CN116204748A - 一种数据处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种数据处理方法，所述方法包括：获取留言板服务器所发送的业务数据，所述业务数据中包括留言数据和回调接口，所述回调接口与留言板服务器唯一对应；解析所述留言数据的数据类型，并依据所述数据类型匹配目标审核方法；依据所述目标审核方法对留言数据进行审核，确定所述留言数据是否存在违规数据，并生成审核结果；调用所述回调接口，并将所述审核结果发送至留言板服务器。本发明可有效改善现有技术中对留言数据审核的准确率和效率较低的问题。

Description

一种数据处理方法
技术领域
本发明涉及一种计算机领域，特别是涉及一种数据处理方法。
背景技术
气象网络数字科普馆是以数字媒体技术作为互动操作和展现手段，打造普及专业气象科学知识和防灾避险常识的平台。同时，气象网络数字科普馆是以3D虚拟场景为依托，以及采取互动小程序、音视频、虚拟沙盘、360°全景等多媒体热点形式的一种信息展示平台。可以有效、全面、系统以及生动形象的向公众传播气象科普信息。
就目前而言，在气象网络数字科普馆中通常设置有用户留言板模块。管理员可以对用户留言板模块的前端所提交的留言信息执行审核、发布、拒绝等操作，同时只有管理员后台审核已通过的用户留言才能在前端展示功能中看到，以及被拒绝的用户留言则在前端不显示。其中，现有留言数据通产是采用人工进行逐条的审核，管理员对留言数据的审核中容易加入主观判断，导致数据审核的准确度较低，以及留言数据的审核效率较低。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于公开一种数据处理方法，用于解决现有技术中对留言数据审核的准确率和效率较低的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明公开一种数据处理方法，所述方法包括：
获取留言板服务器所发送的业务数据，所述业务数据中包括留言数据和回调接口，所述回调接口与留言板服务器唯一对应；
解析所述留言数据的数据类型，并依据所述数据类型匹配目标审核方法；
依据所述目标审核方法对留言数据进行审核，确定所述留言数据是否存在违规数据，并生成审核结果；
调用所述回调接口，并将所述审核结果发送至留言板服务器。
于本发明的一实施例中，匹配目标审核方法失败时，将所述业务数据转入人工审核。
于本发明的一实施例中，所述留言数据的数据类型包括图片数据以及文本数据。
于本发明的一实施例中，当所述留言数据为图片数据时，依据所述目标审核方法对留言数据进行审核，确定所述留言数据是否存在违规数据，并生成审核结果，包括：
判断所述图片中是否含有文字内容；
若存在文字内容，则对所述文字内容进行文本提取，若不存在文字内容，则将所述图片数据转入图片识别模型；
将所述文本数据与违规数据进行关键字匹配，并建立文本数据与关键字之间映射关系；
若存在映射关系，则审核结果为不予通过；
若不存在映射关系，则审核结果为通过。
于本发明的一实施例中，所述图片识别模型可允许按照预设的图片分类标准标记所述图片，所述预设的图片分类标准包括：正常和异常；当所述图片分类为正常时，所述图片数据通过所述图片识别模型审核；以及当所述图片分类为异常时，所述图片数据转入人工审核。
于本发明的一实施例中，所述图片识别模型包括：
构建神经网络模型；
通过开源图集训练所述神经网络模型，并根据预设的图片分类标准修改所述神经网络模型最后一层的全连接层，并加载训练模型；
基于所述训练模型和被标记的图片进行训练，以生成所述图片识别模型。
于本发明的一实施例中，当所述留言数据为文本数据时，依据所述目标审核方法对留言数据进行审核，确定所述留言数据是否存在违规数据，并生成审核结果，包括：
将所述文本数据与违规数据进行关键字匹配，并建立文本数据与关键字之间映射关系；
若存在映射关系，则审核结果为不予通过；
若不存在映射关系，则审核结果为通过。
于本发明的一实施例中，当所述留言数据为文本数据时，依据所述目标审核方法对留言数据进行审核，确定所述留言数据是否存在违规数据，并生成审核结果，包括：
将所述文本数据与违规数据进行关键字匹配，并建立文本数据与关键字之间映射关系；
若存在映射关系，则审核结果为不予通过；
若不存在映射关系，则审核结果为通过。
于本发明的一实施例中，所述通过文本相似度模型对分类审核的文本进行文本相似度审核，包括：
将通过分类审核的文本和预设的关键字文本输入文本相似度模型，输出两个文本相似的概率；
根据获得的概率和预设的阈值判断待审核文本是否通过相似度。
如上所述，本发明公开一种数据处理方法，其通过对包括留言数据和回调接口的业务数据进行解析，并对解析得到的目标数据进行审核，可有效提高对于留言数据的准确性。同时，通过采用人工审核以及识别模型，可提高对于留言数据审核的准确性。同时，在模型识别的过程中，可有效提高对于图片数据和文本数据两种数据类型的识别效果的。因此，可有效解决现有技术中对留言数据审核的准确率和效率较低的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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为本发明一种数据处理方法于一实施例中的流程示意图；
图2为本发明一种数据处理方法于一实施例中的步骤S30的流程示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所公开的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
所述数据处理方法应用于一个或者多个电子设备中，所述电子设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、嵌入式设备等。
所述电子设备还可以包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括，但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(CloudComputing)的由大量主机或网络服务器构成的云。
所述电子设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。
其中，所述数据处理方法可以应用于包括审核服务器以及与审核服务器相连接的至少一个的留言板服务器上。用户可允许通过留言板服务器进行留言数据的输入，以及审核服务器可用于对留言数据进行审核。需要注意的是，审核服务器与留言板服务器之间可允许通过现有的网络传输协议传输信息。比如，常见的网络传输协议可以为超文本传输协议(英文：HyperText Transfer Protocol，简称：http)等。
下面将结合图1来详细阐述本发明的数据处理方法。
请参阅图1，本发明公开一种数据处理方法，其中所述数据处理方法可以包括以下步骤。
首先，执行步骤S10，获取留言板服务器所发送的业务数据，所述业务数据中包括留言数据和回调接口，所述回调接口与留言板服务器唯一对应。
留言板服务器在获取用户输入的业务数据以后，将业务数据发送至审核服务器中。通常情况下，留言板服务器在获取业务数据以后，可允许按照特定的数据结构将业务数据中的留言数据和回调接口进行封装。经过封装的业务数据，可便于审核服务器对其进行识别。需要注意的是，回调接口相当于是识别秘钥，其与留言板服务器之间是唯一对应的。
可以理解的，回调接口可以是留言服务器所对应的接口地址。例如是，回调接口可允许以http的形式实现，然不限于此，还可以根据实际需求进行确定。
对于留言板服务器而言，在获取用户所增加的业务数据以后，可以对业务数据进行数据打包，并生成数据包。同时，将数据包通过网络传输协议，发送至审核服务器中。
然后，执行步骤S20，解析所述留言数据的数据类型，并依据所述数据类型匹配目标审核方法。审核服务器在获取留言服务器所发送的数据包后，对数据包进行解析。
具体来说，留言数据可以包括文本数据以及图片数据，不同的数据类型是采用不同的目标审核方法。其中，当匹配目标审核方法失败时，可允许将业务数据转入人工审核。在审核服务器中可允许设置人工审核模块，匹配目标审核方法失败的业务数据可以暂存在人工审模块中。因此，可允许通过人工审核的方式，对留言数据进行审核，以提高对于留言数据的处理的多样性。
再者，执行步骤S30，依据所述目标审核方法对留言数据进行审核，确定所述留言数据是否存在违规数据，并生成审核结果。
请参阅图2所示，在一实施例中，当所述留言数据为图片数据时，依据所述目标审核方法对留言数据进行审核，确定所述留言数据是否存在违规数据，并生成审核结果的过程中，可以包括以下步骤。
执行步骤S310，判断所述图片中是否含有文字内容。若存在文字内容，则对所述文字内容进行文本提取，若不存在文字内容，则将所述图片数据转入图片识别模型。其中，图片识别模型可允许对图片进行分类，通过对图片进行分类，可提高对于图片数据的审核效率。
在一实施例中，所述图片识别模型可允许按照预设的图片分类标准标记所述图片，所述预设的图片分类标准包括：正常和异常。所述图片分类为正常时，所述图片数据通过所述图片识别模型审核；以及当所述图片分类为异常时，所述图片数据转入人工审核。其中，可以理解的，正常则表征图片中不存在违规内容，以及异常则表征图片中包括有违规内容。
具体的，图片识别模型可允许采用神经网络模型。首先，构建神经网络模型。其次，通过开源图集训练所述神经网络模型，并根据预设的图片分类标准修改所述神经网络模型最后一层的全连接层，并加载训练模型。最后，基于所述训练模型和被标记的图片进行训练，以生成所述图片识别模型。
当图片数据中包括文本数据时，对图片中的文本数据进行提取。例如是，针对jpeg、png等图片格式的图片数据，可使用OCR技术提取用户体检报告的文本信息。
执行步骤S320，将所述文本数据与违规数据进行关键字匹配，并建立文本数据与关键字之间映射关系。若存在映射关系，则审核结果为不予通过；若不存在映射关系，则审核结果为通过。
在获取图片中的文本数据以后，可允许将文本数据与数据库中预设的关键字进行匹配。若文本数据中存在与数据库中相同的关键字，则可以建立该条本文与关键字之间的映射关系。同时，也表征了该条留言数据是具备违规字样的，因此对于该条留言数据的审核结果为不予通过。若文本数据中不存在与数据库中相同的关键字，则无法建立该条文本与关键字之间的映射关系。同时，也表征了该条留言数据是不具备违规字样的，因此对于该条留言数据的审核结果为通过。
在一实施例中，当所述留言数据为文本数据时，依据所述目标审核方法对留言数据进行审核，确定所述留言数据是否存在违规数据，并生成审核结果。
对于文本数据而言，允许直接对其文本进行提取。以及在提取文本以后，文本数据与数据库中预设的关键字进行匹配。若文本数据中存在与数据库中相同的关键字，则可以建立该条本文与关键字之间的映射关系。同时，也表征了该条留言数据是具备违规字样的，因此对于该条留言数据的审核结果为不予通过。若文本数据中不存在与数据库中相同的关键字，则无法建立该条文本与关键字之间的映射关系。同时，也表征了该条留言数据是不具备违规字样的，因此对于该条留言数据的审核结果为通过。
具体来说，在建立文本数据与关键字之间映射关系的过程中。可以建立文本相似度模型，并采用预设的分类模型对通过关键字审核的文本进行分类，对分类后的文本进行分类审核。其中，将通过分类审核的文本和预设的关键字文本输入文本相似度模型，输出两个文本相似的概率，根据获得的概率和预设的阈值判断待审核文本是否通过相似度。最后，当文本通过相似度审核后，建立文本数据与关键字之间映射关系。因此，通过文本相似度审核后，在建立文本数据与关键字之间映射关系，可有效提高对于文本的审核结果。
最后，执行步骤S40，调用所述回调接口，并将所述审核结果发送至留言板服务器。当留言板服务器接收到的审核结果是通过时，可以将对应的留言数据进行展示。比如将评论内容发布到公共端，将文章公开到公共平台，将图片认定为符合要求。
当留言板服务器接收到的审核结果用于指示不予通过时，可能会直接删除对应的留言数据，也可能会将对应的目标数据标记为不可用，比如针对评论内容，禁止将该评论内容发布到公共端或者在留言展示模块中进行展示。
综上所述，本发明公开一种数据处理方法，其通过对包括留言数据和回调接口的业务数据进行解析，并对解析得到的目标数据进行审核，可有效提高对于留言数据的准确性。同时，通过采用人工审核以及识别模型，可提高对于留言数据审核的准确性。同时，在模型识别的过程中，可有效提高对于图片数据和文本数据两种数据类型的识别效果的。因此，可有效解决现有技术中对留言数据审核的准确率和效率较低的问题。
所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (9)

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取留言板服务器所发送的业务数据，所述业务数据中包括留言数据和回调接口，所述回调接口与留言板服务器唯一对应；
解析所述留言数据的数据类型，并依据所述数据类型匹配目标审核方法；
依据所述目标审核方法对留言数据进行审核，确定所述留言数据是否存在违规数据，并生成审核结果；
调用所述回调接口，并将所述审核结果发送至留言板服务器。
2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，当匹配目标审核方法失败时，将所述业务数据转入人工审核。
3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述留言数据的数据类型包括图片数据以及文本数据。
4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，当所述留言数据为图片数据时，依据所述目标审核方法对留言数据进行审核，确定所述留言数据是否存在违规数据，并生成审核结果，包括：
判断所述图片中是否含有文字内容；
若存在文字内容，则对所述文字内容进行文本提取，若不存在文字内容，则将所述图片数据转入图片识别模型；
将所述文本数据与违规数据进行关键字匹配，并建立文本数据与关键字之间映射关系；
若存在映射关系，则审核结果为不予通过；
若不存在映射关系，则审核结果为通过。
5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述图片识别模型可允许按照预设的图片分类标准标记所述图片，所述预设的图片分类标准包括：正常和异常；
当所述图片分类为正常时，所述图片数据通过所述图片识别模型审核；以及
当所述图片分类为异常时，所述图片数据转入人工审核。
6.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述图片识别模型包括：
构建神经网络模型；
通过开源图集训练所述神经网络模型，并根据预设的图片分类标准修改所述神经网络模型最后一层的全连接层，并加载训练模型；
基于所述训练模型和被标记的图片进行训练，以生成所述图片识别模型。
7.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，当所述留言数据为文本数据时，依据所述目标审核方法对留言数据进行审核，确定所述留言数据是否存在违规数据，并生成审核结果，包括：
将所述文本数据与违规数据进行关键字匹配，并建立文本数据与关键字之间映射关系；
若存在映射关系，则审核结果为不予通过；
若不存在映射关系，则审核结果为通过。
8.根据权利要求4或7所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述文本数据与违规数据进行关键字匹配，并建立文本数据与关键字之间映射关系，包括：
建立文本相似度模型；
采用预设的分类模型对通过关键字审核的文本进行分类，对分类后的文本进行分类审核；
文本相似度模型对分类审核的文本进行文本相似度审核；
当文本通过相似度审核后，建立文本数据与关键字之间映射关系。
9.根据权利要求8所述的数据处理方法，其特征在于，所述通过文本相似度模型对分类审核的文本进行文本相似度审核，包括：
将通过分类审核的文本和预设的关键字文本输入文本相似度模型，输出两个文本相似的概率；
根据获得的概率和预设的阈值判断待审核文本是否通过相似度。
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