关联程度;

在所述第一分词对应的信息值大于所述多组分词组中每组分词组对应的信息值的情况下,将所述多个第二分词进行合并,得到所述第三分词。

5.根据权利要求4所述的方法,所述方法还包括:

在所述多组分词组中存在信息值不小于所述第一分词对应的信息值的目标分词组的情况下,将所述目标分词组中包括的子分词确定为所述第三分词。

6.根据权利要求4所述的方法,所述在所述第一分词对应的信息值大于所述多组分词组中每组分词组对应的信息值的情况下,将所述多个第二分词进行合并,得到所述第三分词,包括:

基于所述分词组中的多个子分词,确定所述分词组中每个子分词对应的信息值,所述每个子分词对应的信息值用于表征所述子分词包括的多个字符之间的关联强度;

在所述第一分词对应的信息值大于所述组分词组中每个子分词对应的信息值的情况下,将所述多个第二分词进行合并,得到所述第三分词。

7.根据权利要求6所述的方法,所述方法还包括:

在所述多个子分词中存在信息值大于所述第一分词对应的信息值的目标子分词的情况下,获取所述目标子分词对应的分词组;

将所述目标子分词对应的分词组对应的子分词,确定为所述第三分词。

8.根据权利要求1所述的方法,所述信息值为点内互信息值。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于支付宝(杭州)信息技术有限公司,未经支付宝(杭州)信息技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310104834.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top