[发明专利]个性化文本智能推荐方法、装置及计算机可读存储介质

摘要

本发明涉及一种人工智能技术，揭露了一种个性化文本智能推荐方法，接收语料集和标签集，将所述语料集进行预处理得到标准语料集，对所述标准语料集进行关键字抽取后得到关键字数据集，对所述关键字数据集进行聚类分析得到类别集，将所述类别集与所述关键字数据集进行词向量化操作得到词向量类别集与词向量关键字集，将所述词向量类别集与所述词向量关键字集输入至推荐模型训练，直至所述推荐模型退出训练，接收用户输入的文本数据，判断所述文本数据的类别和标签，并根据判断的所述类别和标签从数据库中推荐相同类别和标签的文本内容。本发明还提出一种个性化文本智能推荐装置以及一种计算机可读存储介质。本发明可以实现精准的个性化文本推荐。

主权项

1.一种个性化文本智能推荐方法，其特征在于，所述方法包括：接收包括基础文本数据集和场景文本数据集的语料集和标签集，将所述语料集进行包括分词、去停用词的预处理操作得到标准语料集；基于关键字抽取算法对所述标准语料集进行关键字抽取后得到关键字数据集，对所述关键字数据集进行聚类分析得到类别集，将所述类别集与所述关键字数据集进行词向量化操作得到词向量类别集与词向量关键字集；将所述词向量关键字集输入至推荐模型，所述推荐模型将所述词向量关键字集输入至卷积神经网络中进行训练并得到第一训练值和第二训练值，将所述第一训练值和所述词向量类别集输入至损失函数中，所述损失函数计算得到第一损失值，判断所述第一损失值与预设第一阈值的大小，若所述第一损失值大于预设第一阈值，则所述卷积神经网络继续训练，若所述第一损失值小于预设第一阈值，则将所述第二训练值和所述标签集输入至所述损失函数计算得到第二损失值，判断所述第二损失值与预设第二阈值的大小，若所述第二损失值大于预设第二阈值，所述卷积神经网络继续训练，若所述第二损失值小于预设第二阈值，所述卷积神经网络退出训练；接收用户输入的文本数据，将所述文本数据输入至所述推荐模型中判断所述文本数据的类别和标签，并根据判断的所述类别和标签从数据库中推荐相同类别和标签的文本内容。