CN106874254A - 一种名片生成方法和设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种名片生成方法和设备，通过获取用户之间的聊天信息；判断所述聊天信息是否符合预设的触发条件，并当判断结果为是时，在符合触发条件的聊天信息中提取可用于名片的联系人信息；基于提取的联系人信息生成名片，以此实现了自动基于聊天信息生成名片，减少了用户的操作，提高了用户的体验。

Description

一种名片生成方法和设备

技术领域

本申请实施例涉及通信技术领域，特别涉及一种名片生成方法。本申请实施例同时还涉及一种名片生成设备。

背景技术

社会上人与人的交际往来统称为社交，它是人们运用一定的方式(工具)传递信息、交流思想的意识，以达到某种目的的社会各项活动。当今时代，经济和社会环境的变化使得人与人之间的交往显得更加重要。而互联网的兴起也极大地拓展了社交方式的工具以及内容。

随着时代的改变以及移动互联的崛起，目前人们身边渐渐出现了很多社交软件，人们常常利用社交软件来通过网络与其他各类人员进行交往和信息沟通。然而，发明人在实现本发明的过程发现，当人们在某个社交软件聊天过程中谈到某个联系人或是介绍自己时，自己或是其他人要想根据聊天信息中所提及的姓名、手机号码等联系信息保存联系人十分的麻烦。以手机终端为例，用户需要先复制待保存联系人的姓名，再从聊天软件切换至通讯录，随后在通讯录创建联系人后，再从聊天软件粘贴号码或甚至其他信息(姓名，地址等)至通讯录，整个流程十分复杂以及繁琐。

由此可见，如何基于人们的聊天信息快速实现联系人信息的创建，成为现有技术中亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提出了一种名片生成方法和设备，用以实现简便地通过聊天信息快速实现联系人信息的创建，为此，本申请提出的一种名片生成方法，包括：

获取用户之间的聊天信息；

判断所述聊天信息是否符合预设的触发条件，并当判断结果为是时，在符合触发条件的聊天信息中提取可用于名片的联系人信息；

基于提取的联系人信息生成名片。

可选的，所述获取用户之间的聊天信息，具体包括：

实时获取用户之间的聊天信息；

或按照预设的时间区间，定时获取前一个时间区间内的聊天信息。

可选的，所述触发条件中包括为判断是否为名片所需信息设置的概率阈值；

所述判断所述聊天信息是否符合触发条件，具体包括：

针对每一条聊天信息，对所述聊天信息中的字段进行分词处理，生成一个或多个聊天关键词；

基于预设的识别模型确定生成的各聊天关键词对应的概率，并通过综合各所述概率确定总概率；所述识别模型中包含有多个关键词以及各关键词成为名片信息的概率；

若所述总概率大于或等于所述触发条件中的概率阈值，则确定所述聊天信息符合触发条件；

若所述总概率小于所述触发条件中的概率阈值，则确定所述聊天信息不符合触发条件。

可选的，所述识别模型是通过对社交软件的历史聊天数据中的关键词和标识进行训练得到的。

可选的，所述基于提取的联系人信息生成名片，具体包括：

判断提取的联系人信息的数量与类型是否满足生成名片的需要；

若判断结果为是，则基于满足生成名片需要的联系人信息生成名片；

若判断结果为否，则在预设时间段内继续获取新生成的聊天信息，并基于所有获取的聊天信息生成名片。

可选的，所述基于提取的联系人信息生成名片之后，还包括：

展示生成的名片，并生成提示信息，其中，所述提示信息用于提示用户是否需要保存生成的名片；

当接收到保存名片的信号时，保存生成的名片。

本申请还提出了一种名片生成设备，包括：

获取模块，用于获取用户之间的聊天信息；

判断模块，用于判断所述聊天信息是否符合预设的触发条件；

提取模块，用于当判断结果为是时，在符合触发条件的聊天信息中提取可用于名片的联系人信息；

生成模块，用于基于提取的联系人信息生成名片。

可选的，所述获取模块，具体包括：

实时获取用户之间的聊天信息；

或按照预设的时间区间，定时获取前一个时间区间内的聊天信息。

可选的，所述触发条件中包括为判断是否为名片所需信息设置的概率阈值；

所述判断模块，具体用于：

针对每一条聊天信息，对所述聊天信息中的字段进行分词处理，生成一个或多个聊天关键词；

基于预设的识别模型确定生成的各聊天关键词对应的概率，并通过综合各所述概率确定总概率；所述识别模型中包含有多个关键词以及各关键词成为名片信息的概率；

若所述总概率大于或等于所述触发条件中的概率阈值，则确定所述聊天信息符合触发条件；

若所述总概率小于所述触发条件中的概率阈值，则确定所述聊天信息不符合触发条件。

可选的，所述识别模型是通过对社交软件的历史聊天数据中的关键词和标识进行训练得到的。

可选的，所述生成模块，具体用于：

判断提取的联系人信息的数量与类型是否满足生成名片的需要；

若判断结果为是，则基于满足生成名片需要的联系人信息生成名片；

若判断结果为否，则在预设时间段内继续获取新生成的聊天信息，并基于所有获取的聊天信息生成名片。

可选的，该设备还包括：

处理模块，用于展示生成的名片，并生成提示信息，其中，所述提示信息用于提示用户是否需要保存生成的名片；

当接收到保存名片的信号时，保存生成的名片。

与现有技术相比，本申请通过获取用户之间的聊天信息；判断所述聊天信息是否符合预设的触发条件，并当判断结果为是时，在符合触发条件的聊天信息中提取可用于名片的联系人信息；基于提取的联系人信息生成名片，实现了自动基于聊天信息生成名片，减少了用户的操作，提高了用户的体验。

附图说明

图1为本申请实施例公开的一种名片生成方法的流程示意图；

图2为本申请实施例公开的一种名片的示意图；

图3为本申请实施例公开的一种名片生成设备的结构示意图。

具体实施方式

如背景技术所述，现有技术中并没有基于人们的聊天信息快速实现联系人信息创建的方式，为此，本申请实施例公开了一种名片生成方法，实现了通过聊天信息来快速创建联系人信息，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤101、获取用户之间的聊天信息。

具体的，用户之间聊天信息的获取，可以是实时获取用户之间的聊天信息；或按照预设的时间区间，定时获取前一个时间区间内的聊天信息。例如在某社交软件上，用户们聊天所产生的聊天信息，可以通过其中的对话框来划分为一条一条的聊天信息。若是进行实时获取，可以每当产生一条聊天信息，就获取该条聊天信息。若是进行定时获取，可以设置一个时间区间，例如为1分钟，以此每隔1分钟获取前1分钟内所产生的聊天记录。此外，聊天信息一般是以文字的形式来进行的，若聊天信息中包括语音信息，则将语音信息转换为文字信息。

步骤102、判断所述聊天信息是否符合预设的触发条件。

具体的，预设设置有触发条件，该触发条件中包括为判断是否为名片所需信息设置的概率阈值。

其中，具体判断过程包括：

针对每一条聊天信息，对所述聊天信息中的字段进行分词处理，生成一个或多个聊天关键词；

基于预设的识别模型确定生成的各聊天关键词对应的概率，并通过综合各所述概率确定总概率；所述识别模型中包含有多个关键词以及各关键词成为名片信息的概率；

若所述总概率大于或等于所述触发条件中的概率阈值，则确定所述聊天信息符合触发条件；

若所述总概率小于所述触发条件中的概率阈值，则确定所述聊天信息不符合触发条件。

在此，以一个具体的实施例来进行说明，例如获取到的一条聊天将信息为：“用户1：你知道刘山的住址吗？”。针对该聊天记录，对其进行分词处理，例如生成的聊天关键词为“刘山”以及“住址”。再通过预设的识别模型来对这两个聊天关键词进行识别，确定各个聊天关键词成为名片信息的概率。具体的，例如“刘山”作为人名，作为名片信息的概率是很高的，例如对应的概率为0.7；而住址一般是不会作为名片信息的，通常情况下是用公司地址作为名片信息，因此对应的概率很低，例如设置为0.1。如此，通过综合这两个概率，得到一个总概率，例如可以通过直接相加，则总概率为0.7+0.1＝0.8。若预设的概率阈值为0.5，则可确认该条聊天信息符合触发条件。并在确定符合触发条件之后执行步骤103.

若总概率小于触发条件中的概率阈值，则确定聊天信息不符合触发条件，并选取下一条聊天信息，进行与上述相同的判断过程。

其中，该识别模型是通过对社交软件的历史聊天数据中的关键词和标识进行训练得到的。

具体的通过对历史数据的关键词库中的各关键词与label(标识)进行训练，以及从获取到的聊天信息中抽出对应名片主题的各个属性(例如包括姓名，电话，公司地址，公司名称)来进行训练、得到各关键字的触发名片需求的概率。

步骤103、当判断结果为是时，在符合触发条件的聊天信息中提取可用于名片的联系人信息。

具体的，当确定聊天信息符合触发条件时，从聊天信息中提取可用于名片的联系人信息，具体的，可选择一段时间内的多条符合触发条件的聊天信息来进行提取，在此以一个具体的例子来进行说明，例如获取到的一段符合触发条件的聊天信息为：

A君：你还记得王小明吗？

B君：记得啊，我还有他电话

A君：那你把他电话告诉我

B君：13666666666

A君：他现在在哪里啊

B君：在A公司上班呢

其中，从第一条聊天信息为中提取的联系人信息为“王小明”，从第二条和第三条聊天信息中提取的联系人信息为“电话”，从第四条聊天信息提取的联系人信息为“13666666666”，从第五条聊天信息提取的联系人信息为“在哪儿”，从第六条聊天信息中提取的联系人信息为“A公司”。

在此还可以进行结合具体的聊天场景，以及具体的聊天上下文关联，以及名片信息的格式需要，对获取的联系人信息进行适当补充和修正。

具体的，“王小明”作为人名，在名片中体现应该为“姓名：王小明”；至于提取的“电话”与“13666666666”，基于上下文联系可以关联起来，将其体现为“电话：13666666666”，当然，并不是可以进行随意关联，为了提高准确性，例如就可以通过验证13666666666的位数或者查询通讯号码数据库来判断其是否是手机号，再继续判断是否可以与“电话”关联。再例如，若出现关键词“邮箱”，能与之关联的其他联系人信息中就需要包括“@”(当然，也可能出现账号为111的123邮箱，在此情况下，可以自动补全信息为111@126.com后再进行关联)。而“在哪儿”与“A公司”由于其上下文关系，确定是可以关联的，为此，就可以基于名片信息的格式要求将“在哪儿”修正为“地址”，也可以修正为“公司地址”，在此以“地址”为例来进行说明，修正关联后的信息体现为“地址：A公司”

步骤104、基于提取的联系人信息生成名片。

具体的生成过程，包括：

判断提取的联系人信息的数量与类型是否满足生成名片的需要；

若判断结果为是，则基于满足生成名片需要的联系人信息生成名片；

若判断结果为否，则在预设时间段内继续获取新生成的聊天信息，并基于所有获取的聊天信息生成名片。

在此，仍以上述例子来进行说明，由上述，获取的联系人信息有:

(1)“姓名：王小明”，(2)“电话”与“13666666666”，(3)“地址：A公司”，联系人信息的数量为3个，类型也为3个，具体的类型可以基于联系人的各方面的属性来进行区分，例如可以区分为：姓名，联系方式(例如可以包括电话，邮箱，社交软件号)，联系地址(例如可以包括公司地址)。并判断其是否满足生成名片的需要，具体的，可以通过与预设的联系人信息的数量阈值和类型阈值进行比较，若数量大于数量阈值，且类型数也大于类型阈值，则可确定满足生成名片的需要，并进行生成名片的过程。

而若是判断结果为不满足，在选择一个时间段，例如为10分钟，继续获取接下来10分钟内的聊天信息，并对这10分钟内的聊天信息执行上述步骤102和步骤103，得到这10分钟的聊天信息对应的联系人信息，并与原先得到的联系人信息合并，并基于合并后的联系人信息生成名片。

具体的名片生成过程中，考虑到各个国家民族等的风俗习惯等有所不同，可以基于此预先设置多个名片模板，名片模板中预设有不同类型的联系人信息与名片中所处位置的对应关系。具体生成的过程基于该对应关系，将各联系人信息写入到对应位置。

而在生成名片之后，还包括：

展示生成的名片，并生成提示信息，其中，所述提示信息用于提示用户是否需要保存生成的名片；

当接收到保存名片的信号时，保存生成的名片。

具体的，仍以上述例子来进行说明，在生成名片之后，会进行名片展示，具体名片可以体现为一个轻打扰对话框，如图2所示，与此同时，生成提示信息，用以提示用户，是否需要保存该名片，若接收到保存名片的信号，保存生成的名片，若检测到存在有历史名片，可以将该保存的名片与历史名片进行比对，并对相同类型的联系人信息进行更新。

为了对本申请进行进一步的说明，本申请实施例还提出了一种名片生成设备，如图3所示，包括：

获取模块301，用于获取用户之间的聊天信息；

判断模块302，用于判断所述聊天信息是否符合预设的触发条件；

提取模块303，用于当判断结果为是时，在符合触发条件的聊天信息中提取可用于名片的联系人信息；

生成模块304，用于基于提取的联系人信息生成名片。

具体的，所述获取模块301，具体包括：

实时获取用户之间的聊天信息；

或按照预设的时间区间，定时获取前一个时间区间内的聊天信息。

具体的，所述触发条件中包括为判断是否为名片所需信息设置的概率阈值；

所述判断模块302，具体用于：

针对每一条聊天信息，对所述聊天信息中的字段进行分词处理，生成一个或多个聊天关键词；

基于预设的识别模型确定生成的各聊天关键词对应的概率，并通过综合各所述概率确定总概率；所述识别模型中包含有多个关键词以及各关键词成为名片信息的概率；

若所述总概率大于或等于所述触发条件中的概率阈值，则确定所述聊天信息符合触发条件；

若所述总概率小于所述触发条件中的概率阈值，则确定所述聊天信息不符合触发条件。

具体的，所述识别模型是通过对社交软件的历史聊天数据中的关键词和标识进行训练得到的。

具体的，所述生成模块304，具体用于：

判断提取的联系人信息的数量与类型是否满足生成名片的需要；

若判断结果为是，则基于满足生成名片需要的联系人信息生成名片；

若判断结果为否，则在预设时间段内继续获取新生成的聊天信息，并基于所有获取的聊天信息生成名片。

具体的，该设备还包括：

处理模块，用于展示生成的名片，并生成提示信息，其中，所述提示信息用于提示用户是否需要保存生成的名片；

当接收到保存名片的信号时，保存生成的名片。

本申请通过获取用户之间的聊天信息；判断所述聊天信息是否符合预设的触发条件，并当判断结果为是时，在符合触发条件的聊天信息中提取可用于名片的联系人信息；基于提取的联系人信息生成名片，实现了自动基于聊天信息生成名片，减少了用户的操作，提高了用户的体验。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施场景所述的方法。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本申请所必须的。

本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本申请序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。

以上公开的仅为本申请的几个具体实施场景，但是，本申请并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本申请的保护范围。

Claims (12)

1.一种名片生成方法，其特征在于，包括：

获取用户之间的聊天信息；

判断所述聊天信息是否符合预设的触发条件，并当判断结果为是时，在符合触发条件的聊天信息中提取可用于名片的联系人信息；

基于提取的联系人信息生成名片。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户之间的聊天信息，具体包括：

实时获取用户之间的聊天信息；

或按照预设的时间区间，定时获取前一个时间区间内的聊天信息。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述触发条件中包括为判断是否为名片所需信息设置的概率阈值；

所述判断所述聊天信息是否符合触发条件，具体包括：

针对每一条聊天信息，对所述聊天信息中的字段进行分词处理，生成一个或多个聊天关键词；

基于预设的识别模型确定生成的各聊天关键词对应的概率，并通过综合各所述概率确定总概率；所述识别模型中包含有多个关键词以及各关键词成为名片信息的概率；

若所述总概率大于或等于所述触发条件中的概率阈值，则确定所述聊天信息符合触发条件；

若所述总概率小于所述触发条件中的概率阈值，则确定所述聊天信息不符合触发条件。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别模型是通过对社交软件的历史聊天数据中的关键词和标识进行训练得到的。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于提取的联系人信息生成名片，具体包括：

判断提取的联系人信息的数量与类型是否满足生成名片的需要；

若判断结果为是，则基于满足生成名片需要的联系人信息生成名片；

若判断结果为否，则在预设时间段内继续获取新生成的聊天信息，并基于所有获取的聊天信息生成名片。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于提取的联系人信息生成名片之后，还包括：

展示生成的名片，并生成提示信息，其中，所述提示信息用于提示用户是否需要保存生成的名片；

当接收到保存名片的信号时，保存生成的名片。

7.一种名片生成设备，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取用户之间的聊天信息；

判断模块，用于判断所述聊天信息是否符合预设的触发条件；

提取模块，用于当判断结果为是时，在符合触发条件的聊天信息中提取可用于名片的联系人信息；

生成模块，用于基于提取的联系人信息生成名片。

8.如权利要求7所述的设备，其特征在于，所述获取模块，具体包括：

实时获取用户之间的聊天信息；

或按照预设的时间区间，定时获取前一个时间区间内的聊天信息。

9.如权利要求7所述的设备，其特征在于，所述触发条件中包括为判断是否为名片所需信息设置的概率阈值；

所述判断模块，具体用于：

针对每一条聊天信息，对所述聊天信息中的字段进行分词处理，生成一个或多个聊天关键词；

基于预设的识别模型确定生成的各聊天关键词对应的概率，并通过综合各所述概率确定总概率；所述识别模型中包含有多个关键词以及各关键词成为名片信息的概率；

若所述总概率大于或等于所述触发条件中的概率阈值，则确定所述聊天信息符合触发条件；

若所述总概率小于所述触发条件中的概率阈值，则确定所述聊天信息不符合触发条件。

10.如权利要求9所述的设备，其特征在于，所述识别模型是通过对社交软件的历史聊天数据中的关键词和标识进行训练得到的。

11.如权利要求7所述的设备，其特征在于，所述生成模块，具体用于：

判断提取的联系人信息的数量与类型是否满足生成名片的需要；

若判断结果为是，则基于满足生成名片需要的联系人信息生成名片；

若判断结果为否，则在预设时间段内继续获取新生成的聊天信息，并基于所有获取的聊天信息生成名片。

12.如权利要求7所述的设备，其特征在于，还包括：

处理模块，用于展示生成的名片，并生成提示信息，其中，所述提示信息用于提示用户是否需要保存生成的名片；

当接收到保存名片的信号时，保存生成的名片。