CN110879840A - 信息反馈方法、装置及存储介质 - Google Patents
信息反馈方法、装置及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110879840A CN110879840A CN201911138738.3A CN201911138738A CN110879840A CN 110879840 A CN110879840 A CN 110879840A CN 201911138738 A CN201911138738 A CN 201911138738A CN 110879840 A CN110879840 A CN 110879840A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- target
- processed
- sentence
- user
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims abstract description 50
- 230000008451 emotion Effects 0.000 claims abstract description 26
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 abstract description 12
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 37
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 2
- 230000035784 germination Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 2
- 241000590419 Polygonia interrogationis Species 0.000 description 1
- 102100029469 WD repeat and HMG-box DNA-binding protein 1 Human genes 0.000 description 1
- 101710097421 WD repeat and HMG-box DNA-binding protein 1 Proteins 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000035800 maturation Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/35—Clustering; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/3331—Query processing
- G06F16/334—Query execution
- G06F16/3344—Query execution using natural language analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Machine Translation (AREA)
Abstract
本公开提供一种信息反馈方法、装置及存储介质。所述信息反馈方法包括：获取由用户记录的信息所生成的一个或多个目标文本，并对目标文本中的信息执行语句分割后得到待处理语句；对所述待处理语句进行分词得到目标词汇，根据预设的情感词典库确定所述目标词汇所对应的权重分值，将所述权重分值相加得到所述待处理语句对应的分值，并对待处理语句对应的分值执行运算操作，得到所述目标文本对应的分值；根据所述目标文本对应的分值对预设的反馈信息进行调整并反馈给用户，以便确定用户根据调整后的反馈信息再次记录信息所生成的文本。基于本发明的技术方案，能够有效利用用户所记录的信息，实现用户情感状态的反馈，从而提升用户的使用体验。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息反馈方法、装置及存储介质。
背景技术
随着计算机技术的发展以及电子终端设备的普及，通过传统手写记录笔记的方式已渐渐被通过互联网及电子终端记录的方式所取代，例如用户可以通过在社交平台上记录并发布感兴趣的事情或与生活状态相关的信息，当然，用户也可以仅仅在电子终端上记录生活中的点点滴滴，而不选择在社交平台上发布。对比传统手写笔记的方式，通过电子终端来记笔记，具备操作简单、省时省力、便于修改、携带等特点。
现有技术中，虽然可以实现通过电子终端来记笔记，但是用户所记录的笔记内容也仅仅用于查看，即现有的笔记功能还只停留在用户查看或分享的阶段，无法对笔记内容进行有效利用，造成信息资源的浪费；然而，笔记的内容却能够反映出用户的心情及情感状态，因此，如何基于用户所记录的笔记对用户的心情及生活状态进行分析并反馈给用户，对提升用户记录笔记的兴趣，引导用户养成正向的思维习惯，及时调整生活状态，增强用户体验等具有重要意义。
基于现有技术，需要提供一种操作便捷、趣味性高、增强用户体验的信息反馈方案。
发明内容
本公开提供一种信息反馈方法、装置及存储介质，以解决相关技术存在的笔记的内容信息无法有效利用，功能单一，趣味性差，用户体验度不高的问题。
为解决上述技术问题，本公开实施例的第一方面，提供一种信息反馈方法，包括：
获取由用户记录的信息所生成的一个或多个目标文本；
对所述目标文本中的信息进行提取，并对提取到的信息执行语句分割后得到待处理语句；
利用预定的分词算法对所述待处理语句进行分词，并根据分词结果确定目标词汇；
根据预设的情感词典库确定所述目标词汇所对应的权重分值，将所述权重分值相加得到所述待处理语句对应的分值，并对所述目标文本中待处理语句对应的分值执行运算操作，得到所述目标文本对应的分值；
根据所述目标文本对应的分值对预设的反馈信息进行调整，并将调整后的反馈信息反馈给用户，以便确定用户根据所述调整后的反馈信息再次记录信息所生成的文本。
在本实施例的一些实施方式中，所述目标文本包括：文档、图片、视频中的至少一种。
在本实施例的一些实施方式中，利用预定的分词算法对所述待处理语句进行分词，并根据分词结果确定目标词汇，包括：
利用预定的分词算法对所述待处理语句进行分词，得到与所述待处理语句相对应的待处理词组，并从所述待处理词组中抽取出所述目标词汇。
在本实施例的一些实施方式中，从所述待处理词组中抽取出所述目标词汇，包括：
从所述待处理词组中抽取出特定词汇，并将所述特定词汇的前后相邻词汇作为目标词汇，所述特定词汇包括连词以及否定词；或者，
将所述待处理词组中包含的所有词汇作为目标词汇。
在本实施例的一些实施方式中，根据预设的情感词典库确定所述目标词汇所对应的权重分值，包括：
利用预设的情感词典库对所述目标词汇执行匹配操作，根据匹配结果确定所述目标词汇所属的标签类别，并根据所述情感词典库中预先配置的所述标签类别的权重分值，确定所述目标词汇所对应的权重分值。
在本实施例的一些实施方式中，所述标签类别包括：积极词汇、消极词汇、极性反转词以及双重否定词。
在本实施例的一些实施方式中，对所述目标文本中待处理语句对应的分值执行运算操作，得到所述目标文本对应的分值，包括：
对所述目标文本中所有待处理语句对应的分值执行运算操作，求解得到所有待处理语句对应分值的平均值，将所述平均值作为所述目标文本对应的分值。
在本实施例的一些实施方式中，所述反馈信息包括图像信息和/或声音信息，根据所述目标文本对应的分值对预设的反馈信息进行调整，并将调整后的反馈信息反馈给用户，包括：
根据所述目标文本对应的分值动态调整图像信息中的图形元素，并将所述图形元素向用户进行展示。
本公开实施例的第二方面，提供一种信息反馈装置，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；以及
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现上述第一方面中任一项所述信息反馈方法的步骤。
本公开实施例的第三方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述信息反馈方法的步骤。
本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
通过获取由用户记录的信息所生成的一个或多个目标文本；对目标文本中的信息进行提取，并对提取到的信息执行语句分割后得到待处理语句；利用预定的分词算法对待处理语句进行分词，并根据分词结果确定目标词汇；根据预设的情感词典库确定目标词汇所对应的权重分值，将权重分值相加得到待处理语句对应的分值，并对目标文本中待处理语句对应的分值执行运算操作，得到目标文本对应的分值；根据目标文本对应的分值对预设的反馈信息进行调整，并将调整后的反馈信息反馈给用户，以便确定用户根据反馈信息再次记录信息所生成的文本。基于本发明的技术方案，通过对用户所记录的信息进行充分地挖掘、提取和分析，并基于分析结果判断用户的情感分值，实现对用户情感状态的反馈，从而有效地利用用户所记录的信息，增强了用户记录信息过程的趣味性，并提升了用户的使用体验。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本公开实施例提供的一种信息反馈方法的流程示意图；
图2为本公开实施例提供的一种具体应用场景下的对反馈信息进行调整的流程示意图；
图3为本公开实施例提供的一种信息反馈装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本公开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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
用户可以通过信息来记录生活中经历的事情及情感状态，例如传统的记笔记的方式就可以实现这个目的，但是传统手写笔记的方式比较费时费力，且不容易存储及携带；而随着计算机技术的发展，用户通过电子终端中的应用程序或工具来记录信息(如笔记信息)，相比于传统手写笔记的方式，通过电子终端来记录笔记等信息，具备操作简单、省时省力、便于修改、携带等特点。
相关技术中，用于在电子终端中记录笔记信息的应用程序或工具，所实现的主要功能仅仅在于记录并保存用户所记录的信息，从而方便用户对信息进行查看或分享，因此，目前所记录的笔记信息的作用仅仅是为了满足用户记笔记的需求。但是，笔记信息中包含的内容往往能够反映出用户的心情及情感状态，因此，如何通过对这部分信息进行充分地挖掘、提取和分析，以此来判断用户的情感分值，并通过对用户情感状态的反馈引导用户养成正向的思维习惯，是一项具有重要意义的研究。
基于以上对相关技术的分析，需要提供一种基于对用户所记录信息的有效利用，从而方便快捷地对用户的情感状态进行反馈，并能够增强趣味性以及用户体验的信息反馈方法。
值得说明的是，本公开以下实施例是以用户通过电子终端中的应用程序记录笔记信息作为应用场景来描述的。所述电子终端包括但不限于：安装了Syber OS、iOS、Android、Symbian、Windows Mobile、Maemo、WebOS、Palm OS或Blackberry OS等终端操作系统的智能手机或平板电脑，所述电子终端上集成有触控屏，所述触控屏例如是液晶触控屏；所述应用程序包括具有信息录入功能的客户端或手机APP。以上应用场景不构成对本说明书实施例的限定。
图1为本公开实施例提供的一种信息反馈方法的流程示意图，该方法具体可以包括以下步骤：
在步骤S110中，获取由用户记录的信息所生成的一个或多个目标文本。
在本实施例的一些实施方式中，所述目标文本包括：文档、图片、视频中的至少一种，在实际应用中，可以通过电子终端获取用户所输入的信息，所述信息包括用户依据生活中的事情所记录的笔记信息，比如文字信息。
进一步地，在一些实施方式中，如果用户是通过电子终端中的应用程序、软件或页面输入的信息时，可以先从应用程序、软件或页面中爬取信息，再根据爬取到的信息生成目标文本。
在步骤S120中，对所述目标文本中的信息进行提取，并对提取到的信息执行语句分割后得到待处理语句。
在本实施例的一些实施方式中，在获取到目标文本之后，可以对目标文本中的信息进行提取，提取到的信息可以是字符串，所述字符串中可以包含中文字符、数字、字母等。
进一步地，在实际应用中，可以采用以下方式对提取到的信息执行语句分割得到待处理语句，下面对所采用的方式进行介绍，具体可以包括以下内容：
方式一：利用中文语句的词分割算法对提取到的字符串信息进行语句分割得到待处理语句，所述词分割算法可以采用MaxMatch算法。
方式二：根据中文文本的特点，以句号、问号以及感叹号作为分割符对文本进行分割，从而实现对待处理语句的提取。
在步骤S130中，利用预定的分词算法对所述待处理语句进行分词，并根据分词结果确定目标词汇。
在本实施例的一些实施方式中，利用预定的分词算法对待处理语句进行分词，并根据分词结果确定目标词汇，可以包括以下内容：
利用预定的分词算法对待处理语句进行分词，得到与待处理语句相对应的待处理词组，并从待处理词组中抽取出目标词汇。
进一步地，在实际应用中，可以采用基于隐马尔可夫模型(HMM)的分词方法进行分词，但是本公开实施例不限于HMM分词方法，其它可以实现分词的分词算法均可以应用于本公开实施例中，例如：基于正向最大匹配法(FMM)的分词方法、基于N-gram语言模型的分词方法等。
进一步地，在一些实施方式中，利用分词算法对待处理语句进行分词，从而得到与待处理语句相对应的待处理词组，例如在一个具体场景的实施例中，待处理语句为“虽然今天天气很好但是我的心情很糟糕”，对该待处理语句进行分词之后，从而得到以下待处理词组“虽然/今天/天气/很好/但是/我的/心情/很/糟糕”。
进一步地，在一些实施方式中，从待处理词组中抽取出目标词汇，可以包括以下两种情形：
情形一：从待处理词组中抽取出特定词汇，并将特定词汇的前后相邻词汇作为目标词汇，特定词汇包括连词以及否定词。
情形二：将待处理词组中包含的所有词汇作为目标词汇。
针对情形一，特定词汇可以包括连词以及否定词，例如：表示并列关系的连词(如既、又)，表示转折关系的连词(如虽然、但是)，表示选择关系的连词(如或者)；相邻词汇是指在特定词汇的前面及后面，并且距离特定词汇一个或多个字符串的词汇。继续以前述场景为例，例如从待处理词组“虽然/今天/天气/很好/但是/我的/心情/很/糟糕”中抽取出的特定词汇为“虽然”和“但是”，此时，可以将位于“但是”前向的词汇“很好”，以及位于“但是”后向的词汇“糟糕”作为目标词汇。
针对情形二，可以将待处理词组中所包含的所有词汇作为目标词汇，继续前述场景实施例的内容，例如将待处理词组“虽然/今天/天气/很好/但是/我的/心情/很/糟糕”中的所有词汇“虽然”、“今天”、“天气”、“很好”、“但是”、“我的”、“心情”、“很”、“糟糕”均作为目标词汇。
在步骤S140中，根据预设的情感词典库确定所述目标词汇所对应的权重分值，将所述权重分值相加得到所述待处理语句对应的分值，并对所述目标文本中待处理语句对应的分值执行运算操作，得到所述目标文本对应的分值。
在本实施例的一些实施方式中，根据预设的情感词典库确定目标词汇所对应的权重分值，可以包括以下内容：
利用预设的情感词典库对目标词汇执行匹配操作，根据匹配结果确定目标词汇所属的标签类别，并根据情感词典库中预先配置的标签类别的权重分值，确定目标词汇所对应的权重分值。
进一步地，在一些实施方式中，对于抽取出的目标词汇，利用情感词典库对目标词汇进行匹配，并根据目标词汇所属的情感词典库中的标签类别确定其对应的权重分值；在实际应用中，对目标词汇的分值进行确定时，还可以根据前述实施例中的不同抽取目标词汇的情形执行不同的处理，具体地：
针对情形一所抽取的目标词汇，除了需要根据情感词典库中的标签类别确定其对应的权重分值外，还需要根据特定词汇所表达的前后语句之间的关系(例如：并列关系、递进关系、转折关系等)，进一步确定前后语句中的目标词汇的权重系数，并将权重分值与权重系数的乘积作为最终的权重分值；例如，对于转折关系的语境可以设置位于特定词汇前向语句的权重系数为0.8，特定词汇后向语句的权重系数为1.2。
针对情形二所抽取的目标词汇，除了需要根据情感词典库中的标签类别确定所有目标词汇对应的权重分值外，还需要进一步判断目标词汇中是否包含表示特定关系的词汇，例如，表示并列、递进、转折等关系的词汇，并根据目标词汇所表达的特定关系确定前后目标词汇的权重系数，并将权重分值与权重系数的乘积作为最终的权重分值。
继续前述实施例的内容，待处理语句中除包含目标词汇“很好”以及“糟糕”外，还包含表达转折关系的词汇“但是”，此时确定目标词汇的权重分值，可以采用以下方式：
通过在情感词典库检索“很好”以及“糟糕”，得知词汇“很好”所在的标签类别为积极词汇，词汇“糟糕”所在的标签类别为消极词汇；进一步地，在情感词典库中积极词汇对应的权重分值为+1，消极词汇对应的权重分值为-1，即目标词汇“很好”以及“糟糕”分别对应的权重分值为+1及-1；另外，由于语句中还包含表达转折语境的词汇“但是”，因此，相比位于“但是”前向的词汇“很好”，后向词汇“糟糕”所占的情感分值应该更大，根据特定关系对应的权重系数，确定目标词汇“糟糕”的权重系数为1.2，目标词汇“很好”的权重系数为0.8，因此目标词汇“很好”以及“糟糕”分别对应的最终权重分值为+0.8及-1.2。
在实际应用中，情感词典库中的标签类别包括但不限于：积极词汇、消极词汇、极性反转词以及双重否定词。
进一步地，在一些实施方式中，在得到了目标词汇所对应的权重分值后，将待处理语句中所有目标词汇对应的权重分值相加，从而得到待处理语句对应的分值。并且依据以上方法确定出目标文本中的所有待处理语句对应的分值后，还可以对目标文本中待处理语句对应的分值执行运算操作，得到目标文本所对应的分值，具体地：
对目标文本中所有待处理语句对应的分值执行运算操作，求解得到所有待处理语句对应分值的平均值，将平均值作为目标文本对应的分值。
在步骤S150，根据所述目标文本对应的分值对预设的反馈信息进行调整，并将调整后的反馈信息反馈给用户，以便确定用户根据所述调整后的反馈信息再次记录信息所生成的文本。
在本实施例的一些实施方式中，预设的反馈信息可以包括图像信息和/或声音信息，以图像信息为例，根据目标文本对应的分值对预设的反馈信息进行调整，并将调整后的反馈信息反馈给用户，可以包括以下内容：
根据目标文本对应的分值动态调整图像信息中的图形元素，并将所述图形元素向用户进行展示。
进一步地，在一些实施方式中，通过将目标文本对应的分值转换为反馈信息所对应的调整参数，利用调整参数对反馈信息进行调整，在实际应用中，可以利用所述调整参数对图像信息中的图形元素进行调整，并将调整后的图形元素展示给用户。
下面以一个具体应用场景为例，对本公开实施例中根据目标文本的分值对图像信息中的图形元素进行调整，并将图形元素展示给用户的过程进行说明。在该具体的应用场景中，图像信息中的图形元素为任意植物对应的图形；参见图2，该图示出了本公开实施例提供的一种具体应用场景下的对反馈信息进行调整的流程示意图，该具体实施例可以包括以下内容：
步骤S210：用户选取植物种类所对应的植物图形，将该植物图形作为目标植物图形；
步骤S220：根据预设的不同植物种类所对应植物图形的参数阈值，确定目标植物图形的参数阈值；
步骤S230：获取用户记录的笔记信息，并对笔记信息所对应的文本进行评分；
步骤S240：将文本对应的分值转换为目标植物图形对应的调整参数；
步骤S250：根据调整参数在上述参数阈值的范围内对目标植物图形的参数进行调整，以便调整目标植物图形的外观；
步骤S260：将调整后的目标植物图形向用户展示。
在本公开实施例中，在实际应用中，用户可通过终端选取植物种类所对应的植物图形，参数阈值可以是参数的最大阈值；上述步骤S230中采用的是前述实施例中步骤S110至步骤S140的处理过程；另外，值得说明的是，步骤S210至步骤S220也可在步骤S240后执行，以上应用场景中的步骤标号不构成对本具体实施例执行顺序的限定。
在步骤S250中，根据调整参数对目标植物图形的外观进行调整时，可以根据预先为目标植物图形的参数阈值划分不同区间的评分阈值，通过不同区间的评分阈值表示植物图形对应的状态或阶段，以植物图形包含五个阶段的状态为例，即第一阶段(发芽)、第二阶段(幼苗)、第三阶段(成长)、第四阶段(成熟)、第五阶段(枯萎)，当该目标植物图形的参数阈值为100时，当参数在0-20之间时植物图形呈现发芽状态，参数在20-40之间时植物图形呈现幼苗状态，以此类推。
由于是基于情感词典库对文本进行的评分，因此文本所对应的分值能够反映出用户的情感状态，例如反映用户的积极程度(如消极或积极)。通过将用户积极程度的评分值转换为植物图形所对应的调整参数，并根据调整参数对植物图形进行调整，从而实现了基于用户的情感状态调整植物图形外观的效果，并通过展示植物图形外观的方式进行情感状态的反馈。从另一角度来看，由于植物图形外观会随着用户的情感状态分值实现动态调整，因此从图形的动态效果展示来看，可以认为是植物生长的过程，调整参数可以视为植物所对应的成长值；在实际操作中，还可以通过设置评分阈值来调整植物的不同状态，例如当分值低于评分阈值时，植物呈现枯萎状态；用户还可以选择植物种类，即不同植物种类所对应的植物图形的外观，并在植物的成长值达到最大值时，向用户发送奖励信息，例如植物对应的图鉴或证书等。
进一步地，通过将用户的情感状态以图形化的方式进行动态展示，以植物不同的生长状态反应用户的积极程度，可以实现引导用户提升笔记信息的积极程度分值，辅助用户养成正向思维习惯，促使用户记录生活中美好、积极的事物，并且提升了用户记录笔记的趣味性以及用户体验。
基于同样的思路，本公开实施例还提供了一种信息反馈装置，如图3为本公开实施例提供的一种信息反馈装置的结构示意图，该装置300主要包括：
获取模块301，用于获取由用户记录的信息所生成的一个或多个目标文本；
提取模块302，用于对所述目标文本中的信息进行提取，并对提取到的信息执行语句分割后得到待处理语句；
分词模块303，用于利用预定的分词算法对所述待处理语句进行分词，并根据分词结果确定目标词汇；
评分模块304，用于根据预设的情感词典库确定所述目标词汇所对应的权重分值，将所述权重分值相加得到所述待处理语句对应的分值，并对所述目标文本中待处理语句对应的分值执行运算操作，得到所述目标文本对应的分值；
反馈模块305，用于根据所述目标文本对应的分值对预设的反馈信息进行调整，并将调整后的反馈信息反馈给用户，以便确定用户根据所述调整后的反馈信息再次记录信息所生成的文本。
本公开实施例中的一种信息反馈装置，还可以被配置成为具有以下结构的装置，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；以及
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现上述任一项可选实施例所述的信息反馈方法步骤。
本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项可选实施例所述的信息反馈方法步骤。
其中，在所述处理器上运行的计算机程序被执行时所实现的信息反馈方法可参照本公开信息反馈方法的具体实施例，此处不再赘述。
所述处理器可以是一种集成电路芯片，具有信息处理能力。所述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等。
虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本发明，但是应该理解的是，这些实施例仅仅是本发明的原理和应用的示例。因此应该理解的是，可以对示例性的实施例进行许多修改，并且可以设计出其他的布置，只要不偏离所附权利要求所限定的本发明的精神和范围。应该理解的是，可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是，结合单独实施例所描述的特征可以使用在其他所述实施例中。
Claims (10)
1.一种信息反馈方法，包括：
获取由用户记录的信息所生成的一个或多个目标文本；
对所述目标文本中的信息进行提取，并对提取到的信息执行语句分割后得到待处理语句；
利用预定的分词算法对所述待处理语句进行分词，并根据分词结果确定目标词汇；
根据预设的情感词典库确定所述目标词汇所对应的权重分值，将所述权重分值相加得到所述待处理语句对应的分值，并对所述目标文本中待处理语句对应的分值执行运算操作，得到所述目标文本对应的分值；
根据所述目标文本对应的分值对预设的反馈信息进行调整，并将调整后的反馈信息反馈给用户，以便确定用户根据所述调整后的反馈信息再次记录信息所生成的文本。
2.根据权利要求1所述的信息反馈方法，其特征在于，所述目标文本包括：文档、图片、视频中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的信息反馈方法，其特征在于，利用预定的分词算法对所述待处理语句进行分词，并根据分词结果确定目标词汇，包括：
利用预定的分词算法对所述待处理语句进行分词，得到与所述待处理语句相对应的待处理词组，并从所述待处理词组中抽取出所述目标词汇。
4.根据权利要求3所述的信息反馈方法，其特征在于，从所述待处理词组中抽取出所述目标词汇，包括：
从所述待处理词组中抽取出特定词汇，并将所述特定词汇的前后相邻词汇作为目标词汇，所述特定词汇包括连词以及否定词；或者，
将所述待处理词组中包含的所有词汇作为目标词汇。
5.根据权利要求1所述的信息反馈方法，其特征在于，根据预设的情感词典库确定所述目标词汇所对应的权重分值，包括：
利用预设的情感词典库对所述目标词汇执行匹配操作，根据匹配结果确定所述目标词汇所属的标签类别，并根据所述情感词典库中预先配置的所述标签类别的权重分值，确定所述目标词汇所对应的权重分值。
6.根据权利要求5所述的信息反馈方法，其特征在于，所述标签类别包括：积极词汇、消极词汇、极性反转词以及双重否定词。
7.根据权利要求1所述的信息反馈方法，其特征在于，对所述目标文本中待处理语句对应的分值执行运算操作，得到所述目标文本对应的分值，包括：
对所述目标文本中所有待处理语句对应的分值执行运算操作，求解得到所有待处理语句对应分值的平均值，将所述平均值作为所述目标文本对应的分值。
8.根据权利要求1所述的信息反馈方法，其特征在于，所述反馈信息包括图像信息和/或声音信息，根据所述目标文本对应的分值对预设的反馈信息进行调整，并将调整后的反馈信息反馈给用户，包括：
根据所述目标文本对应的分值动态调整图像信息中的图形元素，并将所述图形元素向用户进行展示。
9.一种信息反馈装置，其特征在于，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；以及
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1至8中任一项所述信息反馈方法的步骤。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述信息反馈方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911138738.3A CN110879840A (zh) | 2019-11-19 | 2019-11-19 | 信息反馈方法、装置及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911138738.3A CN110879840A (zh) | 2019-11-19 | 2019-11-19 | 信息反馈方法、装置及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110879840A true CN110879840A (zh) | 2020-03-13 |
Family
ID=69728954
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911138738.3A Pending CN110879840A (zh) | 2019-11-19 | 2019-11-19 | 信息反馈方法、装置及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110879840A (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20180068020A1 (en) * | 2012-01-27 | 2018-03-08 | Line Corporation | Avatar service system and method for animating avatar on a terminal on a network |
| CN108932227A (zh) * | 2018-06-05 | 2018-12-04 | 天津大学 | 一种基于句子结构及上下文的短文本情感值计算方法 |
| CN110020411A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-16 | 上海掌门科技有限公司 | 图文内容生成方法及设备 |
| CN110442867A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-11-12 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 图像处理方法、装置、终端及计算机存储介质 |
-
2019
- 2019-11-19 CN CN201911138738.3A patent/CN110879840A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20180068020A1 (en) * | 2012-01-27 | 2018-03-08 | Line Corporation | Avatar service system and method for animating avatar on a terminal on a network |
| CN108932227A (zh) * | 2018-06-05 | 2018-12-04 | 天津大学 | 一种基于句子结构及上下文的短文本情感值计算方法 |
| CN110020411A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-16 | 上海掌门科技有限公司 | 图文内容生成方法及设备 |
| CN110442867A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-11-12 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 图像处理方法、装置、终端及计算机存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10949709B2 (en) | Method for determining sentence similarity | |
| CN113962315B (zh) | 模型预训练方法、装置、设备、存储介质以及程序产品 | |
| US11138250B2 (en) | Method and device for extracting core word of commodity short text | |
| CN107301170B (zh) | 基于人工智能的切分语句的方法和装置 | |
| WO2021189624A1 (zh) | 解码语音数据的方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| WO2018045646A1 (zh) | 基于人工智能的人机交互方法和装置 | |
| EP3872652B1 (en) | Method and apparatus for processing video, electronic device, medium and product | |
| CN106708929B (zh) | 视频节目的搜索方法和装置 | |
| CN116012481B (zh) | 图像生成处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN107861948B (zh) | 一种标签提取方法、装置、设备和介质 | |
| CN112395385A (zh) | 基于人工智能的文本生成方法、装置、计算机设备及介质 | |
| WO2020052061A1 (zh) | 用于处理信息的方法和装置 | |
| CN112579729B (zh) | 文档质量评价模型的训练方法、装置、电子设备和介质 | |
| WO2014036827A1 (zh) | 一种文本校正方法及用户设备 | |
| CN108345612A (zh) | 一种问题处理方法和装置、一种用于问题处理的装置 | |
| CN110555109A (zh) | 基于个人计算机电商评论的多粒度观点挖掘方法 | |
| CN111160007A (zh) | 基于bert语言模型的搜索方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN110728983A (zh) | 一种信息显示方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| CN111984845A (zh) | 网站错别字识别方法和系统 | |
| CN110020429B (zh) | 语义识别方法及设备 | |
| CN114706973A (zh) | 抽取式文本摘要生成方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN116933751B (zh) | 文章生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116561320A (zh) | 一种汽车评论的分类方法、装置、设备及介质 | |
| CN110879840A (zh) | 信息反馈方法、装置及存储介质 | |
| CN106959945B (zh) | 基于人工智能的为新闻生成短标题的方法和装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |