CN113190643A - 信息生成方法、终端设备和计算机可读介质 - Google Patents
信息生成方法、终端设备和计算机可读介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113190643A CN113190643A CN202110396960.4A CN202110396960A CN113190643A CN 113190643 A CN113190643 A CN 113190643A CN 202110396960 A CN202110396960 A CN 202110396960A CN 113190643 A CN113190643 A CN 113190643A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- network
- sub
- sequence
- glyph
- target
- 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.)
- Granted
Links
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
- G06F16/33—Querying
- G06F16/3331—Query processing
- G06F16/334—Query execution
-
- 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
- G06F16/31—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本公开的实施例公开了信息生成方法、终端设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括:获取目标数据库序列;基于目标数据库序列,生成语境网络;基于语境网络和预先确定的经验数据库,生成子语境网络;基于目标数据库序列,生成字形网络;基于字形网络和预先确定的经验数据库,生成子字形网络;将子语境网络和子字形网络的集合确定为目标信息集合;将目标信息集合推送至目标设备,以控制目标设备进行目标操作。该实施方式利用子语境网络和子字形网络的特性能够有效捕获目标数据库序列中的语义单元信息、字形信息。利用权重表征目标信息之间的同现关系,能够提升信息表示的水平,为后续预测和分析提供数据支持。
Description
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域,具体涉及信息生成方法、终端设备和计算机可读介质。
背景技术
甲骨文是一种距今有3500多年历史的古汉字,其所记载的内容极其丰富,涉及商代社会生活的诸多方面,不仅包括政治、军事、文化、社会习俗等内容,而且涉及天文、历法等科学技术。对甲骨文进行深入的研究与探讨,可以对语言文字学、考古学、历史学、社会人类学等学科产生深刻的影响,具有重要的文化价值和传承意义。目前,甲骨文研究积累的数据已体现出海量化和系统化,这为使用计算机技术研究甲骨文提供了数据上的保障。甲骨文的研究也渐渐进入了以计算机研究和人工研究相辅相成的时代。
然而,当在对甲骨文数据进行分析和处理时,经常会存在如下技术问题:
第一,现有的方法在研究甲骨文字时,并没有从系统的角度研究,导致使用现有方法预测未知甲骨文字的语义距离还很。同时,现有方法研究甲骨文时,并没有考虑甲骨字之间的联系对场景和语义的影响,信息生成的水平较低。
第二,对大规模甲骨文字数据集进行处理时,无法有效利用散落在不同甲骨文拓片中甲骨文字之间的同现或互联关系,从而导致甲骨文信息生成的准确度较低。
发明内容
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思,这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
本公开的一些实施例提出了信息生成方法、终端设备和计算机可读介质,来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
第一方面,本公开的一些实施例提供了一种用于信息生成方法,该方法包括:获取目标数据库序列;基于目标数据库序列,生成语境网络;基于语境网络和预先确定的经验数据库,生成子语境网络;基于目标数据库序列,生成字形网络;基于字形网络和预先确定的经验数据库,生成子字形网络;将子语境网络和子字形网络的集合确定为目标信息集合;将目标信息集合推送至目标设备,以控制目标设备进行目标操作。
第二方面,本公开的一些实施例提供了一种终端设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,其上存储有一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一的方法。
第三方面,本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,程序被处理器执行时实现如第一方面中任一的方法。
本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果:通过本公开的一些实施例的信息生成方法能够利用子语境网络和子字形网络网络特性能够有效捕获目标数据库序列中的语义单元信息、形状信息。利用权重表征目标信息之间的同现关系,能够提升信息表示的水平,为后续预测和分析提供数据支持。具体来说,发明人发现,造成目前甲骨文数据分析和信息生成的水平较低的原因在于:数据量大,没有进行系统性的数据分析,此外,没有考虑甲骨字之间的联系对场景和语义的影响。基于此,首先,本公开的一些实施例根据目标数据序列的内容信息生成语境网络,根据目标数据序列的形状信息生成字形网络。然后,根据已经完成的甲骨文释义工作预先确定经验数据库。利用经验数据库对语境网络和字形网络进行优化处理,最终得到目标信息集合。利用网络特性能够有效捕获目标数据库序列中的语义单元信息、形状信息。对目标数据序列进行系统性分析,能够提取权重并根据权重表征目标信息之间的同现关系,能够提升信息表示的水平,为后续预测和分析提供数据支持。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式,本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的,原件和元素不一定按照比例绘制。
图1是本公开的一些实施例可以应用于其中的示例性系统的架构图;
图2是根据本公开的信息生成方法的一些实施例的流程图;
图3是示例性的授权提示框;
图4是适于用来实现本公开的一些实施例的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例,然而应当理解的是,本公开可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反,提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围。
另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要注意,本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意,本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1示出了可以应用本公开的信息生成方法的实施例的示例性系统架构100。
如图1所示,系统架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互,以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用,例如信息处理应用、信息生成应用、数据分析应用等。
终端设备101、102、103可以是硬件,也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时,可以是具有显示屏的各种终端设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时,可以安装在上述所列举的终端设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供目标数据库序列输入等),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
服务器105可以是提供各种服务的服务器,例如对终端设备101、102、103输入的目标数据库序列进行存储的服务器等。服务器可以对接收到的目标数据库序列进行处理,并将处理结果(例如目标信息集合)反馈给终端设备。
需要说明的是,本公开实施例所提供的信息生成方法可以由服务器105,也可以由终端设备执行。
需要指出的是,服务器105的本地也可以直接存储目标数据库序列,服务器105可以直接提取本地的目标数据库序列通过处理后得到目标信息集合,此时,示例性系统架构100可以不包括终端设备101、102、103和网络104。
还需要指出的是,终端设备101、102、103中也可以安装有信息生成应用,此时,处理方法也可以由终端设备101、102、103执行。此时,示例性系统架构100也可以不包括服务器105和网络104。
需要说明的是,服务器105可以是硬件,也可以是软件。当服务器105为硬件时,可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群,也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时,可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供信息生成服务),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
应该理解,图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
继续参考图2,示出了根据本公开的信息生成方法的一些实施例的流程200。该信息生成方法,包括以下步骤:
步骤201,获取目标数据库序列。
在一些实施例中,信息显示方法的执行主体(例如图1所示的服务器)可以响应于接收到目标授权信号,获取目标数据库序列。上述目标授权信号可以是上述目标数据库序列对应的用户,对目标控件执行目标操作产生的信号。上述目标控件可以包含于授权提示框中。上述授权提示框可以在目标终端设备显示。上述目标终端设备可以是登录有上述用户对应账号的终端设备。上述终端设备可以是“手机”,也可以是“电脑”。上述目标操作可以是“点击操作”,也可以是“滑动操作”。上述目标控件可以是“确认按钮”。
作为示例,上述授权提示框可以如图3所示。上述授权提示框可以包括:提示信息显示部分301和控件302。其中,上述提示信息显示部分301可以用于显示提示信息。上述提示信息可以是“是否允许获取目标数据库序列”。上述控件302可以是“确认按钮”,也可以是“取消按钮”。
可选的,目标数据库序列包括第一数目的目标数据库。目标数据库为字符序列。具体的,目标数据库可以是一个甲骨片中的甲骨字序列。具体的,第一数目可以是71455。目标数据库序列中包括71455个甲骨文拓片中的甲骨字序列。
步骤202,基于目标数据库序列,生成语境网络。
在一些实施例中,上述执行主体基于目标数据库序列,生成语境网络。其中,语境网络为二维矩阵。
可选的,对于目标数据库集合中的每个目标数据库,利用下式,生成该目标数据库的权重矩阵,以得到权重矩阵序列:
其中,w表示权重,i和j分别表示该目标数据库中的字符标识,i≠j,j>i。(i,j)∈r表示字符i和字符j之间的位置并且无残缺字符。具体的,将甲骨文拓片中的残缺甲骨字确定为省略号。字符i和字符j之间的位置,无省略号表示在该甲骨文拓片中字符i和字符j之间没有缺失文字。表示i和j之间的位置的字符有省略号。字符i和字符j之间的位置的字符有省略号表示在该甲骨文拓片中字符i和字符j之间有缺失文字。r为任意字符,r不是省略号。β为任意整数。lj表示字符j的字符位置,li表示字符i的字符位置。wij表示权重矩阵中第i行第j列的值,wij表征字符i和字符j之间的连接关系权重。N表示该目标数据库中的字符数目。具体的,根据甲骨文拓片中字符的有效性,权重矩阵大小为6199x 6199。
可选的,上述执行主体基于权重矩阵序列,生成语境网络。将权重矩阵序列中的第一个权重矩阵确定为语境网络。对于权重矩阵序列中的每个权重矩阵,利用下式,更新语境网络:
Mq=Mq+eq-1,
其中,eq-1表示权重矩阵序列中的第q-1个权重矩阵,q为整数,q>1。右上角标为权重矩阵序列中的计数。M为语境网络,右上角标表示更新迭代的次数。
步骤203,基于语境网络和预先确定的经验数据库,生成子语境网络。
在一些实施例中,上述执行主体基于语境网络和预先确定的经验数据库,生成子语境网络。其中,预先确定的经验数据库包括第二数目个第一类型字符。具体的,第二数目可以是1602。第一类型字符可以是已经识别明确释义的甲骨文字符。预先确定的经验数据库可以是甲骨文研究学者经过多年的人工识别、分析、释义工作后形成的已知甲骨文字符的数据库。
可选的,将语境网络确定为子语境网络。对于子语境网络中的每个子语境元素,利用下式,确定该子语境元素的值,以更新子语境网络:
其中,i为子语境网络中的行计数,j为子语境网络中的列计数。(i,j)∈U表征能够在预先确定的经验数据库中查找到子语境网络中位置为(i,j)的该子语境元素。U表示预先确定的经验数据库。表示语境网络中位置为(i,j)的语境元素的值,c用于表征语境网络。表示位置为(i,j)的该子语境元素的值,b用于表征子语境网络。
步骤204,基于目标数据库序列,生成字形网络。
在一些实施例中,上述执行主体基于目标数据库序列,生成字形网络。可选的,对于目标数据库序列中的每个目标数据库,生成该目标数据库的字符组件列的序列,以得到字符组件列的序列的序列。具体的,对于该目标数据库中的每个字符,将其表征为字符组件列。对于字符i,将其表征为γ(i):g1,g2,...gt。γ(i)表示第i个字符组件列。g表示字符组件,右下角标为字符组件列中的字符组件计数,g1表示第i个字符组件列中的第1个字符组件,g2表示第i个字符组件列中的第2个字符组件,gt表示第i个字符组件列中的第t个字符组件。
对于字符组件列的序列的序列中的每个字符组件列的序列,利用下式,生成该字符组件列的序列的边缘矩阵,以得到边缘矩阵序列:
{Sij=|γ(i)∩γ(j)|}i,j=1,...,T,
其中,S表示边缘,i和j分别表示该字符组件列的序列中的字符组件列计数。i≠j,j>i。γ(i)表示第i个字符组件列,γ(j)表示第j个字符组件列。T表示该字符组件列的序列中的字符组件列数目,Sij表示边缘矩阵中第i行第j列的值。响应于γ(i)和γ(j)之间有重叠的字符组件,Sij=1。响应于γ(i)和γ(j)之间没有重叠的字符组件,Sij=1。具体的,根据甲骨文拓片中字符的有效性,边缘矩阵大小为6199x 6199。
可选的,基于边缘矩阵序列,生成字形网络。将边缘矩阵序列中的第一个边缘矩阵确定为字形网络。对于边缘矩阵序列中的每个边缘矩阵,利用下式,更新字形网络:
Mq=Mq+eq-1,
其中,eq-1表示边缘矩阵序列中的第q-1个边缘矩阵,q为整数,q>1。右上角标为边缘矩阵序列中的计数。M为字形网络,右上角标表示更新迭代的次数。
步骤205,基于字形网络和预先确定的经验数据库,生成子字形网络。
在一些实施例中,上述执行主体基于字形网络和预先确定的经验数据库,生成子字形网络。其中,预先确定的经验数据库包括第二数目个第一类型字符。具体的,第二数目可以是1602。第一类型字符可以是已经识别明确释义的甲骨文字符。
可选的,将字形网络确定为子字形网络。对于子字形网络中的每个子字形元素,利用下式,确定该子字形元素的值,以更新子字形网络:
其中,i为子字形网络中的行计数,j为子字形网络中的列计数。(i,j)∈U表征能够在预先确定的经验数据库中查找到子字形网络中位置为(i,j)的该子形状元素。U表示预先确定的经验数据库。表示字形网络中位置为(i,j)的形状元素的值,c用于表征字形网络。表示位置为(i,j)的该子形状元素的值,b用于表征子字形网络。
上述步骤202-205中的可选内容,即:“构建子语境网络和子字形网络的权重矩阵和边缘矩阵的技术内容”作为本公开的实施例的一个发明点,解决了背景技术提及的技术问题二“对大规模甲骨文字数据集进行处理时,无法有效利用散落在不同甲骨文拓片中甲骨文字之间的同现或互联关系,从而导致甲骨文信息生成的准确度较低。”。导致甲骨文信息生成的准确度较低的因素往往如下:甲骨文拓片数量多、分散性大,不同拓片之间的信息利用水平较差。如果解决了上述因素,就能达到提高甲骨文信息生成的准确度。为了达到这一效果,本公开构建子语境网络和子字形网络的权重矩阵和边缘矩阵。首先,对于目标数据库集合中的每个目标数据库,生成该目标数据库的权重矩阵,以得到权重矩阵序列。权重可以是字符之间的距离。其次,利用权重矩阵序列,生成语境网络。然后,对于目标数据库集合中的每个目标数据库,生成该目标数据库的边缘矩阵,以得到边缘矩阵序列。边缘可以表征字符之间的字符组件重叠情况。最后,利用边缘矩阵,生成字形网络。通过匹配同一甲骨文拓片上字符的距离、字符组件重叠情况,以及不同骨文拓片上字符的距离、字符组件重叠情况,有效引入了甲骨文数据库中不同拓片上的信息,提高甲骨文信息生成的准确度,从而解决了技术问题二。
步骤206,将子语境网络和子字形网络的集合确定为目标信息集合。
在一些实施例中,信息生成方法的执行主体将子语境网络和子字形网络的集合确定为目标信息集合。
步骤204,将目标信息集合推送至目标设备,以控制目标设备进行目标操作。
在一些实施例中,上述执行主体将目标信息集合推送至目标设备,以控制目标设备进行目标操作。其中,目标设备可以是与上述执行主体通信连接的设备,可以根据接收到的因素信息集合进行目标操作。上述目标终端设备可以是登录有上述用户对应账号的终端设备。上述目标设备可以是“手机”,也可以是“电脑”,还可以是“显示器”。上述目标操作可以是“展示目标信息集合”,也可以是“发出提示信息”。具体的,将上述执行主体输出的目标信息集合进行展示,则可以明确看出甲骨文字符网络的情况,包括但不限于网络的聚合程度、网络中的局部连接程度、网络中各个节点的度。目标信息集合可为甲骨学家和历史学家预测未知甲骨字的场景和语义提供数据支持和直接的研究理论思路。
图2给出的一个实施例具有如下有益效果:获取目标数据库序列;基于目标数据库序列,生成语境网络;基于语境网络和预先确定的经验数据库,生成子语境网络;基于目标数据库序列,生成字形网络;基于字形网络和预先确定的经验数据库,生成子字形网络;将子语境网络和子字形网络的集合确定为目标信息集合;将目标信息集合推送至目标设备,以控制目标设备进行目标操作。该实施方式利用子语境网络和子字形网络网络特性能够有效捕获目标数据库序列中的语义单元信息、形状信息。利用权重表征目标信息之间的同现关系,能够提升信息表示的水平,为后续预测和分析提供数据支持。
下面参考图4,其示出了适于用来实现本公开实施例的服务器的计算机系统400的结构示意图。图4示出的服务器仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示,计算机系统400包括中央处理单元(CPU,Central Processing Unit)401,其可以根据存储在只读存储器(ROM,Read Only Memory)402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器(RAM,Random Access Memory)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中,还存储有系统400操作所需的各种程序和数据。CPU 401、ROM402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O,Input/Output)接口405也连接至总线404。
以下部件连接至I/O接口405:包括硬盘等的存储部分406;以及包括诸如LAN(局域网,Local Area Network)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分407。通信部分407经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器408也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质409,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器408上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分406。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分407从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质409被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)401执行时,执行本公开的方法中限定的上述功能。需要说明的是,本公开所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如C语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、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,该模块、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,两个接连地表示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操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。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本公开中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (10)
1.一种信息生成方法,包括:
获取目标数据库序列,其中,所述目标数据库序列包括第一数目个目标数据库;
基于所述目标数据库序列,生成语境网络,其中,所述语境网络为二维矩阵;
基于所述语境网络和预先确定的经验数据库,生成子语境网络;
基于所述目标数据库序列,生成字形网络,其中,所述字形网络为二维矩阵;
基于所述字形网络和预先确定的经验数据库,生成子字形网络;
将所述子语境网络和所述子字形网络的集合确定为目标信息集合;
将所述目标信息集合推送至目标设备,以控制所述目标设备进行目标操作。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述目标数据库为字符序列。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述基于所述目标数据库序列,生成语境网络,包括:
对于所述目标数据库集合中的每个目标数据库,利用下式,生成该目标数据库的权重矩阵,以得到权重矩阵序列:
其中,w表示权重,i和j分别表示该目标数据库中的字符标识,i≠j,j>i,(i,j)∈r表示字符i和字符j之间的位置的字符无省略号,表示i和j之间的位置的字符有省略号,r为任意字符,r不是省略号,β为任意整数,lj表示字符j的字符位置,li表示字符i的字符位置,wij表示权重矩阵中第i行第j列的值,wij表征字符i和字符j之间的连接关系权重,N表示该目标数据库中的字符数目;
基于所述权重矩阵序列,生成所述语境网络。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述基于所述目标数据库序列,生成字形网络,包括:
对于所述目标数据库序列中的每个目标数据库,生成该目标数据库的字符组件列的序列,以得到字符组件列的序列的序列;
对于所述字符组件列的序列的序列中的每个字符组件列的序列,利用下式,生成该字符组件列的序列的边缘矩阵,以得到边缘矩阵序列:
{Sij=|γ(i)∩γ(j)|}i,j=1,...,T,
其中,S表示边相似性(或称为缘),i和j分别表示该字符组件列的序列中的字符组件列计数,i≠j,γ(i)表示第i个字符组件列,γ(j)表示第j个字符组件列,T表示该字符组件列的序列中的字符组件列数目,Sij表示边缘矩阵中第i行第j列的值;
基于所述边缘矩阵序列,生成所述字形网络。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述预先确定的经验数据库包括第二数目个第一类型字符。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述基于所述权重矩阵序列,生成所述语境网络,包括:
将所述权重矩阵序列中的第一个权重矩阵确定为所述语境网络;
对于所述权重矩阵序列中的每个权重矩阵,利用下式,更新所述语境网络:
Mq=Mq+eq-1,
其中,eq-1表示所述权重矩阵序列中的第q-1个权重矩阵,q为整数,q>1,右上角标为所述权重矩阵序列中的计数,M为所述语境网络,右上角标表示更新迭代的次数。
9.一种第一终端设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,其上存储有一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110396960.4A CN113190643B (zh) | 2021-04-13 | 2021-04-13 | 信息生成方法、终端设备和计算机可读介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110396960.4A CN113190643B (zh) | 2021-04-13 | 2021-04-13 | 信息生成方法、终端设备和计算机可读介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113190643A true CN113190643A (zh) | 2021-07-30 |
CN113190643B CN113190643B (zh) | 2023-02-03 |
Family
ID=76975620
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110396960.4A Active CN113190643B (zh) | 2021-04-13 | 2021-04-13 | 信息生成方法、终端设备和计算机可读介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113190643B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110879940A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-03-13 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于深度神经网络的机器翻译方法及系统 |
AU2018282254A1 (en) * | 2018-12-17 | 2020-07-02 | Canon Kabushiki Kaisha | System and method for determining a three-dimensional position of a person |
CN111581970A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-25 | 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 | 一种网络语境的文本识别方法、装置及存储介质 |
CN111709241A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-09-25 | 西安交通大学 | 一种面向网络安全领域的命名实体识别方法 |
US20210042474A1 (en) * | 2019-03-29 | 2021-02-11 | Beijing Sensetime Technology Development Co., Ltd. | Method for text recognition, electronic device and storage medium |
CN112560504A (zh) * | 2021-02-24 | 2021-03-26 | 北京庖丁科技有限公司 | 抽取表单文档中信息的方法、电子设备和计算机可读介质 |
-
2021
- 2021-04-13 CN CN202110396960.4A patent/CN113190643B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
AU2018282254A1 (en) * | 2018-12-17 | 2020-07-02 | Canon Kabushiki Kaisha | System and method for determining a three-dimensional position of a person |
US20210042474A1 (en) * | 2019-03-29 | 2021-02-11 | Beijing Sensetime Technology Development Co., Ltd. | Method for text recognition, electronic device and storage medium |
CN110879940A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-03-13 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于深度神经网络的机器翻译方法及系统 |
CN111581970A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-25 | 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 | 一种网络语境的文本识别方法、装置及存储介质 |
CN111709241A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-09-25 | 西安交通大学 | 一种面向网络安全领域的命名实体识别方法 |
CN112560504A (zh) * | 2021-02-24 | 2021-03-26 | 北京庖丁科技有限公司 | 抽取表单文档中信息的方法、电子设备和计算机可读介质 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
焦清局 等: ""面向拓片信息的甲骨字网络构建与分析"", 《中文信息学报》 * |
郭凤羽等: "基于语境交互感知和模式筛选的隐式篇章关系识别", 《计算机学报》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113190643B (zh) | 2023-02-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11620321B2 (en) | Artificial intelligence based method and apparatus for processing information | |
CN108804450B (zh) | 信息推送的方法和装置 | |
US11475055B2 (en) | Artificial intelligence based method and apparatus for determining regional information | |
CN112613917A (zh) | 基于用户画像的信息推送方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111147431B (zh) | 用于生成信息的方法和装置 | |
CN109409419B (zh) | 用于处理数据的方法和装置 | |
WO2019061664A1 (zh) | 电子装置、基于用户上网数据的产品推荐方法及存储介质 | |
CN110162518B (zh) | 数据分组方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN110737824B (zh) | 内容查询方法和装置 | |
CN111368551A (zh) | 一种确定事件主体的方法和装置 | |
CN111383768B (zh) | 医疗数据回归分析方法、装置、电子设备及计算机可读介质 | |
CN113590756A (zh) | 信息序列生成方法、装置、终端设备和计算机可读介质 | |
CN111488386B (zh) | 数据查询方法和装置 | |
CN113792138A (zh) | 报表生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US20230085684A1 (en) | Method of recommending data, electronic device, and medium | |
CN109522529B (zh) | 提取文档中数据的方法、装置、介质及电子设备 | |
CN108768742B (zh) | 网络构建方法及装置、电子设备、存储介质 | |
CN113190643B (zh) | 信息生成方法、终端设备和计算机可读介质 | |
CN111897884B (zh) | 数据关系信息显示方法、终端设备 | |
CN115640523A (zh) | 文本相似性度量方法、装置、设备、存储介质和程序产品 | |
CN112883256B (zh) | 多任务处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113362097B (zh) | 一种用户确定方法和装置 | |
CN113806556A (zh) | 基于电网数据的知识图谱的构建方法、装置、设备及介质 | |
CN113779198A (zh) | 基于人工智能的电子名片生成方法、装置、设备及介质 | |
CN109857838B (zh) | 用于生成信息的方法和装置 |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |