CN107798074A - 信息处理方法及服务器 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种信息处理方法及服务器，涉及计算机技术领域。该信息处理方法应用于服务器，该信息处理方法包括：服务器中的信息收发模块获取用于表征学科信息的学科数据，并存储于服务器中的存储器；服务器中的处理器从存储器中读取学科数据以及预先存储于存储器中的预设符号提取规则，并基于预设符号提取规则提取学科数据中的符号，获得多种符号并将多种符号存储于存储器；处理器从存储器中读取符号和/或预先存储于存储器中的预设归类规则，并基于预设归类规则和/或多种符号对学科数据进行归类，获得学科数据对应的类别并将学科数据存储于存储器中的类别中。该信息处理方法可以较好地实现对学科数据进行处理。

Description

信息处理方法及服务器

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种信息处理方法及服务器。

背景技术

随着计算机技术的飞速发展以及电子设备的普及，人们对于学科相关数据的获取方式也发生了变化。但是目前对于学科数据的整理的方法仅能整理出学科数据的某个关键词或者类别，使用户在后续的对学科数据的搜索中，仅能通过该关键词搜索，且仅能搜索到独立以及零散的信息，给用户带来不便。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种信息处理方法及服务器，以解决上述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种信息处理方法，应用于服务器，所述方法包括：所述服务器中的信息收发模块获取用于表征学科信息的学科数据，并存储于所述服务器中的存储器；所述服务器中的处理器从所述存储器中读取所述学科数据以及预先存储于所述存储器中的预设符号提取规则，并基于所述预设符号提取规则提取所述学科数据中的符号，获得多种符号并将所述多种符号存储于所述存储器；所述处理器从所述存储器中读取所述符号和/或预先存储于所述存储器中的预设归类规则，并基于所述预设归类规则和/或所述多种符号对所述学科数据进行归类，获得所述学科数据对应的类别并将所述学科数据存储于所述存储器中的所述类别中。

一种服务器，所述服务器包括：处理器，与所述处理器连接的存储器以及信息收发模块，所述存储器中存储有预设符号提取规则以及预设归类规则；其中，所述信息收发模块用于获取用于表征学科信息的学科数据，并存储于所述服务器中的存储器；所述处理器用于从所述存储器中读取所述学科数据以及预先存储于所述存储器中的预设符号提取规则，并基于所述预设符号提取规则提取所述学科数据中的符号，获得多种符号并将所述多种符号存储于所述存储器；所述处理器还用于从所述存储器中读取所述符号和/或预先存储于所述存储器中的预设归类规则，并基于所述预设归类规则和/或所述多种符号对所述学科数据进行归类，获得所述学科数据对应的类别并将所述学科数据存储于所述存储器中的所述类别中。

本发明实施例提供的信息处理方法及服务器，通过服务器中的信息收发模块获取用于表征学科信息的学科数据，并存储于服务器中的存储器，然后服务器中的处理器从存储器中读取学科数据以及预先存储于存储器中的预设符号提取规则，并基于该预设符号提取规则提取学科数据中的符号，获得多种符号并将多种符号存储于存储器，最后处理器从存储器中读取符号和/或预先存储于存储器中的预设归类规则，并基于预设归类规则和/或多种符号对学科数据进行归类，获得学科数据对应的类别并将学科数据存储于存储器中的类别中。从而，可以实现对学科数据的较好地整理，获得每个学科数据的多种标识符号和类别，解决现有技术中现有的学科数据整理方法整理的数据使用户在后续的对学科数据的搜索中，仅能通过该关键词搜索，且仅能搜索到独立以及零散的信息，给用户带来不便的问题。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1示出了本发明实施例提供的服务器与用户终端进行交互的示意图；

图2示出了本发明实施例提供的服务器的方框示意图；

图3示出了本发明实施例提供的信息处理方法的流程图；

图4示出了本发明实施例提供的信息处理方法的步骤S120的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

图1示出了本发明实施例提供的服务器与用户终端进行交互的示意图。服务器100通过网络与一个或者多个用户终端200进行通信连接，以进行数据通信或交互。服务器100可以是网络服务器、数据库服务器等。所述用户终端200可以是个人电脑(personalcomputer，PC)、平板电脑、智能手机、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等。

图2示出了一种可应用于本发明实施例中的服务器的结构框图。如图2所示，服务器100包括存储器102、存储控制器104，一个或多个(图中仅示出一个)处理器106、外设接口108、信息收发模块110、音频模块112、显示单元114等。这些组件通过一条或多条通讯总线/信号线116相互通讯。

存储器102可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的信息处理方法及装置对应的程序指令/模块，处理器106通过运行存储在存储器102内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，如本发明实施例提供的信息处理方法。

存储器102可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。处理器106以及其他可能的组件对存储器102的访问可在存储控制器104的控制下进行。

外设接口108将各种输入/输出装置耦合至处理器106以及存储器102。在一些实施例中，外设接口108，处理器106以及存储控制器104可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。

信息收发模块110用于接收以及发送电磁波，实现电磁波与电信号的相互转换，从而与通讯网络或者其他设备进行通讯。

音频模块112向用户提供音频接口，其可包括一个或多个麦克风、一个或者多个扬声器以及音频电路。

显示单元114在用户终端100与用户之间提供一个显示界面。具体地，显示单元114向用户显示视频输出，这些视频输出的内容可包括文字、图形、视频及其任意组合。

可以理解，图2所示的结构仅为示意，服务器100还可包括比图2中所示更多或者更少的组件，或者具有与图2所示不同的配置。图2中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

第一实施例

如图3示出了本发明实施例提供的信息处理方法的流程图。该信息处理方法应用于服务器。请参见图3，该信息处理方法包括：

步骤S110：所述服务器中的信息收发模块获取用于表征学科信息的学科数据，并存储于所述服务器中的存储器。

在进行学科数据的整理时，服务器需要先获取到用于表征学科信息的学科数据。

在本发明实施例中，用于表征学科信息的数据可以包括用于表征学科信息的文字数据、用于表征学科信息的图片数据、用于表征学科信息的视频数据以及用于表征学科信息的音频数据。即，服务器可以获取关于学科信息文字、图片、视频及音频。

进一步的，用于表征学科信息的图片数据中可以包括有关于图片数据的描述性文字，用于表征学科信息的视频数据中可以包括有关于视频数据的描述性文字，用于表征学科信息的音频数据中可以包括有关于音频数据的描述性文字。例如，关于学科信息的图片可以具有概括性文字名称，关于学科信息的视频可以具有概括性文字名称。

具体的，服务器的信息收发模块获取用于表征学科信息的学科数据可以是：信息收发模块从用户的用户终端获取用于表征学科信息的文字数据、用于表征学科信息的图片数据、用于表征学科信息的视频数据以及用于表征学科信息的音频数据。

可以理解的是，用户的用户终端可以根据用户的操作，将用于表征学科信息的文字数据、用于表征学科信息的图片数据、用于表征学科信息的视频数据以及用于表征学科信息的音频数据发送至服务器的信息收发模块，对应的，服务器的信息收发模块对相应的数据进行接收。

当然，服务器中的信息收发模块获取用于表征学科信息的学科数据也可以是：信息收发模块从其他存储有学科数据的服务器，获取用于征学科信息的文字数据、用于表征学科信息的图片数据、用于表征学科信息的视频数据以及用于表征学科信息的音频数据。

可以理解的是，服务器与其他存储有学科数据的服务器通信连接，可以发送学科数据获取请求至其他存储有学科数据的服务器，然后，其他存储有学科数据的服务器响应于该学科数据获取请求，将存储的学科数据发送至发送学科数据请求的服务器。当然，其他存储有学科数据的服务器并不一定为将所有存储的学科数据都发送至发送学科数据请求的服务器。

从而，服务器可以获取到用于表征学科信息的学科数据，并存储于服务器的存储器中。

步骤S120：所述服务器中的处理器从所述存储器中读取所述学科数据以及预先存储于所述存储器中的预设符号提取规则，并基于所述预设符号提取规则提取所述学科数据中的符号，获得多种符号并将所述多种符号存储于所述存储器。需要说明的是，学科数据中的符号可以为用于表征学科数据的关键词、标志文字、标志符号、标志图案等。

然后，服务器的处理器再对获取的学科数据进行处理。服务器的存储器中存储有预设符号提取规则。处理器可以根据预设符号提取规则对获取的学科数据进行处理。

具体的，处理器可以从存储器中读取存储的学科数据以及预设符号提取规则，以用于后续处理。当然，处理器从存储器中读取的学科数据为未被处理过的学科数据。

在本发明实施例中，预设符号提取规则可以包括第一预设符号提取规则、第二预设符号提取规则、第三预设符号提取规则以及第四预设符号提取规则。

具体的，请参见图4，基于所述预设符号提取规则提取所述学科数据中的符号，获得多种符号并将所述符号存储于所述存储器，可以包括：

步骤S121：所述处理器利用预先存储于所述存储器中的自然语言处理工具基于所述第一预设符号提取规则从所述学科数据中提取出多个关键符号。

在本发明实施例中，服务器的存储器中还预先存储有自然语言处理工具。处理器可以利用该自然语言处理工具基于第一预设符号提取规则从学科数据中提取多个关键符号。

具体的，自然语言处理工具可以是开源的自然语言处理工具，如StanfordNLP等。第一预设符号提取规则用于提取关键描述作用的符号。

例如，学科数据为一段交通事故的中文报道，对关键符号进行提取则可以是，提取“雨雪天气”、“交通堵塞”、“防滑”、“酒驾”、“意识模糊”作为关键词。

从而可以获取到学科数据的多个关键符号。

步骤S122：所述处理器利用所述自然语言处理工具基于所述第二预设符号提取规则提取出与所述关键符号对应的多个关键子符号。

然后，再利用自然语言工具提取上述提取出的关键符号对应的多个关键子符号。第二预设符号提取规则用于提取上述关键符号的相同、相近、相反意义的符号。

例如上述的交通事故的中文报道对应的关键符号中，“酒驾”近义意义的符号为“酒精超标”。

从而，可以获取到上述关键符号对应的多个关键子符号。

步骤S123：所述处理器利用所述自然语言处理工具基于所述第三预设符号提取规则提取出与所述多个关键符号以及所述多个关键子符号分别对应的多个关联符号。

进一步的，再利用自然语言处理工具基于第三预设符号提取规则提取与多个关键符号以及多个关键子符号提取其分别对应的关联符号。由于两个或者两个以上的符号存在必然的互相影响关系，则互相作为关联符号。第三预设符号提取规则用于提取与关键符号以及关键字符号有影响关系的关联符号。

例如，“酒精含量标准”影响到对“酒驾”的判断，则“酒驾”对应的关联符号则为“酒精含量标准”。

步骤S124：所述处理器利用所述自然语言处理工具基于所述第四预设符号提取规则提取出与所述多个关键符号以及所述关键子符号对应的多个相关符号。

然后，利用自然语言处理工具基于第四预设符号提取规则提取出多个关键符号以及关键子符号对应的多个相关符号。由于两个或两个以上的符号存在联系但不一定相互影响，该情况下则可以作为相关联系，则互相作为相关符号。第四预设符号提取规则用于提取与关键符号以及关键字符号有联系但不一定有影响关系的关联符号。

例如，“意识模糊”与“酒驾”有联系，但“酒驾”不一定导致“意识模糊”。因此，“酒驾”的相关符号为“意识模糊”。

从而，可以获得多个关键符号以及关键子符号分别对应的相关符号。

步骤S125：所述处理器将所述多个关键符号、多个关键子符号、多个关联符号以及所述多个相关符号存储于所述存储器。

在获取到学科数据对应的多个关键符号、多个关键子符号、多个关联符号以及多个相关符号后，再将多个关键符号、多个关键子符号、多个关联符号以及多个相关符号与对应的学科数据关联后，存储于存储器。

在本发明实施例中，获得的学科数据对应的多个符号，用于用户可以根据符号对学科数据进行搜索。并且，可以通过关键符号搜索对应的关键字符号、关联符号、相关符号等符号对应的学科数据，解决现有的学科数据整理方法，仅能整理出学科数据的关键符号，使后续用户搜索的学科数据单一，不能搜索其他有关系的学科数据的问题。

当然，在本发明实施例中，还可以对获得的每个学科数据在存储于存储器中的学科知识体系中的类别的符号进行提取，从而获学科数据的类别对应的符号，并将类别对应的符号与该学科数据关联后存储于存储器中。

步骤S130：所述处理器从所述存储器中读取所述符号和/或预先存储于所述存储器中的预设归类规则，并基于所述预设归类规则和/或所述多种符号对所述学科数据进行归类，获得所述学科数据对应的类别并将所述学科数据存储于所述存储器中的所述类别中。

处理器在获取到学科数据的多个符号并存储于存储器后，还要进行对学科数据的归类。以便于将学科数据归类存储于存储器后，用户可以通过类别相关的信息对该信息对应的类别的学科数据进行搜索。

在本发明实施例中，存储器中预先存储有预设归类规则，以及类别体系。并且类别体系中包括多个类别，即每个类别可以包括子类别，最后一级类别则为最具体的类别，每个类别可以对应有多个学科数据。

处理器可以从存储器中读取预设归类规则，以及需要未被归类处理的学科数据，以便于后续的处理流程。

在本发明实施例中，处理器基于预设归类规则和/或多种符号对学科数据进行归类，以获得学科数据对应的类别可以是：所述处理器利用预先存储于所述存储器中的自然语言处理工具基于所述预设归类规则获取所述学科数据在学科知识体系中所属的类别，作为所述学科数据对应的类别，和/或，所述处理器利用所述自然语言处理工具基于所述多种符号确定预先存储于所述存储器中的与所述多种符号对应的类别，作为所述学科数据对应的类别。

进一步的，可以是处理器先读取预选存储于存储器中的自然语言处理工具。然后通过自然语言处理工具根据预设归类规则，获取被处理的学科数据在学科知识体系中所属的类别。

具体的，根据预设归类规则获取学科数据的类别可以是通过自然语言处理工具获取学科数据中的关键信息，再确定学科数据的关键信息对应存储于存储器中的类别体系中的类别。

当然，还可以通过自然语言处理工具基于多种符号确定与学科数据对应的类别。

具体可以是，判断存储于存储器中的类别体系中的类别对应的多种符号，若该类别对应的多种符号包括学科数据对应的多种符号的数量大于预设数量，则判断该学科数据属于该类别。

当然，也还可以是利用预设归类规则以及学科数据对应的多种符号结合，确定被处理的学科数据对应的归类信息。

在本发明实施例中，还可以确定每种关联符号对应的学科体系的类别，然后再根据此关系确定每个被处理的学科数据对应的类别，将此类别作为关联类别。

在获取到被处理的学科数据对应的存储于存储器中的类别体系中的类别后，再将学科数据存储于存储器中类别体系的该学科数据对应的类别中。

从而，完成了对学科数据的分类整理，并且获得到了每个学科数据的多种符号，例如关键符号、关键子符号、关联符号以及相关符号；另外，还对学科数据进行了归类，并且获取了学科数据对应的类别、从属类别以及关联类别等。

当然，在本发明实施例中，用户可以对每个学科数据对应的符号进行修正或者添加。因此，该信息处理方法还可以包括：所述信息收发模块接收用户的用户终端发送的符号更改请求；所述处理器根据所述符号更改请求对所述符号更改请求对应的学科数据的符号进行更新，获得更新后的学科数据的符号，并将所述更新后的学科数据的符号存储于所述存储器。

可以理解的是，用户可以通过用户终端向服务器发送符号更改请求，其中，符号更改请求中包括学科数据以及符号更改内容；对应的，服务器的信号接收模块接收用户的用户终端发送的符号更改请求，并响应于该符号更改请求，根据符号更改请求中的符号更改内容对符号更改请求中的学科数据对应的符号进行更改。并且，对相应的学科数据的符号进行更改后，将更改后的符号与符号更改请求中的学科数据关联后存储于存储器中。

当然，在本发明实施例中，用户也可以根据需求对系统中的类别进行更新。因此，该信息处理方法还可以包括：所述信息收发模块接收用户的用户终端发送的类别更新请求；所述处理器根据所述类别更新请求对存储于所述存储器中的与所述类别更新请求对应的类别进行更新，获取到更新后的类别并存储于所述存储器中。

可以理解的是，用户可以通过用户终端向服务器发送类别更新请求，其中，类别更新请求中可以包括需要更新的学科数据以及更新后学科数据所属的类别，对应的，服务器的信息收发模块接收用户的用户终端发送的类别更新请求，并且响应于该类别更新请求，对需要更新的学科数据进行更新，并将其所属类别更新为所述更新后学科数据所属的类别。并且更新完成后，将该需要更新的学科数据存储于存储器中类别体系的更新后学科数据所述的类别中。

在对学科数据进行了整理，并于存储器中存储了各种学科数据的信息。因此，可以通过整理的信息搜索想要的学科数据。因此，该信息处理方法还可以包括：所述信息收发模块接收用户的用户终端发送的数据搜索请求；所述处理器响应于所述数据搜索请求，生成与所述数据搜索请求对应的搜索结果；所述信息收发模块将所述搜索结果发送至所述用户终端。

作为一种实施方式，数据搜索请求可以包括第一类别标识符。处理器响应于所述数据搜索请求，生成与所述数据搜索请求对应的搜索结果，可以包括：所述处理器基于所述第一类别标识符从所述存储器中获取与所述第一类别标识符对应的所述存储器中存储的学科知识体系中的第一类别的信息以及所述第一类别的信息对应的学科数据，所述第一类别的信息包括表征与所述第一类别相同的类别信息、表征与所述第一类别关联的类别信息以及表征与所述第一类别的从属类别的类别信息。

具体的，处理器可以根据第一类别标识符确定第一类别标识符对应的第一类别的信息，并且，可以从存储器中读取出该第一类别的信息对应的学科数据。并且将第一类别的信息以及学科数据作为搜索结果。

具体的，第一类别的信息可以包括表征与所述第一类别相同的类别信息、表征与所述第一类别关联的类别信息以及表征与所述第一类别的从属类别的类别信息。其中，表征与所述第一类别关联的类别信息为，存储器中类别体系中通过关键符号存储的与第一类别有关联的类别。其中，表征与所述第一类别的从属类别信息为，存储器中类别体系中与第一类别具有从属关系的类别。

并且，读取出于存储器中存储的所有类别信息对应的学科数据。并将所有类别信息及其对应的学科数据作为数据搜索请求对应的搜索结果。

另外，也可以将所有类别信息及其对应的学科数据生成预设类型的内容。预设类型可以是关联图、表、目录、动画等。可以理解的是，将所有类别信息及其对应的学科数据生成关联图、表、目录、动画等直观表现的形式作为搜索结果，以使后续发送给用户终端后，用户终端可以直观地进行显示。

作为另一种实施方式，数据搜索请求可以包括第一符号。处理器响应于所述数据搜索请求，生成与所述数据搜索请求对应的搜索结果，可以包括：所述处理器基于所述第一符号从所述存储器中获取与所述第一符号对应的多种符号以及所述多种符号对应的学科数据，所述多种符号包括用于表征与所述第一符号相同的符号以及用于表征与所述第一符号关联的符号。

具体的，处理器可以根据第一符号直接从存储器中读取出与第一符号相同的符号以及与第一符号的关联符号。然后，处理器再从存储器中读取出与第一符号相同的符号以及与第一符号的关联符号对应的学科数据。

从而，将第一符号对应的多种符号以及多种符号对应的学科数据作为数据搜索请求对应的搜索结果。

另外，也可以将第一符号对应的多种符号以及多种符号对应的学科数据生成预设类型的内容。预设类型可以是关联图、表、目录、动画等。可以理解的是，将第一符号对应的多种符号以及多种符号对应的学科数据生成关联图、表、目录、动画等直观表现的形式作为搜索结果，以使后续发送给用户终端后，用户终端可以直观地进行显示。

在本发明实施例中，作为再一种实施方式，所述数据搜索请求还可以包括预设搜索条件以及搜索内容，所述搜索内容还可以包括第一符号或第一类别标识符。所述处理器响应于所述数据搜索请求，生成与所述数据搜索请求对应的搜索结果，包括：所述处理器基于所述预设搜索条件以及所述搜索内容从所述存储器中获取与所述搜索内容对应的学科数据，以所述学科数据生成预设显示类型的内容作为搜索结果。

其中，预设搜索条件可以是关系类型、数据更新时间、关联强度等筛选条件。从而，处理器可以根据预设搜索条件以及搜索内容从存储器中获取与搜索内容对应的学科数据，并且可以将学科数据生成预设类型的内容。预设类型可以是关联图、表、目录、动画等。可以理解的是，将学科数据生成关联图、表、目录、动画等直观表现的形式作为搜索结果，以使后续发送给用户终端后，用户终端可以直观地进行显示。

然后，服务器再将数据搜索请求对应的搜索结果发送至发送数据搜索请求的用户终端，使该用户终端接收到数据搜索请求对应的搜索结果，并于用户终端的显示界面进行展示。从而，可以是用户终端接收的搜索结果不仅只包括与数据搜索请求中的符号或者类别标识符相同的学科数据，还包括了与数据搜索请求中的符号或者类别标识符关联的学科数据。

从而，用户终端可以接收到搜索结果，并将搜索结果进行直观地展示，以使用户可以获取到学科数据的同时，可以将搜索结果进行筛选、增加、修改、保存等。

第二实施例

本发明第二实施例提供了一种服务器100，请参见图2，该服务器100包括处理器106，与所述处理器106连接的存储器102以及信息收发模块110。该存储器102中存储有设符号提取规则以及预设归类规则。其中，所述信息收发模块110用于获取用于表征学科信息的学科数据，并存储于所述服务器100中的存储器102；所述处理器106用于从所述存储器102中读取所述学科数据以及预先存储于所述存储器102中的预设符号提取规则，并基于所述预设符号提取规则提取所述学科数据中的符号，获得多种符号并将所述多种符号存储于所述存储器102；所述处理器106还用于从所述存储器102中读取所述符号和/或预先存储于所述存储器102中的预设归类规则，并基于所述预设归类规则和/或所述多种符号对所述学科数据进行归类，获得所述学科数据对应的类别并将所述学科数据存储于所述存储器102中的所述类别中。

在本发明实施例中，所述预设符号提取规则包括第一预设符号提取规则、第二预设符号提取规则、第三预设符号提取规则以及第四预设符号提取规则。所述处理器106还用于利用预先存储于所述存储器102中的自然语言处理工具基于所述第一预设符号提取规则从所述学科数据中提取出多个关键符号；所述处理器106还用于利用所述自然语言处理工具基于所述第二预设符号提取规则提取出与所述关键符号对应的多个关键子符号；所述处理器106还用于利用所述自然语言处理工具基于所述第三预设符号提取规则提取出与所述多个关键符号以及所述多个关键子符号分别对应的多个关联符号；所述处理器106还用于利用所述自然语言处理工具基于所述第四预设符号提取规则提取出与所述多个关键符号以及所述关键子符号对应的多个相关符号；所述处理器106还用于将所述多个关键符号、多个关键子符号、多个关联符号以及所述多个相关符号存储于所述存储器102。

在本发明实施例中，所述信息收发模块110还用于接收用户的用户终端发送的符号更改请求；所述处理器106还用于根据所述符号更改请求对所述符号更改请求对应的学科数据的符号进行更新，获得更新后的学科数据的符号，并将所述更新后的学科数据的符号存储于所述存储器102。

在本发明实施例中，所述信息收发模块110还用于从其他存储有学科数据服务器100获取用于表征学科信息的文字数据、用于表征学科信息的图片数据、用于表征学科信息的视频数据以及用于表征学科信息的音频数据。

在本发明实施例中，所述用于表征学科信息的学科数据包括：用于表征学科信息的文字数据、用于表征学科信息的图片数据、用于表征学科信息的视频数据以及用于表征学科信息的音频数据。所述信息收发模块110用于从用户的用户终端获取用于表征学科信息的文字数据、用于表征学科信息的图片数据、用于表征学科信息的视频数据以及用于表征学科信息的音频数据。

在本发明实施例中，所述处理器106用于利用预先存储于所述存储器102中的自然语言处理工具基于所述预设归类规则获取所述学科数据在学科知识体系中所属的类别，作为所述学科数据对应的类别，和/或，所述处理器106利用所述自然语言处理工具基于所述多种符号确定预先存储于所述存储器102中的与所述多种符号对应的类别，作为所述学科数据对应的类别；所述处理器106还用于将所述学科数据存储于所述存储器102中的所述学科数据对应的类别中。

在本发明实施例中，所述信息收发模块110还用于接收用户的用户终端发送的归类更改请求；所述处理器106还用于根据所述归类更改请求对所述归类更改请求对应的学科数据的对应的类别进行更新，获得更新后的学科数据对应的类别，并将所述学科数据存储于所述存储器102中的更新后的学科数据对应的类别中。

在本发明实施例中，所述信息收发模块110还用于接收用户的用户终端发送的类别更新请求；所述处理器106还用于根据所述类别更新请求对存储于所述存储器102中的与所述类别更新请求对应的类别进行更新，获取到更新后的类别并存储于所述存储器102中。

在本发明实施例中，所述信息收发模块110还用于接收用户的用户终端发送的数据搜索请求；所述处理器106还用于响应于所述数据搜索请求，生成与所述数据搜索请求对应的搜索结果；所述信息收发模块110还用于将所述搜索结果发送至所述用户终端。

在本发明实施例中，所述数据搜索请求包括第一类别标识符。所述处理器106用于基于所述第一类别标识符从所述存储器102中获取与所述第一类别标识符对应的所述存储器102中存储的学科知识体系中的第一类别的信息以及所述第一类别的信息对应的学科数据，所述第一类别的信息包括表征与所述第一类别相同的类别信息、表征与所述第一类别关联的类别信息以及表征与所述第一类别的从属类别的类别信息。

在本发明实施例中，所述数据搜索请求包括第一符号。所述处理器106用于基于所述第一符号从所述存储器102中获取与所述第一符号对应的多种符号以及所述多种符号对应的学科数据，所述多种符号包括用于表征与所述第一符号相同的符号以及用于表征与所述第一符号关联的符号。

综上所述，本发明实施例提供的信息处理方法及服务器，通过服务器中的信息收发模块获取用于表征学科信息的学科数据，并存储于服务器中的存储器，然后服务器中的处理器从存储器中读取学科数据以及预先存储于存储器中的预设符号提取规则，并基于该预设符号提取规则提取学科数据中的符号，获得多种符号并将多种符号存储于存储器，最后处理器从存储器中读取符号和/或预先存储于存储器中的预设归类规则，并基于预设归类规则和/或多种符号对学科数据进行归类，获得学科数据对应的类别并将学科数据存储于存储器中的类别中。从而，可以实现对学科数据的较好地整理，获得每个学科数据的多种标识符号和类别，解决现有技术中现有的学科数据整理方法整理的数据使用户在后续的对学科数据的搜索中，仅能通过该关键词搜索，且仅能搜索到独立以及零散的信息，给用户带来不便的问题。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (20)

1.一种信息处理方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：

所述服务器中的信息收发模块获取用于表征学科信息的学科数据，并存储于所述服务器中的存储器；

所述服务器中的处理器从所述存储器中读取所述学科数据以及预先存储于所述存储器中的预设符号提取规则，并基于所述预设符号提取规则提取所述学科数据中的符号，获得多种符号并将所述多种符号存储于所述存储器；

所述处理器从所述存储器中读取所述符号和/或预先存储于所述存储器中的预设归类规则，并基于所述预设归类规则和/或所述多种符号对所述学科数据进行归类，获得所述学科数据对应的类别并将所述学科数据存储于所述存储器中的所述类别中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设符号提取规则包括第一预设符号提取规则、第二预设符号提取规则、第三预设符号提取规则以及第四预设符号提取规则，所述基于所述预设符号提取规则提取所述学科数据中的符号，获得多种符号并将所述符号存储于所述存储器，包括：

所述处理器利用预先存储于所述存储器中的自然语言处理工具基于所述第一预设符号提取规则从所述学科数据中提取出多个关键符号；

所述处理器利用所述自然语言处理工具基于所述第二预设符号提取规则提取出与所述关键符号对应的多个关键子符号；

所述处理器利用所述自然语言处理工具基于所述第三预设符号提取规则提取出与所述多个关键符号以及所述多个关键子符号分别对应的多个关联符号；

所述处理器利用所述自然语言处理工具基于所述第四预设符号提取规则提取出与所述多个关键符号以及所述关键子符号对应的多个相关符号；

所述处理器将所述多个关键符号、多个关键子符号、多个关联符号以及所述多个相关符号存储于所述存储器。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设符号提取规则提取所述学科数据中的符号，获得多种符号并将所述多种符号存储于所述存储器之后，所述方法还包括：

所述信息收发模块接收用户的用户终端发送的符号更改请求；

所述处理器根据所述符号更改请求对所述符号更改请求对应的学科数据的符号进行更新，获得更新后的学科数据的符号，并将所述更新后的学科数据的符号存储于所述存储器。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用于表征学科信息的学科数据包括：用于表征学科信息的文字数据、用于表征学科信息的图片数据、用于表征学科信息的视频数据以及用于表征学科信息的音频数据，所述服务器中的信息收发模块获取用于表征学科信息的学科数据，包括：

所述信息收发模块从其他存储有学科数据的服务器获取用于表征学科信息的文字数据、用于表征学科信息的图片数据、用于表征学科信息的视频数据以及用于表征学科信息的音频数据，并存储于所述存储器。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用于表征学科信息的学科数据包括：用于表征学科信息的文字数据、用于表征学科信息的图片数据、用于表征学科信息的视频数据以及用于表征学科信息的音频数据，所述服务器中的信息收发模块获取用于表征学科信息的学科数据，包括：

所述信息收发模块从用户的用户终端获取用于表征学科信息的文字数据、用于表征学科信息的图片数据、用于表征学科信息的视频数据以及用于表征学科信息的音频数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设归类规则和/或所述多种符号对所述学科数据进行归类，获得所述学科数据对应的类别并将所述学科数据存储于所述存储器中的所述类别中，包括：

所述处理器利用预先存储于所述存储器中的自然语言处理工具基于所述预设归类规则获取所述学科数据在学科知识体系中所属的类别，作为所述学科数据对应的类别，和/或，所述处理器利用所述自然语言处理工具基于所述多种符号确定预先存储于所述存储器中的与所述多种符号对应的类别，作为所述学科数据对应的类别；

所述处理器将所述学科数据存储于所述存储器中的所述学科数据对应的类别中。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设归类规则和/或所述多种符号对所述学科数据进行归类，获得所述学科数据对应的类别并将所述学科数据存储于所述存储器中的所述类别中之后，所述方法还包括：

所述信息收发模块接收用户的用户终端发送的归类更改请求；

所述处理器根据所述归类更改请求对所述归类更改请求对应的学科数据的对应的类别进行更新，获得更新后的学科数据对应的类别，并将所述学科数据存储于所述存储器中的更新后的学科数据对应的类别中。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述信息收发模块接收用户的用户终端发送的类别更新请求；

所述处理器根据所述类别更新请求对存储于所述存储器中的与所述类别更新请求对应的类别进行更新，获取到更新后的类别并存储于所述存储器中。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设归类规则和/或所述多种符号对所述学科数据进行归类，获得所述学科数据对应的类别并将所述学科数据存储于所述存储器中的所述类别中之后，所述方法还包括：

所述信息收发模块接收用户的用户终端发送的数据搜索请求；

所述处理器响应于所述数据搜索请求，生成与所述数据搜索请求对应的搜索结果；

所述信息收发模块将所述搜索结果发送至所述用户终端。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述数据搜索请求包括第一类别标识符，所述处理器响应于所述数据搜索请求，生成与所述数据搜索请求对应的搜索结果，包括：

所述处理器基于所述第一类别标识符从所述存储器中获取与所述第一类别标识符对应的所述存储器中存储的学科知识体系中的第一类别的信息以及所述第一类别的信息对应的学科数据，所述第一类别的信息包括表征与所述第一类别相同的类别信息、表征与所述第一类别关联的类别信息以及表征与所述第一类别的从属类别的类别信息。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述数据搜索请求包括第一符号，所述处理器响应于所述数据搜索请求，生成与所述数据搜索请求对应的搜索结果，包括：

所述处理器基于所述第一符号从所述存储器中获取与所述第一符号对应的多种符号以及所述多种符号对应的学科数据，所述多种符号包括用于表征与所述第一符号相同的符号以及用于表征与所述第一符号关联的符号。

12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述数据搜索请求包括预设搜索条件以及搜索内容，所述搜索内容包括第一符号或第一类别标识符，所述处理器响应于所述数据搜索请求，生成与所述数据搜索请求对应的搜索结果，包括：

所述处理器基于所述预设搜索条件以及所述搜索内容从所述存储器中获取与所述搜索内容对应的学科数据，以所述学科数据生成预设显示类型的内容作为搜索结果。

13.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：

处理器，与所述处理器连接的存储器以及信息收发模块，所述存储器中存储有预设符号提取规则以及预设归类规则；

其中，所述信息收发模块用于获取用于表征学科信息的学科数据，并存储于所述服务器中的存储器；

所述处理器用于从所述存储器中读取所述学科数据以及预先存储于所述存储器中的预设符号提取规则，并基于所述预设符号提取规则提取所述学科数据中的符号，获得多种符号并将所述多种符号存储于所述存储器；

所述处理器还用于从所述存储器中读取所述符号和/或预先存储于所述存储器中的预设归类规则，并基于所述预设归类规则和/或所述多种符号对所述学科数据进行归类，获得所述学科数据对应的类别并将所述学科数据存储于所述存储器中的所述类别中。

14.根据权利要求13所述的服务器，其特征在于，所述预设符号提取规则包括第一预设符号提取规则、第二预设符号提取规则、第三预设符号提取规则以及第四预设符号提取规则，

所述处理器还用于利用预先存储于所述存储器中的自然语言处理工具基于所述第一预设符号提取规则从所述学科数据中提取出多个关键符号；

所述处理器还用于利用所述自然语言处理工具基于所述第二预设符号提取规则提取出与所述关键符号对应的多个关键子符号；

所述处理器还用于利用所述自然语言处理工具基于所述第三预设符号提取规则提取出与所述多个关键符号以及所述多个关键子符号分别对应的多个关联符号；

所述处理器还用于利用所述自然语言处理工具基于所述第四预设符号提取规则提取出与所述多个关键符号以及所述关键子符号对应的多个相关符号；

所述处理器还用于将所述多个关键符号、多个关键子符号、多个关联符号以及所述多个相关符号存储于所述存储器。

15.根据权利要求13所述的服务器，其特征在于，

所述信息收发模块还用于接收用户的用户终端发送的符号更改请求；

所述处理器还用于根据所述符号更改请求对所述符号更改请求对应的学科数据的符号进行更新，获得更新后的学科数据的符号，并将所述更新后的学科数据的符号存储于所述存储器。

16.根据权利要求13所述的服务器，其特征在于，

所述信息收发模块还用于从其他存储有学科数据服务器获取用于表征学科信息的文字数据、用于表征学科信息的图片数据、用于表征学科信息的视频数据以及用于表征学科信息的音频数据。

17.根据权利要求13所述的服务器，其特征在于，所述用于表征学科信息的学科数据包括：用于表征学科信息的文字数据、用于表征学科信息的图片数据、用于表征学科信息的视频数据以及用于表征学科信息的音频数据，所述信息收发模块用于从用户的用户终端获取用于表征学科信息的文字数据、用于表征学科信息的图片数据、用于表征学科信息的视频数据以及用于表征学科信息的音频数据。

18.根据权利要求13所述的服务器，其特征在于，

所述处理器用于利用预先存储于所述存储器中的自然语言处理工具基于所述预设归类规则获取所述学科数据在学科知识体系中所属的类别，作为所述学科数据对应的类别，和/或，所述处理器利用所述自然语言处理工具基于所述多种符号确定预先存储于所述存储器中的与所述多种符号对应的类别，作为所述学科数据对应的类别；

所述处理器还用于将所述学科数据存储于所述存储器中的所述学科数据对应的类别中。

19.根据权利要求13所述的服务器，其特征在于，

所述信息收发模块还用于接收用户的用户终端发送的归类更改请求；

所述处理器还用于根据所述归类更改请求对所述归类更改请求对应的学科数据的对应的类别进行更新，获得更新后的学科数据对应的类别，并将所述学科数据存储于所述存储器中的更新后的学科数据对应的类别中。

20.根据权利要求13所述的服务器，其特征在于，

所述信息收发模块还用于接收用户的用户终端发送的类别更新请求；

所述处理器还用于根据所述类别更新请求对存储于所述存储器中的与所述类别更新请求对应的类别进行更新，获取到更新后的类别并存储于所述存储器中。