CN115563242A - 汽车信息筛选方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种汽车信息筛选方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取预先配置的布尔查询式，其中，所述预先配置的布尔查询式包含多个汽车关键词；获取汽车领域词典，对于任一汽车关键词，基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定扩充词语集合；获取待筛选文本，基于所述扩充词语集合和所述待筛选文本确定词语相似度，基于所述词语相似度确定汽车目标信息。上述技术方案，实现了多关键词汽车信息筛选，满足了用户的多关键词筛选需求，并且通过对汽车关键词进行词语扩充，根据扩充词语集合确定汽车目标信息，提高了信息筛选的精度和筛选范围。

Description

汽车信息筛选方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种汽车信息筛选方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

近年来，汽车中控屏智能系统迅猛发展，不断丰富用户的驾驶体验同时产生巨大的经济价值。

设计师可以通过网页浏览用户评论来了解用户对汽车的看法，在修复功能漏洞的同时不断迎合用户需要的改变，提高用户对车型功能的认可度。目前，针对汽车评论中信息的抽取方法主要集中在单一特征提取或查找。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在以下技术问题：现有汽车信息筛选方案，无法进行多个关键词的筛选。

发明内容

本发明提供了一种汽车信息筛选方法、装置、电子设备及存储介质，以实现通过多个关键词进行汽车信息筛选。

根据本发明的一方面，提供了一种汽车信息筛选方法，包括：

获取预先配置的布尔查询式，其中，所述预先配置的布尔查询式包含多个汽车关键词；

获取汽车领域词典，对于任一汽车关键词，基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定扩充词语集合；

获取待筛选文本，基于所述扩充词语集合和所述待筛选文本确定词语相似度，基于所述词语相似度确定汽车目标信息。

根据本发明的另一方面，提供了一种汽车信息筛选装置，包括：

布尔查询式获取模块，用于获取预先配置的布尔查询式，其中，所述预先配置的布尔查询式包含多个汽车关键词；

扩充词语集合确定模块，用于获取汽车领域词典，对于任一汽车关键词，基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定扩充词语集合；

汽车目标信息确定模块，用于获取待筛选文本，基于所述扩充词语集合和所述待筛选文本确定词语相似度，基于所述词语相似度确定汽车目标信息。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

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计算机程序，所述计算机程序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本发明任一实施例所述的汽车信息筛选方法。

根据本发明的另一方面，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指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的汽车信息筛选方法。

本发明实施例的技术方案，通过获取预先配置的布尔查询式，其中，预先配置的布尔查询式包含多个汽车关键词；获取汽车领域词典，对于任一汽车关键词，基于汽车关键词和汽车领域词典确定扩充词语集合；获取待筛选文本，基于扩充词语集合和待筛选文本确定词语相似度，基于词语相似度确定汽车目标信息。上述技术方案，实现了多关键词汽车信息筛选，满足了用户筛选需求，并且通过对汽车关键词进行词语扩充，根据扩充词语集合确定汽车目标信息，提高了信息筛选的精度和筛选范围。

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

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例一提供的一种汽车信息筛选方法的流程图；

图2是根据本发明实施例二提供的一种汽车信息筛选方法的流程图；

图3是根据本发明实施例三提供的一种汽车信息筛选装置的结构示意图；

图4是实现本发明实施例的汽车信息筛选方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种汽车信息筛选方法的流程图，本实施例可适用于根据用户自定义关键词进行汽车信息筛选的情况，该方法可以由汽车信息筛选装置来执行，该汽车信息筛选装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该汽车信息筛选装置可配置于计算机终端中。如图1所示，该方法包括：

S110、获取预先配置的布尔查询式，其中，所述预先配置的布尔查询式包含多个汽车关键词。

在本实施例中，布尔查询式是指由多个汽车关键词组合而成的查询式。布尔查询式可以根据用户数据筛选需求自定义设置。汽车关键词是指与汽车相关的词语，示例性的，汽车关键词可以包括但不限于智慧座舱、尾翼、格栅、车型等。

具体的，可以通过信息输入设备获取预先配置的布尔查询式，或者接收其他设备发送的布尔查询式。其中，信息输入设备可以为触控屏、鼠标、键盘等，在此不做限定。其他设备可以是与当前电子设备通信连接的设备，例如其他设备可以为移动终端、计算机终端等。

在一些可选实施例中，为方便计算布尔查询式中汽车关键词和待筛选文本的词语相似度，可以将布尔查询式转换成析取范式DNF。

在一些可选实施例中，布尔查询式中各关键词通过与关系、或关系、非关系中的一项或多项进行连接。可以理解的是，通过与关系、或关系、非关系将各汽车关键词进行组合连接，可以实现更加精确的查询，提高了信息查询的准确度和查询效率。

S120、获取汽车领域词典，对于任一汽车关键词，基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定扩充词语集合。

在本实施例中，汽车领域词典是指包含汽车领域词语的词典，可以包括中文词语和/或英文词语。需要说明的是，汽车领域词典可以为开源词典，例如Wordnet词典，也可以是用户自定义设计的词典，在此不做限定。

示例性的，汽车领域词典可以是以Wordnet词典为基础构建的词典。其中，Wordnet是一种根据语义信息构建的英文词典。Wordnet词典将词汇划分成五大类：名词、动词、形容词、副词和虚词。Wordnet词典的语义关系包括同义、反义等。

具体的，可以将各汽车关键词在汽车领域词典内匹配汽车关键词对应的同义词、替换词等，从而将匹配得到的关键词对应的同义词、替换词作为扩充词语集合，实现汽车关键词的扩充。

在一些可选实施例中，基于汽车关键词和汽车领域词典确定扩充词语集合，包括：基于汽车关键词和汽车领域词典确定汽车关键词的同义词集合，将汽车关键词的同义词集合作为扩充词语集合；或者，基于汽车关键词和汽车领域词典确定汽车关键词的替换词集合，将汽车关键词的替换词集合作为扩充词语集合。

具体的，基于汽车关键词和所述汽车领域词典确定汽车关键词的同义词集合，包括：基于汽车关键词与汽车领域词典中词语的相似度，确定汽车关键词的同义词集合。

其中，可以根据汽车关键词与汽车领域词典中词语的最短路径确定相似度，进而根据相似度从汽车领域词典中筛选出符合的词语并作为汽车关键词的同义词集合。示例性的，相似度的范围可以为[0,1]，可以将相似度大于0.7的词语作为汽车关键词的同义词集合。

具体的，基于汽车关键词和汽车领域词典确定汽车关键词的替换词集合，包括：将汽车领域词典中的词语作为训练样本对初始词嵌入模型进行训练，得到预训练的词嵌入模型，将汽车关键词输入至预训练的词嵌入模型，得到替换词集合。

其中，替换词集合可以用于对汽车关键词进行替换，示例性的，汽车关键词可以为座椅，替换词集合可以包括但不限于车座、seat等。

在一些实施例中，还可以通过synsets()函数获取汽车关键词的同义词集合，同义词集合中任一同义词可以包含三个元素，三个元素分别为单词、单词词性以及序号。例如单词“dog”所输出的三元素为“dog.n.01”，其中“dog.n.01”的含义为dog第一个名词。

S130、获取待筛选文本，基于所述扩充词语集合和所述待筛选文本确定词语相似度，基于所述词语相似度确定汽车目标信息。

在本实施例中，待筛选文本是指待进行数据筛选的文本信息。示例性的，待筛选文本可以是从汽车论坛网页提取的文本信息，待筛选文本可以包含一个或多个用户对汽车的评价信息。汽车目标信息是指符合相似度筛选条件的汽车信息，换而言之，汽车目标信息是汽车设计师感兴趣的信息。

具体的，可以将词语相似度满足筛选条件的待筛选文本确定为汽车目标信息。其中，筛选条件可以为词语相似度大于相似度阈值，相似度阈值可以根据用户需求或经验设定。

在一些可选实施例中，在基于汽车关键词和汽车领域词典确定扩充词语集合之后，还包括：基于所述扩充词语集合构建汽车领域扩充词典。

其中，汽车领域扩充词典是指进行词语扩充后的词典。可以理解到的是，汽车领域扩充词典具有更丰富的词语储备。

具体的，将扩充词语集合加入汽车领域词典，得到汽车领域扩充词典。或者，将扩充词语集合加入不同车型的领域词典，得到汽车领域扩充词典。又或者，将扩充词语集合加入不同汽车设计师的专有领域词典，得到汽车领域扩充词典。其中，不同车型的领域词典是指根据车型而构建的词典。汽车设计师的专有领域词典是根据设计师的需求而构建的词典。

本发明实施例的技术方案，通过获取预先配置的布尔查询式，其中，预先配置的布尔查询式包含多个汽车关键词；获取汽车领域词典，对于任一汽车关键词，基于汽车关键词和汽车领域词典确定扩充词语集合；获取待筛选文本，基于扩充词语集合和待筛选文本确定词语相似度，基于词语相似度确定汽车目标信息。上述技术方案，实现了多关键词汽车信息筛选，满足了用户筛选需求，并且通过对汽车关键词进行词语扩充，根据扩充词语集合确定汽车目标信息，提高了信息筛选的精度和筛选范围。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种汽车信息筛选方法的流程图，本实施例的方法与上述实施例中提供的汽车信息筛选方法中各个可选方案可以结合。本实施例提供的汽车信息筛选方法进行了进一步优化。可选的，所述待筛选文本包含汽车评论信息；所述基于所述扩充词语集合和所述待筛选文本确定词语相似度，包括：基于所述扩充词语集合和所述汽车评论信息确定词语相似度。

如图2所示，该方法包括：

S210、获取预先配置的布尔查询式，其中，所述预先配置的布尔查询式包含多个汽车关键词。

S220、获取汽车领域词典，对于任一汽车关键词，基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定扩充词语集合。

S230、获取待筛选文本，所述待筛选文本包含汽车评论信息，基于所述扩充词语集合和所述汽车评论信息确定词语相似度，基于所述词语相似度确定汽车目标信息。

在本实施例中，汽车评论信息是指从网页中提取的汽车评论信息，可以包含一条或多条用户对汽车的评论。

在一些可选实施例中，基于扩充词语集合和汽车评论信息确定词语相似度，包括：确定扩充词语集合中词语和汽车评论信息中词语的余弦距离，基于扩充词语集合中词语和汽车评论信息中词语的余弦距离确定词语相似度。

示例性的，可以通过word2vec确定扩充词语集合中词语和汽车评论信息中词语的余弦距离，并根据余弦距离判断相似程度，若余弦距离越大，则表明扩充词语集合中词语和汽车评论信息中词语相似度越高，若余弦距离越小，则表明扩充词语集合中词语和汽车评论信息中词语相似度越低。

在一些可选实施例中，基于词典训练分类器，对汽车评论信息进行向量化表示。具体的，通过计算汽车评论信息中单词与词典中单词相似度，实现评论信息的向量化，例如汽车评论信息包括9个单词，第三个单词在词典中，向量化结果为{0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0}；示例性的，汽车评论信息为“now 4cylinders is Uncomfortable”，cylinder在词典中，向量化结果为{0,0,1,0,0}。需要说明的是，在布尔查询式中，所有汽车关键词的权值、词语相似度都是二值的，二值信息可以为0或1。

需要说明的是，本实施例将布尔查询式与词语扩充相结合，提高了数据筛选精度和扩大了筛选范围。若通过布尔查询式筛选得到的汽车评论信息为多个，可以对汽车评论信息进行相关度排名，将相关度排名最大的作为汽车目标信息。

示例性的，待筛选文本可以包括汽车信息文档1和汽车信息文档2，其中，汽车信息文档1包括汽车信息A、汽车信息B、汽车信息C、汽车信息F、汽车信息G和汽车信息H；汽车信息文档2包括汽车信息A、汽车信息B、汽车信息F、汽车信息X、汽车信息Y和汽车信息Z；若用户设置的布尔查询式为：(汽车信息A or汽车信息B)and汽车信息Z；则汽车信息文档1和汽车信息文档2三元组对应值分别为(1,1,0)和(1，1，1)，并将汽车信息文档2确定为汽车目标信息。

本发明实施例的技术方案，通过各汽车关键词的扩充词语集合和汽车评论信息确定词语相似度，基于词语相似度确定汽车目标信息，实现了对汽车评论信息的多关键词筛选，满足了用户筛选需求。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种汽车信息筛选装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：

布尔查询式获取模块310，用于获取预先配置的布尔查询式，其中，所述预先配置的布尔查询式包含多个汽车关键词；

扩充词语集合确定模块320，用于获取汽车领域词典，对于任一汽车关键词，基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定扩充词语集合；

汽车目标信息确定模块330，用于获取待筛选文本，基于所述扩充词语集合和所述待筛选文本确定词语相似度，基于所述词语相似度确定汽车目标信息。

本发明实施例的技术方案，通过获取预先配置的布尔查询式，其中，预先配置的布尔查询式包含多个汽车关键词；获取汽车领域词典，对于任一汽车关键词，基于汽车关键词和汽车领域词典确定扩充词语集合；获取待筛选文本，基于扩充词语集合和待筛选文本确定词语相似度，基于词语相似度确定汽车目标信息。上述技术方案，实现了多关键词汽车信息筛选，满足了用户筛选需求，并且通过对汽车关键词进行词语扩充，根据扩充词语集合确定汽车目标信息，提高了信息筛选的精度和筛选范围。

在一些可选的实施方式中，扩充词语集合确定模块320，包括：

同义词扩充单元，用于基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定所述汽车关键词的同义词集合，将所述汽车关键词的同义词集合作为扩充词语集合；

或者，替换词扩充单元，用于基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定所述汽车关键词的替换词集合，将所述汽车关键词的替换词集合作为扩充词语集合。

在一些可选的实施方式中，同义词扩充单元，具体用于：

基于所述汽车关键词与所述汽车领域词典中词语的相似度，确定所述汽车关键词的同义词集合。

在一些可选的实施方式中，汽车信息筛选装置，还包括：

词典扩充模块，用于基于所述扩充词语集合构建汽车领域扩充词典。

在一些可选的实施方式中，所述待筛选文本包含汽车评论信息；汽车目标信息确定模块330，包括：

词语相似度确定单元，用于基于所述扩充词语集合和所述汽车评论信息确定词语相似度。

在一些可选的实施方式中，词语相似度确定单元，具体用于：

确定所述扩充词语集合中词语和所述汽车评论信息中词语的余弦距离，基于所述扩充词语集合中词语和所述汽车评论信息中词语的余弦距离确定词语相似度。

在一些可选的实施方式中，所述布尔查询式中各关键词通过与关系、或关系、非关系中的一项或多项进行连接。

本发明实施例所提供的汽车信息筛选装置可执行本发明任意实施例所提供的汽车信息筛选方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。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(如头盔、眼镜、手表等)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/或者要求的本发明的实现。

如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10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。

处理器11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。处理器11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处理器、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。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如汽车信息筛选方法，该方法包括：

获取预先配置的布尔查询式，其中，所述预先配置的布尔查询式包含多个汽车关键词；

获取汽车领域词典，对于任一汽车关键词，基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定扩充词语集合；

获取待筛选文本，基于所述扩充词语集合和所述待筛选文本确定词语相似度，基于所述词语相似度确定汽车目标信息。

在一些实施例中，汽车信息筛选方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的汽车信息筛选方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行汽车信息筛选方法。

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。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序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，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序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。

在本发明的上下文中，计算机可读存储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计算机程序。计算机可读存储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。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。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，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：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电子设备。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)、区块链网络和互联网。

计算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，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

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，本发明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，只要能够实现本发明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，并不构成对本发明保护范围的限制。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。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种汽车信息筛选方法，其特征在于，包括：

获取预先配置的布尔查询式，其中，所述预先配置的布尔查询式包含多个汽车关键词；

获取汽车领域词典，对于任一汽车关键词，基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定扩充词语集合；

获取待筛选文本，基于所述扩充词语集合和所述待筛选文本确定词语相似度，基于所述词语相似度确定汽车目标信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定扩充词语集合，包括：

基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定所述汽车关键词的同义词集合，将所述汽车关键词的同义词集合作为扩充词语集合；

或者，基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定所述汽车关键词的替换词集合，将所述汽车关键词的替换词集合作为扩充词语集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定所述汽车关键词的同义词集合，包括：

基于所述汽车关键词与所述汽车领域词典中词语的相似度，确定所述汽车关键词的同义词集合。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定扩充词语集合之后，还包括：

基于所述扩充词语集合构建汽车领域扩充词典。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待筛选文本包含汽车评论信息；

所述基于所述扩充词语集合和所述待筛选文本确定词语相似度，包括：

基于所述扩充词语集合和所述汽车评论信息确定词语相似度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述扩充词语集合和所述汽车评论信息确定词语相似度，包括：

确定所述扩充词语集合中词语和所述汽车评论信息中词语的余弦距离，基于所述扩充词语集合中词语和所述汽车评论信息中词语的余弦距离确定词语相似度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述布尔查询式中各关键词通过与关系、或关系、非关系中的一项或多项进行连接。

8.一种汽车信息筛选装置，其特征在于，包括：

布尔查询式获取模块，用于获取预先配置的布尔查询式，其中，所述预先配置的布尔查询式包含多个汽车关键词；

扩充词语集合确定模块，用于获取汽车领域词典，对于任一汽车关键词，基于所述汽车关键词和所述汽车领域词典确定扩充词语集合；

汽车目标信息确定模块，用于获取待筛选文本，基于所述扩充词语集合和所述待筛选文本确定词语相似度，基于所述词语相似度确定汽车目标信息。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

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计算机程序，所述计算机程序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1-7中任一项所述的汽车信息筛选方法。

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指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的汽车信息筛选方法。

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