CN113590903A - 一种情报数据的管理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种情报数据的管理方法及装置，所述方法包括：当接收用户输入的情报数据时，按照预设的特征种类获取用户的个人特征数据以及从所述情报数据中提取情报特征数据；采用所述个人特征数据和所述情报特征数据确定语意数据；利用所述语意数据仿真搭建语意场景，并确定所述语意场景对应的场景类别；按照所述场景类别从所述多个服务器筛选目标服务器，并将所述情报数据发送至所述目标服务器，以供所述目标服务器执行对应的管理操作。本发明可以对用户输入的各种情报信息和情报数据进行审查核实，从而快速匹配信息对应的应用场景，基于其应用场景执行对应的场景操作，以提高信息的处理和管理效率。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统数据的管理领域，尤其涉及一种情报数据的管理方法及装置。
背景技术
随着人们对电力的需求逐渐增加，无论是居民用电还是工业或军事用电，均对电力有大量需求，而且现在各个国家已经从原有的燃气能源转换为现有的电力能源，电力能源已成为必不可小的重要产业。
基于上述，由于电力能源的重要性，关于其运行、调试、安装、所在地区位置、设备结构等均属于企业战略情报信息和情报数据，需要密封整理和保存。由于数据的重要性，现有的数据管理方式是人工填写相应的资料，以及人工进行信息排查，在核实通过后保存为纸质版安放在特定的区域中，由技术人员进行相应的人工管理。
但现有的情报数据管理方式有以下的技术问题：首先，人工手动填写速度慢，耗时长，效率低，而且各个信息之间的等级或重要程度难以区分，每次都需要人为判断信息的重要程度，容易导致重要性较低和重要性较高的信息存放在一起，也可能出现人为的判断出错，容易导致重要信息泄露，并且技术人员在调用信息时，往往需要长时间查找，信息调用的操作困难。
发明内容
本发明提出一种情报数据的管理方法及装置，所述方法以解决现有管理方式耗时长、效率低、调用难以及容易出场的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种情报数据的管理方法，所述方法适用于智能终端，所述智能终端分别与多个服务器连接，所述方法包括：
当接收用户输入的情报数据时，按照预设的特征种类获取用户的个人特征数据以及从所述情报数据中提取情报特征数据；
采用所述个人特征数据和所述情报特征数据确定语意数据；
利用所述语意数据仿真搭建语意场景，并确定所述语意场景对应的场景类别；
按照所述场景类别从所述多个服务器筛选目标服务器，并将所述情报数据发送至所述目标服务器，以供所述目标服务器执行对应的管理操作。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述采用所述个人特征数据和所述情报特征数据确定语意数据，包括：
从所述个人特征数据中提取身份信息数据，并基于所述身份信息数据确定用户的权限等级；
按照所述权限等级获取对应的等级分词规则；
按照所述等级分词规则对所述情报特征数据进行分词，得到若干个情报分词；
通过所述若干个情报分词确定语意数据。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述利用所述语意数据仿真搭建语意场景，包括：
根据所述语意数据确定语意目标；
采集若干张关于所述语意目标的外观图像，每张所述外观图像对应一个语意目标的状态；
分别截取每张所述外观图像的外观轮廓，得到若干个外观轮廓；
利用所述若干个外观轮廓搭建成3D的语意场景。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述确定所述语意场景对应的场景类别，包括：
获取预设的类别列表，所述类别列表中包含多个用户设定的虚拟场景；
分别计算所述语意场景与每个所述虚拟场景的场景匹配值，得到多个场景匹配值；
从所述多个场景匹配值中筛选数值最大的场景匹配值，并获取数值最大的场景匹配值对应的虚拟场景的类别为场景类别。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述按照所述场景类别从所述多个服务器筛选目标服务器，包括：
获取所述场景类别的类别编号；
根据所述类别编号从所述多个服务器中查找对应的目标服务器。
在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述将所述情报数据发送至所述目标服务器的步骤后，所述方法还包括：
获取用户的查询请求；
基于所述查询请求从所述多个服务器中确定请求服务器；
接收所述请求服务器发送的情报数据集，所述情报数据集为所述请求服务器基于查询请求从数据库中打包数据后得到。
在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述按照预设的特征种类获取用户的个人特征数据以及从所述情报数据中提取情报特征数据的步骤后，所述方法还包括：
若采用所述个人特征数据和所述情报特征数据确定为非语意数据时，则删除或过滤所述情报数据。
本发明实施例的第二方面提供了一种情报数据的管理装置，所述装置适用于智能终端，所述智能终端分别与多个服务器连接，所述装置包括：
提取模块，用于当接收用户输入的情报数据时，按照预设的特征种类获取用户的个人特征数据以及从所述情报数据中提取情报特征数据；
确定模块，用于采用所述个人特征数据和所述情报特征数据确定语意数据；
搭建模块，用于利用所述语意数据仿真搭建语意场景，并确定所述语意场景对应的场景类别；
筛选模块，用于按照所述场景类别从所述多个服务器筛选目标服务器，并将所述情报数据发送至所述目标服务器，以供所述目标服务器执行对应的管理操作。
相比于现有技术，本发明实施例提供的一种情报数据的管理方法及装置，其有益效果在于：本发明可以对用户输入的各种情报信息和情报数据进行审查核实，从而快速匹配信息对应的应用场景，基于其应用场景执行对应的场景操作，以提高信息的处理和管理效率。
附图说明
图1是本发明一实施例提供的一种情报数据的管理方法的流程示意图；
图2是本发明一实施例提供的一种情报数据的管理装置的结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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作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。
现有的情报数据管理方式有以下的技术问题：首先，人工手动填写速度慢，耗时长，效率低，而且各个信息之间的等级或重要程度难以区分，每次都需要人为判断信息的重要程度，容易导致重要性较低和重要性较高的信息存放在一起，也可能出现人为的判断出错，容易导致重要信息泄露，并且技术人员在调用信息时，往往需要长时间查找，信息调用的操作困难。
为了解决上述问题，下面将通过以下具体的实施例对本申请实施例提供的一种情报数据的管理方法进行详细介绍和说明。
参照图1，示出了本发明一实施例提供的一种情报数据的管理方法的流程示意图。
在本实施例中，所述方法可以适用于智能终端，所述智能终端分别与多个服务器连接。其中，每个服务器可以分别对应存储一种类型或一种场景的情报数据，实现区分存放多种不同情报数据的效果，方便技术人员后续进行相应的情报数据的管理操作，以提高情报数据的管理效率。
在一实施例中，本发明的智能终端与多个服务器可以组成存储系统，每个服务器分别存储一种类别的数据，每个服务器的编码可以随意改变，使得每次进行存储时，均需要查找对应编码，以实现数据存储方式的加密。
可选地，在存储过程中，在系统写入数据至高速缓存之前、或写入数据至高速缓存之后或者以定期或不定期方式来侦测高速缓存内所储存的写入数据的状态，并且判断在闪存储存系统的实体单元中写入所有暂存的写入数据所需的时间是否会超过一处理时间上限值。此外，当判断写入所有暂存的写入数据所需的时间会超过此处理时间上限值时，则将暂存于高速缓存中的部分写入数据先写入至实体单元中。
在此，处理时间上限值是由使用者所设定的预期值，其表示使用者能容许系统处于忙碌状态而无法回应其他指令的时间。在以下实施例中，此处理时间上限值是设定为800毫秒(millisecond)。基此，本发明能够在具有高速缓存的闪存储存系统中当主机系统下达清空(flush)高速缓存内大量或分散的数据时所发生上述时间延迟的问题。
其中，作为示例的，所述情报数据的管理方法，可以包括：
S11、当接收用户输入的情报数据时，按照预设的特征种类获取用户的个人特征数据以及从所述情报数据中提取情报特征数据。
在一实施例中，用户可以通过智能终端输入情报数据。所述特征种类为用户预先设定需要采集的特征的种类，可以是外观、关键词、指纹、分词数量等等。
在实际操作时，当智能终端在接收用户输入情报数据前，智能终端可以获取用户输入登录信息，并在用户输入情报数据时通过智能终端的摄像头拍摄用户的图像、用户所在环境的图像以及采集用户的指纹信息，然后按照特征种类在从登录信息、拍摄的用户图像、环境图像以及指纹信息提取用户对应的个人特征数据。
在用户输入情报数据时或者在用户输入情报数据完成后，可以按照特征种类从情报数据中提取对应的情报特征数据。
S12、采用所述个人特征数据和所述情报特征数据确定语意数据。
利用个人特征数据与情报特征数据可以确定用户输入的情报数据对应的语意，该语意可以是用户检测设备后的检测报告，可以关于设备运行的各种参数，也可以对设备所在区域的调研信息等等。
通过确定用户输入的情报数据所对应的语意数据，可以根据其语意数据进行相应的管理操作，以确定对应的存储管理服务器，从而方便后台工作人员或服务器进行相应的操作。
为了准确识别语意数据，在一可选的实施例中，步骤S12可以包括以下子步骤：
子步骤S121、从所述个人特征数据中提取身份信息数据，并基于所述身份信息数据确定用户的权限等级。
具体地，该身份信息数据可以是用户登录时输入的身份验证信息，该身份验证信息可以包括账号和密码，从而可以根据其账号和密码确定用户的权限等级。
在实际操作中，在用户注册时可以给用户分配账号，会设定该账号对应的权限等级，不同的权限等级所涉及的内容和范畴均不相同，权限等级高，所涉及的情报数据的内容更多，可以执行的操作也越多，对应该用户输入的情报数据的重要性也越高，其对应的语意更广。
子步骤S122、按照所述权限等级获取对应的等级分词规则。
由于不同的语意所包含的意思均不同，可以根据不同的语意确定不同的分词规则。
在应用时，用户可以预先设定不同的分词规则，不同的分词规则对应不同的等级。
例如，有10个等级，分别为1、2、3、4、5、6、7、8、9、10。每个等级可以对应一个或多个分词规则。
子步骤S123、按照所述等级分词规则对所述情报特征数据进行分词，得到若干个情报分词。
可以利用权限等级所对应的分词规则对情报数据进行分词。
在使用时，若该权限等级可以对应的多个分词规则，可以分别采用每个分词规则对应情报数据进行分词，从而得到每个分词规则对应的若干个情报分词。
子步骤S124、通过所述若干个情报分词确定语意数据。
在一可选的实施例中，在分词后，可以从若干个情报分词中挑选对应的关键词，识别每个关键词的词含义，基于词含义确定语意内容，以得到语意数据。
在又一可选的实施例中，可以在分词后，采用训练好的词语神经网络，采用词语神经网络将若干个情报分词重新构建成对应的情报语句，并识别情报语句的语句含义，基于语句含义确定语意内容，从而得到语意数据。
S13、利用所述语意数据仿真搭建语意场景，并确定所述语意场景对应的场景类别。
在确定语意数据后，可以基于语意数据确定该语意所对应的应用场景，该应用场景可以是包括其适用对象、所在环境和使用后所产生的变化等等。
再通过其语意场景确定该场景的类别，从而可以根据该场景类别进行分类，以分配适用的服务器对情报数据进行相应存储和管理。
由于用户是使用智能终端输入情报数据，为了让用户可以在后期对情报数据的分类进行人工核实，以确定其搭建的场景是否准确，在其中一种的实施例中，步骤S13可以包括以下子步骤：
子步骤S131、根据所述语意数据确定语意目标。
具体地，语意目标为语意具体对应的对象。例如，该情报数据是设备的参数，该语意数据则对应在xxx节点的xxx设备的运行参数，对应的语音目标则为涉及的供电设备本身。
子步骤S132、采集若干张关于所述语意目标的外观图像，每张所述外观图像对应一个语意目标的状态。
在本实施例中，在安装使用供电设备时，为了方便后续的管理与维修，会拍摄相应的设备图像，并存储在预设的数据库中。
在实际操作中，在确定该供电设备后，可以从预设的数据库中采集若干张供电设备的外观图像。每张外观图像可以对应不同角度的供电设备。
子步骤S133、分别截取每张所述外观图像的外观轮廓，得到若干个外观轮廓。
分别截取每张外观图像关于供电设备的外观轮廓，可以得到若干个外观轮廓，每个外观轮廓对应不同角度的供电设备。
子步骤S134、利用所述若干个外观轮廓搭建成3D的语意场景。
可以采用若干个外轮轮廓构建3D模组，再根据3D模组制作成语意场景，该语意场景为具体的供电设备的3D模型。
为了根据场景确定对应的分类，在其中一种的实施例中，步骤S13还可以包括以下子步骤：
子步骤S135、获取预设的类别列表，所述类别列表中包含多个用户设定的虚拟场景。
具体地，该预设的类别列表为用户预先设定的列表，在实际操作中，用户可以预先添加若干个类别，并对每个类别添加一个特定格式的编号，然后按照编号进行排序以得到类别列表。
每个类别场景内，可以包含若干个虚拟场景，该虚拟场景也可以为用户设定的使用场景。
子步骤S136、分别计算所述语意场景与每个所述虚拟场景的场景匹配值，得到多个场景匹配值。
在一实施例中，语意场景为对应的供电设备的3D模型，可以对3D模型进行模型识别，从而得到供电设备的使用场景，然后将使用场景与虚拟场景进行场景匹配值计算，得到多个场景匹配值。
子步骤S137、从所述多个场景匹配值中筛选数值最大的场景匹配值，并获取数值最大的场景匹配值对应的虚拟场景的类别为场景类别。
在实际操作中，由于每个类别包括若干个虚拟场景，可以分别计算使用场景与每个虚拟场景的场景匹配值，然后将该类别所包含的场景匹配值进行相加，得到每个类别对应的一个场景匹配值。
接着，从多个场景匹配值中筛选数值最大的场景匹配值，以该数值最大的场景匹配值对应的种类类别为场景类别。
通过多重计算与筛选，可以准确确定情报数据所对应的场景类别，从而可以根据场景类别进行相应的分配与管理操作，以提高数据的处理效率。
S14、按照所述场景类别从所述多个服务器筛选目标服务器，并将所述情报数据发送至所述目标服务器，以供所述目标服务器执行对应的管理操作。
在确定场景类别后，可以基于场景类别从多个服务器中筛选需要进行数据存储与数据管理的目标服务器，将数据发送至目标服务器，由目标服务器对情报数据进行相应的管理操作。
为了提高处理效率，在其中一种的实施例中，步骤S14可以包括以下子步骤：
子步骤S141、获取所述场景类别的类别编号。
具体地，由于用户对每个场景类别进行了相应编号，每个编号对应一个类别，用户也可以采用该类别编号对服务器进行分类，并将类别编号添加至该服务器中。
例如，编号可以是a1、b2、c3、d4、e5等等，然后分别将这5个编号添加至对应的5个服务器中，其中，每个服务器负责管理与存储一种类别的情报数据。
子步骤S142、根据所述类别编号从所述多个服务器中查找对应的目标服务器。
接着可以按照其类别编号从多个服务器中查找对应的目标服务器，从而提高服务器的查找效率。
在一实施例中，由于服务器存储的数据量较大，为了避免因服务器硬盘损坏而造成数据丢失的问题，其中，作为示例的，所述方法还可以包括以下步骤：
S15、获取用户的查询请求。
S16、基于所述查询请求从所述多个服务器中确定请求服务器。
在实际应用时，当接收用户的查询请求以访问请求数据时，可以根据所述查询请求确定与数据获取请求对应的关键字，基于所述关键字，查找具有包括关键字的标识信息的数据集。
具体地，从所述数据获取请求中提取语料，查找与所提取的语料相关的关联语料，并将所提取的语料以及查找到的关联语料一起确定为与所述数据获取请求对应的关键字。
S17、接收所述请求服务器发送的情报数据集，所述情报数据集为所述请求服务器基于查询请求从数据库中打包数据后得到。
服务器可以在确定用户查询的数据后，可以将数据进行打包，并将打包后的数据放置在缓存中，直到下一次用户再有查询请求时，才替换缓存数据，否则持续存储。
通过服务器的缓存来存储数据集，一方面可以解决数据量大而带来的存储压力，另一方面可以避免硬盘不稳定而损坏，造成数据丢失的问题。
在又一实施例中，在步骤S12后，所述方法还可以包括：
若采用所述个人特征数据和所述情报特征数据确定为非语意数据时，则删除或过滤所述情报数据。
具体地，可以执行如子步骤S121至子步骤S124的操作流程，最后基于若干个情报分词确定为非语意数据。
最后，删除或过滤该情报数据，以降低服务器处理数据的压力。
在本实施例中，本发明实施例提供了一种情报数据的管理方法，其有益效果在于：本发明可以对用户输入的各种情报信息和情报数据进行审查核实，从而快速匹配信息对应的应用场景，基于其应用场景执行对应的场景操作，以提高信息的处理和管理效率。
本发明实施例还提供了一种情报数据的管理装置，参见图2，示出了本发明一实施例提供的一种情报数据的管理装置的结构示意图。
所述装置适用于智能终端，所述智能终端分别与多个服务器连接。
其中，作为示例的，所述情报数据的管理装置可以包括：
提取模块201，用于当接收用户输入的情报数据时，按照预设的特征种类获取用户的个人特征数据以及从所述情报数据中提取情报特征数据；
确定模块202，用于采用所述个人特征数据和所述情报特征数据确定语意数据；
搭建模块203，用于利用所述语意数据仿真搭建语意场景，并确定所述语意场景对应的场景类别；
筛选模块204，用于按照所述场景类别从所述多个服务器筛选目标服务器，并将所述情报数据发送至所述目标服务器，以供所述目标服务器执行对应的管理操作。
可选地，所述确定模块还用于：
从所述个人特征数据中提取身份信息数据，并基于所述身份信息数据确定用户的权限等级；
按照所述权限等级获取对应的等级分词规则；
按照所述等级分词规则对所述情报特征数据进行分词，得到若干个情报分词；
通过所述若干个情报分词确定语意数据。
可选地，所述搭建模块还用于：
根据所述语意数据确定语意目标；
采集若干张关于所述语意目标的外观图像，每张所述外观图像对应一个语意目标的状态；
分别截取每张所述外观图像的外观轮廓，得到若干个外观轮廓；
利用所述若干个外观轮廓搭建成3D的语意场景。
可选地，所述搭建模块还用于：
获取预设的类别列表，所述类别列表中包含多个用户设定的虚拟场景；
分别计算所述语意场景与每个所述虚拟场景的场景匹配值，得到多个场景匹配值；
从所述多个场景匹配值中筛选数值最大的场景匹配值，并获取数值最大的场景匹配值对应的虚拟场景的类别为场景类别。
可选地，所述筛选模块还用于：
获取所述场景类别的类别编号；
根据所述类别编号从所述多个服务器中查找对应的目标服务器。
可选地，所述装置还包括：
获取模块，用于获取用户的查询请求；
请求模块，用于基于所述查询请求从所述多个服务器中确定请求服务器；
接收模块，用于接收所述请求服务器发送的情报数据集，所述情报数据集为所述请求服务器基于查询请求从数据库中打包数据后得到。
可选地，所述装置还包括：
删除与过滤模块，用于若采用所述个人特征数据和所述情报特征数据确定为非语意数据时，则删除或过滤所述情报数据。
进一步的，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例所述的情报数据的管理方法。
进一步的，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如上述实施例所述的情报数据的管理方法。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种情报数据的管理方法，其特征在于，所述方法适用于智能终端，所述智能终端分别与多个服务器连接，所述方法包括：
当接收用户输入的情报数据时，按照预设的特征种类获取用户的个人特征数据以及从所述情报数据中提取情报特征数据；
采用所述个人特征数据和所述情报特征数据确定语意数据；
利用所述语意数据仿真搭建语意场景，并确定所述语意场景对应的场景类别；
按照所述场景类别从所述多个服务器筛选目标服务器，并将所述情报数据发送至所述目标服务器，以供所述目标服务器执行对应的管理操作。
2.根据权利要求1所述的情报数据的管理方法，其特征在于，所述采用所述个人特征数据和所述情报特征数据确定语意数据，包括：
从所述个人特征数据中提取身份信息数据，并基于所述身份信息数据确定用户的权限等级；
按照所述权限等级获取对应的等级分词规则；
按照所述等级分词规则对所述情报特征数据进行分词，得到若干个情报分词；
通过所述若干个情报分词确定语意数据。
3.根据权利要求2所述的情报数据的管理方法，其特征在于，所述利用所述语意数据仿真搭建语意场景，包括：
根据所述语意数据确定语意目标；
采集若干张关于所述语意目标的外观图像，每张所述外观图像对应一个语意目标的状态；
分别截取每张所述外观图像的外观轮廓，得到若干个外观轮廓；
利用所述若干个外观轮廓搭建成3D的语意场景。
4.根据权利要求3所述的情报数据的管理方法，其特征在于，所述确定所述语意场景对应的场景类别，包括：
获取预设的类别列表，所述类别列表中包含多个用户设定的虚拟场景；
分别计算所述语意场景与每个所述虚拟场景的场景匹配值，得到多个场景匹配值；
从所述多个场景匹配值中筛选数值最大的场景匹配值，并获取数值最大的场景匹配值对应的虚拟场景的类别为场景类别。
5.根据权利要求4所述的情报数据的管理方法，其特征在于，所述按照所述场景类别从所述多个服务器筛选目标服务器，包括：
获取所述场景类别的类别编号；
根据所述类别编号从所述多个服务器中查找对应的目标服务器。
6.根据权利要求1所述的情报数据的管理方法，其特征在于，在所述将所述情报数据发送至所述目标服务器的步骤后，所述方法还包括：
获取用户的查询请求；
基于所述查询请求从所述多个服务器中确定请求服务器；
接收所述请求服务器发送的情报数据集，所述情报数据集为所述请求服务器基于查询请求从数据库中打包数据后得到。
7.根据权利要求1-6任意一项所述的情报数据的管理方法，其特征在于，在所述按照预设的特征种类获取用户的个人特征数据以及从所述情报数据中提取情报特征数据的步骤后，所述方法还包括：
若采用所述个人特征数据和所述情报特征数据确定为非语意数据时，则删除或过滤所述情报数据。
8.一种情报数据的管理装置，其特征在于，所述装置适用于智能终端，所述智能终端分别与多个服务器连接，所述装置包括：
提取模块，用于当接收用户输入的情报数据时，按照预设的特征种类获取用户的个人特征数据以及从所述情报数据中提取情报特征数据；
确定模块，用于采用所述个人特征数据和所述情报特征数据确定语意数据；
搭建模块，用于利用所述语意数据仿真搭建语意场景，并确定所述语意场景对应的场景类别；
筛选模块，用于按照所述场景类别从所述多个服务器筛选目标服务器，并将所述情报数据发送至所述目标服务器，以供所述目标服务器执行对应的管理操作。
9.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任意一项所述的情报数据的管理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1-7任意一项所述的情报数据的管理方法。
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Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000339310A (ja) * | 1999-05-25 | 2000-12-08 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 文書分類方法、文書分類装置、およびプログラムを記録する記録媒体 |
| CA2505580A1 (en) * | 2002-11-14 | 2004-05-27 | Sap Aktiengesellschaft | Modeling system for graphic user interface |
| CN101315663A (zh) * | 2008-06-25 | 2008-12-03 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种基于区域潜在语义特征的自然场景图像分类方法 |
| CN103389971A (zh) * | 2013-07-04 | 2013-11-13 | 北京卓易讯畅科技有限公司 | 一种确定应用对应的评论内容的优质等级的方法与设备 |
| CN104361111A (zh) * | 2014-11-28 | 2015-02-18 | 青岛大学 | 一种档案自动编研方法 |
| CN106205609A (zh) * | 2016-07-05 | 2016-12-07 | 山东师范大学 | 一种基于音频事件和主题模型的音频场景识别方法及其装置 |
| CN106294666A (zh) * | 2016-08-04 | 2017-01-04 | 上海汽笛生网络科技有限公司 | 一种实现文本形象化动态展示的方法 |
| CN109791632A (zh) * | 2016-09-26 | 2019-05-21 | 国立研究开发法人情报通信研究机构 | 场景片段分类器、场景分类器以及用于其的计算机程序 |
| CN110135264A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-08-16 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 数据录入方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
| CN110413790A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-11-05 | 上海云绅智能科技有限公司 | 一种场景分类方法及装置 |
| CN111242710A (zh) * | 2018-11-29 | 2020-06-05 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 业务的分类处理方法、装置、服务平台及存储介质 |
| CN112632271A (zh) * | 2019-10-08 | 2021-04-09 | 中国移动通信集团浙江有限公司 | 文本分类服务部署方法、装置、设备及计算机存储介质 |
-
2021
- 2021-09-27 CN CN202111132398.0A patent/CN113590903B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000339310A (ja) * | 1999-05-25 | 2000-12-08 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 文書分類方法、文書分類装置、およびプログラムを記録する記録媒体 |
| CA2505580A1 (en) * | 2002-11-14 | 2004-05-27 | Sap Aktiengesellschaft | Modeling system for graphic user interface |
| CN101315663A (zh) * | 2008-06-25 | 2008-12-03 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种基于区域潜在语义特征的自然场景图像分类方法 |
| CN103389971A (zh) * | 2013-07-04 | 2013-11-13 | 北京卓易讯畅科技有限公司 | 一种确定应用对应的评论内容的优质等级的方法与设备 |
| CN104361111A (zh) * | 2014-11-28 | 2015-02-18 | 青岛大学 | 一种档案自动编研方法 |
| CN106205609A (zh) * | 2016-07-05 | 2016-12-07 | 山东师范大学 | 一种基于音频事件和主题模型的音频场景识别方法及其装置 |
| CN106294666A (zh) * | 2016-08-04 | 2017-01-04 | 上海汽笛生网络科技有限公司 | 一种实现文本形象化动态展示的方法 |
| CN109791632A (zh) * | 2016-09-26 | 2019-05-21 | 国立研究开发法人情报通信研究机构 | 场景片段分类器、场景分类器以及用于其的计算机程序 |
| CN111242710A (zh) * | 2018-11-29 | 2020-06-05 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 业务的分类处理方法、装置、服务平台及存储介质 |
| CN110135264A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-08-16 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 数据录入方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
| CN110413790A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-11-05 | 上海云绅智能科技有限公司 | 一种场景分类方法及装置 |
| CN112632271A (zh) * | 2019-10-08 | 2021-04-09 | 中国移动通信集团浙江有限公司 | 文本分类服务部署方法、装置、设备及计算机存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 李耀东等: "面向综合集成研讨环境的专家兴趣建模方法", 《计算机工程》 * |
Also Published As
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