CN113360590B - 兴趣点信息的更新方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种兴趣点信息的更新方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及信息智能搜索领域，可以应用于针对指定类型文本内容的识别场景。具体实现方案为：从至少一个用户生成内容中，识别出针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息；构造用于核准用户关注点信息的核准请求信息；向目标兴趣点的运营方推送核准请求信息，获取运营方针对用户关注点信息的核准结果信息；根据核准结果信息更新目标兴趣点的属性信息。上述方法有效地解决了目标兴趣点的各种各样的个性化属性信息的建设问题，确保用户可以尽可能全面地了解关于目标兴趣点的各类属性信息，并且可以提升用户体验。

Description

兴趣点信息的更新方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及人工智能领域，尤其涉及信息智能搜索领域。

背景技术

兴趣点(Point of Interest，POI)泛指一切可以抽象为点的地理对象，尤其是与人们生活密切相关的地理实体，如学校、银行、餐馆、医院、超市等，为了提升兴趣点的信息准确性，需要对现存的兴趣点的属性信息进行核准。

然而，目前只能对兴趣点的固定的属性信息进行核准，如名称、坐标、类别和电话等，但是用户想了解的兴趣点的信息多种多样，难以预先穷尽兴趣点所有可能的个性化属性信息，因此，现有技术无法及时地对上述的个性化属性信息进行更新。

发明内容

本公开提供了一种兴趣点信息的更新方法、装置、电子设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种兴趣点信息的更新方法，包括：

从至少一个用户生成内容中，识别出针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息；

构造用于核准所述用户关注点信息的核准请求信息；

向所述目标兴趣点的运营方推送核准请求信息，获取所述运营方针对所述用户关注点信息的核准结果信息；

根据所述核准结果信息更新所述目标兴趣点的属性信息。

根据本公开的另一方面，提供了一种兴趣点信息的更新装置，包括：

关注点识别模块，用于从至少一个用户生成内容中，识别出针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息；

核准请求生成模块，用于构造用于核准所述用户关注点信息的核准请求信息；

结果获取模块，用于向所述目标兴趣点的运营方推送核准请求信息，获取所述运营方针对所述用户关注点信息的核准结果信息；

属性更新模块，用于根据所述核准结果信息更新所述目标兴趣点的属性信息。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的兴趣点信息的更新方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的兴趣点信息的更新方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的兴趣点信息的更新方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

本公开提供的技术方案带来的有益效果是：

本公开实施提供的方案，可以在互联网上的用户生成内容中，比较准确地识别出用户针对目标兴趣点所关心的用户关注点信息，并且可以自动联系目标兴趣点的运营方对用户关注点信息进行核准和更新，有效地解决了目标兴趣点的各种各样的个性化属性信息的建设问题，确保用户可以尽可能全面地了解关于目标兴趣点的各类属性信息，并且可以提升用户体验。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1示出了本公开实施例提供的一种兴趣点信息的更新方法的流程示意图；

图2示出了本公开实施例提供的另一种兴趣点信息的更新方法的流程示意图；

图3示出了本公开实施例提供的一种兴趣点信息的更新装置的结构示意图之一；

图4示出了本公开实施例提供的一种兴趣点信息的更新装置的结构示意图之二；

图5示出了可以用来实施本公开的实施例兴趣点信息的更新方法的示例电子设备的示意性框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

兴趣点(Point of Interest，POI)泛指一切可以抽象为点的地理对象，尤其是与人们生活密切相关的地理实体，如学校、银行、餐馆、医院、超市等，为了提升兴趣点的信息准确性，需要对现存的兴趣点的属性信息进行核准。

然而，目前只能对兴趣点的固定的属性信息进行核准，如名称、坐标、类别和电话等。但是用户想了解的兴趣点的信息多种多样，例如，用户想了解的关于兴趣点的个性化属性信息可以包括“是否可以带宠物”，“周末开不开门”，“能不能免费停车”，“需不需要门票”，“能不能进行核酸检测”，“有没有发热门诊”等，可见，现实情况中难以预先穷尽兴趣点所有可能的个性化属性信息。由于无法预先构建兴趣点的上述个性化属性信息，也就无法及时地对这些信息进行核准和更新，导致用户无法获知到这些个性化属性信息的准确内容。

本公开实施例提供的兴趣点信息的更新方法、装置、电子设备以及存储介质，旨在解决现有技术的如上技术问题中的至少一个。

图1示出了本公开实施例提供的一种兴趣点信息的更新方法的流程示意图，如图1所示，该方法主要可以包括以下步骤：

S110：从至少一个用户生成内容中，识别出针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息。

用户生成内容是互联网术语，英文全称为User Generated Content，英文缩写为UGC。用户生成内容的概念最早起源于互联网领域，即用户将自己原创的内容通过互联网平台进行展示或者提供给其他用户。用户生成内容可能会包含有用户对目标兴趣点所关心的需求，本公开实施例中，将包含有用户对目标兴趣点所关心的需求的用户生成内容，称为针对目标兴趣点的用户关注点信息。进一步地，由于用户生成内容并不一定是准确的，因此本步骤所识别出的用户关注点信息需要经过后续步骤的进一步核准，因此在本步骤中，将包含有用户对目标兴趣点所关心的需求的用户生成内容，称为针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息。

为了提高识别出针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息的效率，可以预先确定与目标兴趣点相关的至少一个信息渠道，从而缩小搜索范围，这里至少一个信息渠道包括地图应用、论坛、用户搜索日志、购物应用、视频应用。在确定出至少一个信息渠道之后，从至少一个信息渠道中获取与目标兴趣点相关的至少一个用户生成内容。

以目标兴趣点是餐厅A为例，针对餐厅A的用户生成内容a1为“这家餐厅可以免费停车”，可以预见用户对餐厅A所关心的需求是“是否可以免费停车”；用户生成内容a2为“这家餐厅可以观看表演”，可以预见用户对餐厅A所关心的需求是“是否可以观看表演”。上述的用户生成内容a1好用户生成内容a2都可以被识别为针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息。

如前文所述，本公开实施例将包含有用户对目标兴趣点所关心的需求的用户生成内容，称为针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息；可以理解，还有一些用户生成内容并不能作为用户关注点信息。因此，本公开实施例的用户生成内容包括事实性用户生成内容和/或主观性用户生成内容，可以将至少一个用户生成内容输入到分类模型，基于分类模型从至少一个用户生成内容中识别出事实性用户生成内容，将事实性用户生成内容确定为针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息。

S120：构造用于核准用户关注点信息的核准请求信息。

上述步骤中所识别出的用户关注点信息的内容往往难以理解，无法直接作为与目标兴趣点的运营方进行沟通的话术，例如，用户关注点信息可能是“这家酒店可以免费停车”或者“吃饭的时候还可以看表演啊”等形式的内容，直接采用这样原始的内容与目标兴趣点的运营方沟通，运营方会难以理解。同时，由于针对目标兴趣点可能挖掘到很多用户关注点信息，如果各用户关注点信息都需要通过人工进行核准，会造成较大的人工成本，因此本公开实施例可以基于预设的话术格式为各用户关注点信息构造核准请求信息，例如，将“这家酒店可以免费停车”和“吃饭的时候还可以看表演啊”分别构造为“请问你家酒店能免费停车吗？”和“你们饭店吃饭时候有表演吗？”这样的话术，之后由机器通过核准请求信息与目标兴趣点的运营方进行用户关注点信息的核准工作。可选地，本公开实施例可以获取目标兴趣点的身份信息，将身份信息和用户关注点信息输入到请求信息生成模型，基于请求信息生成模型生成用于核准用户关注点信息的核准请求信息，之后由机器通过核准请求信息与目标兴趣点的运营方进行用户关注点信息的核准工作。

可以理解，识别出的目标兴趣点的多个用户关注点信息的含义可能是相同的，例如“有免费停车位”、“可以免费停车”、“停车免费”，“停车不要钱”、“免费停车”、“有免费停车场”和“停车不收钱”都是表达了用户所关心的“是否能免费停车”的需求，对于含义相同的多个用户关注点信息，只需要进行针对其中一个用户关注点信息进行的核准和更新即可，避免对相同含义的用户关注点信息进行重复核准，从而节省资源。

基于上述原因，本公开实施例可以预先建立一个关注点信息库，关注点信息库包含至少一个历史用户关注点信息，历史用户关注点信息为已识别出的用户关注点信息。本公开实施例可以在识别出一个用户关注点信息之后，确定用户关注点信息与关注点信息库中的每个历史用户关注点信息是否相同，当用户关注点信息与关注点信息库中的各历史用户关注点信息均不同时，构造用于核准用户关注点信息的核准请求信息。可以理解，如果识别出用户关注点信息与关注点信息库中的一个历史用户关注点信息相同，则可以停止针对用户关注点信息执行后续的步骤。

S130：向目标兴趣点的运营方推送核准请求信息，获取运营方针对用户关注点信息的核准结果信息。

在本公开实施例中，可以通过多种通信方式向目标兴趣点的运营方 (如餐厅的所有者)推送核准请求信息，例如可以通过电话、短信、邮件或即时通讯软件将核准请求信息推送给目标兴趣点的运营方，基于运营方的针对核准话的反馈得到用户关注点信息的核准结果信息。例如，可以通过的智能语音机器人与目标兴趣点的运营方进行电话沟通，询问“请问你们家有可以免费停车吗”之后；若运营方的回答为肯定，则核准结果信息可以为“餐厅可以免费停车”；若运营方的回答为否定，则核准结果信息可以为“餐厅不可以免费停车”。

S140：根据核准结果信息更新目标兴趣点的属性信息。

在本公开实施例中，可以将核准结果信息添加为目标兴趣点新的属性信息，与目标兴趣点进行关联存储。

本公开实施提供的兴趣点信息的更新方法，可以在互联网上的用户生成内容中，比较准确地识别出用户针对目标兴趣点所关心的用户关注点信息，并且可以自动联系目标兴趣点的运营方对用户关注点信息进行核准和更新，有效地解决了目标兴趣点的各种各样的个性化属性信息的建设问题，确保用户可以尽可能全面地了解关于目标兴趣点的各类属性信息，并且可以提升用户体验。

图2示出了本公开实施例提供的一种兴趣点信息的更新方法的流程示意图，如图2所示，该方法主要可以包括以下步骤：

S210：预先确定与目标兴趣点相关的至少一个信息渠道，从至少一个信息渠道中获取与目标兴趣点相关的至少一个用户生成内容。

预先确定与目标兴趣点相关的至少一个信息渠道可以缩小搜索范围，提高识别出针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息的效率，这里，至少一个信息渠道包括地图应用、论坛、用户搜索日志、购物应用、视频应用，例如百度地图、百度知道和百度贴吧等。

S220：将至少一个用户生成内容输入到分类模型，基于分类模型从至少一个用户生成内容中识别出事实性用户生成内容，将事实性用户生成内容确定为针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息。

本公开实施例中，用户生成内容包括事实性用户生成内容和/或主观性用户生成内容，其中，事实性用户生成内容可以作为针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息。具体来说，事实性用户生成内容可以包括用户针目标兴趣点的属性的事实性描述内容或问询内容，主观性用户生成内容可以包括用户针所述目标兴趣点的主观评价内容、或者与用户本身相关的描述内容，通过进一步细化用户生成内容的类别，可以有效提升识别结果的准确性。

下面以餐厅A为例，介绍针对餐厅A的几种类型的用户生成内容。

用户针餐厅A的属性的事实性描述内容：“这是一家五星级酒店”、“吃饭的时候还有表演”、“停车免费。

用户针餐厅A的属性的事实性问询内容：“他家能带宠物吃饭吗”，“是川菜还是鲁菜啊”。

用户针餐厅A的主观评价内容：“这家餐厅真好吃”、“环境优美”、“再也不来了，什么破地方”。

用户本身相关的描述内容：“我经常来这里”、“我路过的时候就进来了”。

在本公开实施例中，分类模型可以是任意一种能够对输入的用户生成内容进行分类的模型，例如Ernie模型、GPT模型和ELMO模型，此处不做限制。基于分类模型从至少一个用户生成内容中识别出用户针对目标兴趣点的属性的事实性描述内容或问询内容，将用户针对目标兴趣点的属性的事实性描述内容或问询内容确定为针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息

本公开实施例的分类模型可以优选采用Ernie模型，Ernie模型是双向语言模型，拥有上下文信息。相比单向语言的GPT模型和简单的双向语言的ELMO模型，Ernie模型的识别效果更好。Ernie采用Transformer作为特征提取器，相比于RNN系列的特征提取器，Transformer可以并行，还可以捕捉长序列的依赖关系。Ernie模型采用pre-train+fine-turning的训练模式，基于超大量语料进行pre-train，在pre-train过程中，Ernie模型已经能学好词语、句法、语义等特征，面对具体任务只需用较少量的数据进行fine-truning，即可得到能够满足要求的Ernie模型，也就是说，Ernie模型能以较少量的标注数据即可完成对用户生成内容进行分类的训练任务。

S230：确定用户关注点信息与关注点信息库中的每个历史用户关注点信息是否相同。

在本公开实施例中，可以计算用户关注点信息与历史用户关注点信息的语义相似度，基于语义相似度判断二者是否相同。可选地，可以通过语义相似度模型来计算用户关注点信息与历史用户关注点信息的语义相似度并判断二者是否相同。其中，语义相似度模型可以是任意一种能够计算用户关注点信息与历史用户关注点信息的语义相似度，此处不做限制。

例如，本公开实施例可以采用基于Ernie的语义相似度模型，将用户关注点信息和关注点信息库中的每个历史用户关注点信息输入到语义相似度模型，基于语义相似度模型计算用户关注点信息和关注点信息库中的每个历史用户关注点信息的相似度；针对关注点信息库中的每个历史用户关注点信息，当用户关注点信息和该历史用户关注点信息的相似度不大于预设的相似度阈值时，确定用户关注点信息与该历史用户关注点信息不同。可以理解，当用户关注点信息和该历史用户关注点信息的相似度大于预设的相似度阈值时，可以确定用户关注点信息与该历史用户关注点信息相同。另外，相似度阈值可以根据实际的设计需要而定。通过上述步骤，可以确定用户关注点信息与关注点信息库中的每个历史用户关注点信息是否相同。

例如，识别出的目标兴趣点的用户关注点信息为“有免费停车位”，关注点信息库中的一个历史用户关注点信息为“可以免费停车”，相似度阈值为0.9。将“有免费停车位”和“有免费停车位”输入到语义相似度模型，通过语义相似度模型计算出的相似度为0.95，因此可确认有免费停车位”和“有免费停车位”相同。

S240：当用户关注点信息与关注点信息库中的各历史用户关注点信息均不同时，获取目标兴趣点的身份信息，将身份信息和用户关注点信息输入到请求信息生成模型，基于请求信息生成模型生成用于核准用户关注点信息的核准请求信息。

请求信息生成模型可以是任意一种能够完成核准请求信息生成任务的模型，此处不做限制。例如，本公开实施例可以采用ERNIE-GEN来生成核准请求信息。ERNIE-GEN是面向生成任务的预训练-微调框架，首次在预训练阶段加入span-by-span生成任务，让模型每次能够生成一个语义完整的片段。在预训练和微调中通过填充式生成机制和噪声感知机制来缓解曝光偏差问题。此外,ERNIE-GEN采样多片段-多粒度目标文本采样策略,增强源文本和目标文本的关联性，加强了编码器和解码器的交互。

下面简单介绍一下请求信息生成模型的训练过程：

对于请求信息生成模型的训练数据，可以采用的是 pre-train+fine-turning的方式，因此训练数据不需要太多，为了确保训练数据足够准确，可以通过人工标注的方式生成训练集和测试集数据。这里，可以通过兴趣点的身份信息和用户关注点信息生成训练数据，其中，身份信息可以是能够代表兴趣点的身份标识的信息，如兴趣点的名称。以兴趣点的商场B、用户关注点信息是“这家商场还有表演呢”为例，训练数据可以是：“商场B|商场|这家商场还有表演呢|||请问你们家有表演吗？”。通过预设数量的训练数据对模型进行训练，得到能够准确生成核准请求信息的请求信息生成模型。通过请求信息生成模型可以生成包含一套完整的话术的核准请求信息，基于该完整的话术与来与运营方完整沟通。

可选地，本公开实施例的核准请求信息可以包括确认对方身份的话术、表明我方身份的话术以及核准用户关注点信息的话术，以目标兴趣点是餐厅A、用户关注点信息是“这家餐厅可以免费停车”为例，通过请求信息生成模型生成的核准请求信息可以包括如下话术：

你好，请问这里是海底捞餐厅吗[确认对方身份的话术]

我是为你服务智能客服小度，想帮你维护下你家餐厅的详细信息[表明我方身份的话术]

请问你们家有可以免费停车吗[核准用户关注点信息的话术]。

S250：向目标兴趣点的运营方推送核准请求信息，获取运营方针对用户关注点信息的核准结果信息。

在本公开实施例中，可以通过多种通信方式向目标兴趣点的运营方 (如餐厅的所有者)推送核准请求信息，例如可以通过电话、短信、邮件或即时通讯软件将核准请求信息推送给目标兴趣点的运营方，基于运营方的针对核准话的反馈得到用户关注点信息的核准结果信息。例如，可以通过的智能语音机器人与目标兴趣点的运营方进行电话沟通，基于上述步骤生成的核准请求信息发送相应的语音，基于运营方的回答结果生成针对用户关注点信息的核准结果信息。

例如，在询问“请问你们家有可以免费停车吗”之后；若运营方的回答为肯定，则核准结果信息可以为“餐厅可以免费停车”；若运营方的回答为否定，则核准结果信息可以为“餐厅不可以免费停车”。

S260：根据核准结果信息更新目标兴趣点的属性信息。

在本公开实施例中，可以将核准结果信息添加为目标兴趣点新的属性信息，与目标兴趣点进行关联存储。

基于与上述的兴趣点信息的更新方法相同的原理，图3示出了本公开实施例提供的一种兴趣点信息的更新装置的结构示意图之一，图4示出了本公开实施例提供的一种兴趣点信息的更新装置的结构示意图之二。如图 3所示，该兴趣点信息的更新装置30包括关注点识别模块310、核准请求生成模块320、结果获取模块330和属性更新模块340。

关注点识别模块310用于从至少一个用户生成内容中，识别出针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息。

核准请求生成模块320用于构造用于核准用户关注点信息的核准请求信息。

结果获取模块330用于向目标兴趣点的运营方推送核准请求信息，获取运营方针对用户关注点信息的核准结果信息。

属性更新模块340用于根据核准结果信息更新目标兴趣点的属性信息。

本公开实施提供的兴趣点信息的更新装置，可以在互联网上的用户生成内容中，比较准确地识别出用户针对目标兴趣点所关心的用户关注点信息，并且可以自动联系目标兴趣点的运营方对用户关注点信息进行核准和更新，有效地解决了目标兴趣点的各种各样的个性化属性信息的建设问题，确保用户可以尽可能全面地了解关于目标兴趣点的各类属性信息，并且可以提升用户体验。

在本公开实施例中，用户生成内容包括事实性用户生成内容和/或主观性用户生成内容。关注点识别模块310在用于从至少一个用户生成内容中，识别出针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息时，具体用于：

将至少一个用户生成内容输入到分类模型，基于分类模型从至少一个用户生成内容中识别出事实性用户生成内容；

将事实性用户生成内容确定为针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息。

在本公开实施例中，事实性用户生成内容包括用户针目标兴趣点的属性的事实性描述内容或问询内容；

和/或，主观性用户生成内容包括用户针目标兴趣点的主观评价内容、或者与用户本身相关的描述内容。

在本公开实施例中，如图4所示，兴趣点信息的更新装置30还包括内容获取模块350，内容获取模块350用于：

确定与目标兴趣点相关的至少一个信息渠道，其中，至少一个信息渠道包括地图应用、论坛、用户搜索日志、购物应用、视频应用；

从至少一个信息渠道中获取与目标兴趣点相关的至少一个用户生成内容。

在本公开实施例中，核准请求生成模块320在用于构造用于核准用户关注点信息的核准请求信息时，具体用于：

确定用户关注点信息与关注点信息库中的每个历史用户关注点信息是否相同；

当用户关注点信息与关注点信息库中的各历史用户关注点信息均不同时，构造用于核准用户关注点信息的核准请求信息。

在本公开实施例中，核准请求生成模块320通过以下方式步骤确定用户关注点信息与关注点信息库中的每个历史用户关注点信息是否相同：

将用户关注点信息和关注点信息库中的每个历史用户关注点信息输入到语义相似度模型，基于语义相似度模型计算用户关注点信息和关注点信息库中的每个历史用户关注点信息的相似度；

针对关注点信息库中的每个历史用户关注点信息，当用户关注点信息和该历史用户关注点信息的相似度不大于预设的相似度阈值时，确定用户关注点信息与该历史用户关注点信息不同。

在本公开实施例中，核准请求生成模块320在用于构造用于核准用户关注点信息的核准请求信息时，具体用于：

获取目标兴趣点的身份信息；

将身份信息和用户关注点信息输入到请求信息生成模型，基于请求信息生成模型生成用于核准用户关注点信息的核准请求信息。

以理解的是，本公开实施例中的兴趣点信息的更新装置的上述各模块具有实现上述的地图渲染方法相应步骤的功能。该功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。上述模块可以是软件和/或硬件，上述各模块可以单独实现，也可以多个模块集成实现。对于上述地图渲染装置的各模块的功能描述具体可以参见上述的地图渲染方法的对应描述，在此不再赘述。

在此需要说明的是，本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图5示出了可以用来实施本公开的实施例兴趣点信息的更新方法的示例电子设备的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图5所示，设备500包括计算单元501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(RAM)503中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在 RAM 503中，还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O) 接口505也连接至总线504。

设备500中的多个部件连接至I/O接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如兴趣点信息的更新方法。例如，在一些实施例中，兴趣点信息的更新方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到RAM 503并由计算单元501执行时，可以执行上文描述的兴趣点信息的更新方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行兴趣点信息的更新方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/ 或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入) 来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (14)

1.一种兴趣点信息的更新方法，包括：

从至少一个用户生成内容中，识别出针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息；

构造用于核准所述用户关注点信息的核准请求信息；

向所述目标兴趣点的运营方推送核准请求信息，获取所述运营方针对所述用户关注点信息的核准结果信息；

根据所述核准结果信息更新所述目标兴趣点的属性信息；

其中，用户生成内容包括事实性用户生成内容和/或主观性用户生成内容；

所述从至少一个用户生成内容中，识别出针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息，包括：

将至少一个用户生成内容输入到分类模型，基于所述分类模型从至少一个用户生成内容中识别出所述事实性用户生成内容；

将所述事实性用户生成内容确定为针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述事实性用户生成内容包括用户针所述目标兴趣点的属性的事实性描述内容或问询内容；

和/或，所述主观性用户生成内容包括用户针所述目标兴趣点的主观评价内容、或者与用户本身相关的描述内容。

3.根据权利要求1所述的方法，在所述从至少一个用户生成内容中，识别出针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息之前，还包括：

确定与目标兴趣点相关的至少一个信息渠道，其中，所述至少一个信息渠道包括地图应用、论坛、用户搜索日志、购物应用、视频应用；

从所述至少一个信息渠道中获取与所述目标兴趣点相关的至少一个用户生成内容。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述构造用于核准所述用户关注点信息的核准请求信息，包括：

确定所述用户关注点信息与关注点信息库中的每个历史用户关注点信息是否相同；

当所述用户关注点信息与所述关注点信息库中的各历史用户关注点信息均不同时，构造用于核准所述用户关注点信息的核准请求信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，通过以下方式步骤确定所述用户关注点信息与关注点信息库中的每个历史用户关注点信息是否相同：

将所述用户关注点信息和关注点信息库中的每个历史用户关注点信息输入到语义相似度模型，基于所述语义相似度模型计算所述用户关注点信息和所述关注点信息库中的每个所述历史用户关注点信息的相似度；

针对关注点信息库中的每个历史用户关注点信息，当所述用户关注点信息和该历史用户关注点信息的相似度不大于预设的相似度阈值时，确定所述用户关注点信息与该历史用户关注点信息不同。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述构造用于核准所述用户关注点信息的核准请求信息，包括：

获取所述目标兴趣点的身份信息；

将所述身份信息和所述用户关注点信息输入到请求信息生成模型，基于所述请求信息生成模型生成用于核准所述用户关注点信息的核准请求信息。

7.一种兴趣点信息的更新装置，包括：

关注点识别模块，用于从至少一个用户生成内容中，识别出针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息；

核准请求生成模块，用于构造用于核准所述用户关注点信息的核准请求信息；

结果获取模块，用于向所述目标兴趣点的运营方推送核准请求信息，获取所述运营方针对所述用户关注点信息的核准结果信息；

属性更新模块，用于根据所述核准结果信息更新所述目标兴趣点的属性信息；

其中，用户生成内容包括事实性用户生成内容和/或主观性用户生成内容；

所述关注点识别模块在用于从至少一个用户生成内容中，识别出针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息时，具体用于：

将至少一个用户生成内容输入到分类模型，基于所述分类模型从至少一个用户生成内容中识别出所述事实性用户生成内容；

将所述事实性用户生成内容确定为针对目标兴趣点的待核准的用户关注点信息。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述事实性用户生成内容包括用户针所述目标兴趣点的属性的事实性描述内容或问询内容；

和/或，所述主观性用户生成内容包括用户针所述目标兴趣点的主观评价内容、或者与用户本身相关的描述内容。

9.根据权利要求7所述的装置，还包括内容获取模块，所述内容获取模块用于：

确定与目标兴趣点相关的至少一个信息渠道，其中，所述至少一个信息渠道包括地图应用、论坛、用户搜索日志、购物应用、视频应用；

从所述至少一个信息渠道中获取与所述目标兴趣点相关的至少一个用户生成内容。

10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述核准请求生成模块在用于构造用于核准所述用户关注点信息的核准请求信息时，具体用于：

确定所述用户关注点信息与关注点信息库中的每个历史用户关注点信息是否相同；

当所述用户关注点信息与所述关注点信息库中的各历史用户关注点信息均不同时，构造用于核准所述用户关注点信息的核准请求信息。

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述核准请求生成模块通过以下方式步骤确定所述用户关注点信息与关注点信息库中的每个历史用户关注点信息是否相同：

将所述用户关注点信息和关注点信息库中的每个历史用户关注点信息输入到语义相似度模型，基于所述语义相似度模型计算所述用户关注点信息和所述关注点信息库中的每个所述历史用户关注点信息的相似度；

针对关注点信息库中的每个历史用户关注点信息，当所述用户关注点信息和该历史用户关注点信息的相似度不大于预设的相似度阈值时，确定所述用户关注点信息与该历史用户关注点信息不同。

12.根据权利要求7至11中任一项所述的装置，其中，所述核准请求生成模块在用于构造用于核准所述用户关注点信息的核准请求信息时，具体用于：

获取所述目标兴趣点的身份信息；

将所述身份信息和所述用户关注点信息输入到请求信息生成模型，基于所述请求信息生成模型生成用于核准所述用户关注点信息的核准请求信息。

13.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法。

14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-6中任一项所述的方法。