[发明专利]推送信息的方法和装置

权利要求书

1.一种推送信息的方法，包括：

基于共识短语集合，对所有的用户评论语句进行信息化处理，得到候选推荐信息集合，所述候选推荐信息集合包括至少一个共识评论句，所述共识短语集合包括：在至少两条用户评论语句中出现的共识短语；

确定所述候选推荐信息集合中各个共识评论句的表征向量；

基于各个共识评论句的表征向量，确定所述候选推荐信息集合中各个共识评论句的吸引力排名，并根据所述吸引力排名推送信息，所述推送信息包括超级链接的标题和呈现有文本的标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于各个共识评论句的表征向量，确定所述候选推荐信息集合中各个共识评论句的吸引力排名，并根据所述吸引力排名推送信息，包括：

将各个共识评论句的表征向量分别与预设语句的表征向量做内积，将所有内积结果进行排名；

根据所有内积结果的排名，确定各个共识评论句的吸引力排名；

根据各个共识评论句的吸引力排名的从高到低，推送吸引力排名最高的共识评论句。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于共识短语集合，对所有的用户评论语句进行信息化处理，得到候选推荐信息集合，包括：

基于共识短语集合，对所有的用户评论语句进行预处理，得到包括至少一个共识评论句的共识评论句集合；

对所述共识评论句集合进行信息过滤，得到候选推荐信息集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述共识评论句集合进行信息过滤，得到候选推荐信息集合，包括：

将所述共识评论句集合中的词与预设的过滤词表的负样本集中的词进行一一比对；

根据比对结果，确定经所述预设的过滤词表过滤后的所有共识评论句；

基于所述预设的过滤词表过滤后的所有共识评论句，得到候选推荐信息集合。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述预设的过滤词表过滤后的所有共识评论句，得到候选推荐信息集合，包括：

将所述预设的过滤词表过滤后的所有共识评论句集合输入已训练的推荐信息模型，得到所述已训练的推荐信息模型输出的候选推荐信息集合；

所述已训练的推荐信息模型由所述预设的过滤词表中的正样本和所述负样本集训练得到。

6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述共识评论句集合进行信息过滤，得到候选推荐信息集合，包括：

将所述共识评论句集合输入已训练的推荐信息模型，得到所述已训练的推荐信息模型输出的候选推荐信息集合；

所述已训练的推荐信息模型由预设的过滤词表中的正样本和负样本集训练得到。

7.根据权利要求3-6之一所述的方法，其中，所述基于共识短语集合，对所有的用户评论语句进行预处理，得到包括至少一个共识评论句的共识评论句集合，包括：

将所有的用户评论语句进行分句处理，得到分句后的评论语句，所述分句后的评论语句的长度在预定数量的汉字以内；

确定所述分句后的评论语句中的至少一个共识评论句，所述共识评论句包括共识短语集合中的共识短语；

将所有共识评论句经过情感倾向过滤，得到共识评论句集合。

8.根据权利要求1-6之一所述的方法，其中，在所述基于共识短语集合，对所有的用户评论语句进行信息化处理，得到候选推荐信息集合之前，所述方法还包括：

将在至少两条用户评论语句中出现的共识短语构成连续短语集合；

计算所述连续短语集合中共识短语的逆文档词频分数，并将所有逆文档词频分数进行排名；

根据逆文档词频分数的排名从高至低，获取所述连续短语集合中预设数量的共识短语，构成共识短语集合。

9.根据权利要求1-6之一所述的方法，其中，所述方法还包括：

接收用户的查阅信息；

基于所述查阅信息，从所述推送信息中，确定与所述查阅信息相关的推送信息。