CN116542689A - 目标对象识别方法、装置、电子设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种目标对象识别方法、装置、电子设备以及存储介质，所述方法，包括：确定目标对象的目标特征属性信息，目标特征属性信息包括目标对象设置为授权用于进行目标对象识别的信息；依据目标特征属性信息中目标语音内容确定与目标对象适配的目标相关系数信息，目标相关系数用于衡量不同齿科服务需求之间的相关性；依据目标相关系数信息与目标特征属性信息，确定目标对象是否为在不同齿科服务需求之间进行转化采用的潜在服务对象。该方法通过识别目标用户的语音文本内容、计算齿科场景关键词转化为对应需求的概率，预测目标对象转化为齿科服务潜在对象的可能性，达到快速确定齿科服务需求、挖掘潜在服务对象以及提高用户满意度的作用。

Description

目标对象识别方法、装置、电子设备以及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种目标对象识别方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

在各类服务场景下，比如齿科服务场景，为了向更多的用户提供的齿科服务，通常会统计用户在各齿科服务场景中浏览、关注的各类齿科服务情况，以此来确定是否向用户提供齿科服务。但是，用户数量庞大，很难对大数据量的用户齿科服务浏览与关注情况进行分析，导致很难适配合适的用户来提供齿科服务，导致用户无法得到适配的齿科服务。

发明内容

本发明提供了一种目标对象识别方法、装置、电子设备以及存储介质，以解决无法从海量用户中精准地选取出用于进行齿科服务的潜在目标。

根据本发明的一方面，本发明实施例提供了一种目标对象识别方法，其特征在于，包括：

确定目标对象的目标特征属性信息，所述目标特征属性信息包括所述目标对象设置为授权用于进行目标对象识别的信息；

依据目标特征属性信息中目标语音内容确定与所述目标对象适配的目标相关系数信息，所述目标相关系数用于衡量不同齿科服务需求之间的相关性；

依据所述目标相关系数信息与所述目标特征属性信息，确定所述目标对象是否为在不同齿科服务需求之间进行转化采用的潜在服务对象。

根据本发明的另一方面，本发明实施例提供了一种目标对象识别装置，其特征在于，包括：

属性信息确定模块，用于确定目标对象的目标特征属性信息，所述目标特征属性信息包括所述目标对象设置为授权用于进行目标对象识别的信息；

相关信息适配模块，用于依据目标特征属性信息中目标语音内容确定与所述目标对象适配的目标相关系数信息，所述目标相关系数用于衡量不同齿科服务需求之间的相关性；

判断模块，用于依据所述目标相关系数信息与所述目标特征属性信息，确定所述目标对象是否为在不同齿科服务需求之间进行转化采用的潜在服务对象。

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目标对象识别方法。

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目标对象识别方法。

本发明实施例的技术方案，通过确定目标对象的目标特征属性信息，并依据某个词在相关场景下的词频确定目标相关系数信息，目标特征属性信息和目标相关系数信息组成用于模型训练的特征数据信息。经过XGboost分类方法训练识别模型。将训练成功的各种目标场景的识别模型应用到实际的目标场景中，比如不同的齿科服务场景，解决了只依靠以往用户产生的片面数据做单一的齿科服务营销并且不能挖掘用户潜在的齿科服务需求的问题，找到各种齿科服务需求之间的相关性，取到了能够根据以往的目标样本挖掘潜在的齿科需求服务场景下的关联用户的有益效果。

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目标对象识别方法的流程图；

图2是根据本发明实施例二提供的目标对象识别装置的结构示意图；

图3是实现本发明实施例的目标对象识别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了一种目标对象识别方法的流程图，本实施例可适用于在目标对象完成齿科服务后，确定用户是否能够成为其它齿科服务需求的潜在对象的情况，该方法可以由目标对象识别装置来执行，该目标对象识别装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该目标对象识别装置可配置于任何具有相应程序运行环境的电子设备或系统中。如图1所示，该方法包括：

S110、确定目标对象的目标特征属性信息，所述目标特征属性信息包括所述目标对象设置为授权用于进行目标对象识别的信息。

其中，目标对象可以是在不同的实际场景中，预设时间范围内被服务过的用户。确定目标对象的目标特征属性信息可以理解为与目标对象的社会活动所产生的信息，可以是与目标对象通话生成的语音内容。目标对象设置为授权用于进行目标对象识别的信息可以是目标对象同意与自身相关的信息用于目标对象识别操作。

具体的，选中目标对象并查询目标对象授权的可以用来进行目标对象识别的信息，除此之外，收集与目标对象通话所产生的语音内容并做相应的处理后确定了目标对象的目标语音信息。

示例性的，目标对象授权的基础属性和通信属性信息以及与目标对象的语音内容数据构成了目标对象的目标特征属性信息。

作为一种可选择但不限定的实现方式，确定目标对象的目标特征属性信息，所述目标特征属性信息包括所述目标对象设置为授权用于进行目标对象识别的信息,可以包括但不限于以下步骤A1-A2：

步骤A1、从所述目标对象的通话日志中确定满足预设通话时长条件的目标语音内容；所述预设通话时长条件包括通话时长大于预设时长；

其中，通话日志可以是实际应用场景中客服人员与目标对象沟通之后产生的语音内容。确定满足预设通话时长条件的目标语音内容可以理解为该方法通过判断语音时长是否满足预设通话时长后，选择满足预设通话时长的目标对象的语音。

步骤A2、获取执行目标语音内容对应语音通话操作时采用目标设备属性以及所述目标对象的基础属性，用于与目标语音内容作为目标特征属性信息。

其中，目标语音内容可以是目标对象的通话日志，目标设备属性可以是在实际应用场景中目标对像在通话时应用的设备属性。目标对像的基础属性可以是经目标对像授权用于目标识别的个人基础信息。

具体的，当某个通话日志的通话时长大于预设时长时，就选择该通话日志作为目标对象的目标特征属性信息之一。依据目标对象在通话时应用的目标设备属性确定目标设备属性，再添加目标对象的基础属性组成目标对象的目标特征属性信息。

示例性的，在齿科应用场景中，预设时间期限内沟通过的所有用户为目标对象。在目标对象的目标特征属性信息之前需要判断与目标对像的语音通话时长是否满足预设通话时长，如果满足收集与目标用户通话后的语音内容、目标用户通话时应用的设备信息和目标用户授权用于目标识别的基础属性信息，如果不满足就没必要做数据收集。

S120、依据目标特征属性信息中目标语音内容确定与所述目标对象适配的目标相关系数信息，所述目标相关系数用于衡量不同齿科服务需求之间的相关性。

其中，目标相关系数信息可以是目标语音内容中与营销场景有关的各个关键词经过相关性算法计算得到用于衡量关键词是否相关的系数信息。目标对象可以是预定过去多长时间内齿科服务场景服务过的相关用户。

作为一种可选择但不限定的实现方式，依据所述目标特征属性信息中目标语音内容，确定齿科服务场景下与目标对象适配的目标齿科服务需求关键词。可以包括但不限于以下步骤A1-A2：

步骤A1、对目标特征属性信息中目标语音内容进行语音识别，得到目标语音内容对应的目标文本内容；

步骤A2、对目标文本内容进行分词并进行词频分析，并依据词频计算结果筛选出齿科服务场景下与目标对象适配的齿科服务需求关键词。

其中，语音识别可以是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。目标文本内容可以是通过语音识别技术将目标用户的通话记录进行识别并转化的文本信息。

具体的，依据上述内容，选取目标对象的目标语音内容，通过语音识别将目标语音内容转为目标文本内容之后，确定目标语音内容中与齿科场景有关的关键词。计算所有与齿科场景有关关键词的词频，依据关键词的词频和相关性计算方法计算每个关键词和目标对象的相关性和每个关键词之间的相关性。

示例性的，齿科服务场景的用户通过预设通话时长筛选目标用户的语音内容形成目标语音内容，通过语音识别算法将目标语音内容转化为目标文本内容。从目标文本内容中辨别出与齿科服务场景相关的词语和句子，将其归为齿科服务场景的所有关键词其中之一，。

可选的，依据各个目标齿科服务需求关键词在目标语音内容中出现频次，通过相关系数计算确定各类齿科服务需求之间的目标相关系数信息。

具体的，根据目标语音内容计算文本中所有涉及齿科场景的关键词频次，通过词语相关性的计算方法，再根据每个关键词的词频分别计算与其它关键词的相关性。

示例性的，在齿科服务场景中，目标对象的目标语音内容可能存在与齿科服务场景相关的关键词，这些关键词通常是用户的实际齿科服务需求信息，需计算每个关键词的词频，再根据关键词相关性计算方法像贝叶斯公式计算每个关键词词频得到每个关键词和目标对象的相关性以及每个关键词之间的相关性。

相关性计算方法可以根据以下原理进行计算：

ρ＝p(A│B)-p(B)＝Cnt_AB/Cnt_A–Cnt_B/Cnt_T

上述公式适用于计算一个目标对象的目标语音内容中各个关键词之间的相关性，公式中，A为齿科场景中的一个关键词；B为齿科场景中的另一个关键词；T为目标语音内容的所有单词；Cnt_AB表示目标语音内容中齿科场景关键词A和B同时出现的频次；Cnt_A表示目标语音内容中齿科场景关键词A出现的频次；Cnt_B表示目标语音内容中齿科场景关键词B出现的频次；Cnt_T表示目标语音内容中所有不重复的单词总量。p(A│B)表示齿科场景关键词B发生的情况下A发生的概率；p(B)表示齿科场景关键词B发生的概率。

通过TF-IDF计算每个齿科场景关键词的频次后，以上公式即可计算目标对象进行相应齿科服务的概率，也可计算目标对象的各个齿科服务需求之间的相关性。

S130、依据所述目标相关系数信息与所述目标特征属性信息，确定所述目标对象是否为在不同齿科服务需求之间进行转化采用的潜在服务对象。

可选的，将所述目标相关系数信息与所述目标特征属性信息，输入到预设齿科服务需求转化识别模型中；

可选的，齿科服务需求包括美白类、矫正类、种植类以及修复类。预设齿科服务需求转化识别模型采用XGboost模型进行构建。

其中，预设齿科服务需求转化识别模型可以是识别目标文本中涉及齿科服务需求的句子或词并转化成预设齿科服务需求关键词的算法。XGboost模型(eXtreme GradientBoosting，极端梯度提升术算法)可以是一个非常强大的算法工具包，也是用于解决数据科学问题的方案，具有并行计算效率高、缺失值处理、控制过拟合、预测泛化能力强等特点。

具体的，将目标语音内容转化成的目标文本内容后，识别目标文本内容和齿科服务需求相关的句子或词并转化成预设齿科服务需求关键词的过程。

示例性的，根据相关规则，选取目标对象的目标语音内容，通过语音识别算法将目标语音内容转化为目标文本内容。构建与目标文本内容类似的其它文本训练XGboost模型构建的预设齿科服务需求转化识别算法，生成预设齿科服务需求转化识别模型后，预设齿科服务需求转化识别模型预测目标文本内容中与齿科服务需求有关的词语或句子并转化成预设齿科服务需求关键词。

可选的，基于预设齿科服务需求转化识别模型，预测确定目标对象在不同齿科服务需求转化进行齿科服务的概率；

具体的，预设齿科服务需求转化识别模型除了具有将目标文本内容转化为齿科服务需求关键词的作用外，还能预测目标用户的不同齿科服务需求成功转化为相应齿科服务对象的概率。

示例性的，预设齿科服务需求转化识别模型识别目标对象的目标文本内容关键词并划分成美白类、矫正类、种植类以及修复类其中的一项或者几项后，根据目标对象的几项齿科服务关键词之间的相关系数和目标特征属性信息预测出目标用户提到的齿科服务关键词成功转化为对应服务的概率。

可选的，依据目标对象在不同齿科服务需求转化进行齿科服务的概率，确定所述目标对象是否为从一类齿科服务需求向另一类齿科服务需求进行转化采用的潜在服务对象。

具体的，预设齿科服务需求转化识别模型预测齿科服务目标用户成为齿科服务对象的概率后，依据用户进行齿科服务的概率判断该用户能否成为齿科其它服务的潜在服务对象。

示例性的，依据齿科服务目标用户成为齿科服务对象的概率，确定目标对象区别于当下的齿科服务类别进行其它齿科服务的可能性，进而确定该对象能够成为哪种齿科服务的潜在对象。

本实施例技术方案，通过采集目标对象的目标特征属性信息，包括确定目标对象的目标语音内容，经语音识别算法将目标语音内容转化成目标文本内容，统计目标文本内容中所有类似齿科服务需求关键词的频次，并计算每个齿科服务需求关键词的相关性系数。通过目标对象的目标特征属性信息和相关性系数信息训练XGboost搭建的预设齿科服务需求转化识别算法生成预设齿科服务需求转化识别模型，并进行目标对象的目标文本内容关键词识别、预测目标对象的齿科服务需求转化成齿科服务对象的概率以及判断目标对象能否成为齿科其它服务的潜在服务对象。实现了运用目标对象有限的目标特征属性信息识别目标对象是否为齿科服务的潜在对象，能够快速理解用户需求，起到在营销场景中能够为用户精准营销的作用。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种目标对象识别装置的结构示意图。如图2所示，该装置包括：

属性信息确定模块210，用于确定目标对象的目标特征属性信息，所述目标特征属性信息包括所述目标对象设置为授权用于进行目标对象识别的信息；

具体的，目标对象的目标特征属性信息包括目标用户授权的目标用户的基础属性信息、目标对象通话所用设备的通信属性信息以及目标语音内容信息。

相关信息适配模块220，用于依据目标特征属性信息中目标语音内容确定与所述目标对象适配的目标相关系数信息，所述目标相关系数用于衡量不同齿科服务需求之间的相关性；

具体的，采用语音识别算法将目标对象的语音内容转化为目标文本内容，区分并统计每个齿科服务关键词的频次，并通过相关性计算方法计算每个关键词和目标对象的相关性以及每个关键词之间的相关性。

判断模块230，用于依据所述目标相关系数信息与所述目标特征属性信息，确定所述目标对象是否为在不同齿科服务需求之间进行转化采用的潜在服务对象。

具体的，经目标相关系数信息与目标特征属性信息训练的预设齿科服务需求转化识别模型可以识别目标对象的目标文本内容中与齿科服务需求相关的关键词，并将目标对象转化成齿科服务对象的概率后识别目标对象是否为齿科服务的潜在对象。

本发明实施例所提供的目标对象识别装置可执行本发明任意实施例所提供的目标对象识别方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。详细过程参见前述实施例中一种目标对象识别方法的相关操作。

实施例三

图3表示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3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，例如目标对象的识别方法。

在一些实施例中，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目标对象识别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)而被配置为执行目标对象的识别方法。

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)

1.一种目标对象识别方法，其特征在于，包括：

确定目标对象的目标特征属性信息，所述目标特征属性信息包括所述目标对象设置为授权用于进行目标对象识别的信息；

依据目标特征属性信息中目标语音内容确定与所述目标对象适配的目标相关系数信息，所述目标相关系数用于衡量不同齿科服务需求之间的相关性；

依据所述目标相关系数信息与所述目标特征属性信息，确定所述目标对象是否为在不同齿科服务需求之间进行转化采用的潜在服务对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定目标对象的目标特征属性信息，包括：

从所述目标对象的通话日志中确定满足预设通话时长条件的目标语音内容；所述预设通话时长条件包括通话时长大于预设时长；

获取执行目标语音内容对应语音通话操作时采用目标设备属性以及所述目标对象的基础属性，用于与目标语音内容作为目标特征属性信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据目标特征属性信息中目标语音内容确定与所述目标对象适配的目标相关系数信息，包括：

依据所述目标特征属性信息中目标语音内容，确定齿科服务场景下与目标对象适配的目标齿科服务需求关键词；

依据各个目标齿科服务需求关键词在目标语音内容中出现频次，通过相关系数计算确定各类齿科服务需求之间的目标相关系数信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据所述目标特征属性信息中目标语音内容，确定齿科服务场景下与目标对象适配的目标齿科服务需求关键词，包括：

对目标特征属性信息中目标语音内容进行语音识别，得到目标语音内容对应的目标文本内容；

对目标文本内容进行分词并进行词频分析，并依据词频计算结果筛选出齿科服务场景下与目标对象适配的齿科服务需求关键词。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述目标相关系数信息与所述目标特征属性信息，确定所述目标对象是否为齿科服务需求转化的潜在对象，包括：

将所述目标相关系数信息与所述目标特征属性信息，输入到预设齿科服务需求转化识别模型中；

基于预设齿科服务需求转化识别模型，预测确定目标对象在不同齿科服务需求转化进行齿科服务的概率；

依据目标对象在不同齿科服务需求转化进行齿科服务的概率，确定所述目标对象是否为从一类齿科服务需求向另一类齿科服务需求进行转化采用的潜在服务对象。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述齿科服务需求包括美白类、矫正类、种植类以及修复类。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设齿科服务需求转化识别模型采用XGboost模型进行构建。

8.一种目标对象识别装置，其特征在于，包括：

属性信息确定模块，用于确定目标对象的目标特征属性信息，所述目标特征属性信息包括所述目标对象设置为授权用于进行目标对象识别的信息；

相关信息适配模块，用于依据目标特征属性信息中目标语音内容确定与所述目标对象适配的目标相关系数信息，所述目标相关系数用于衡量不同齿科服务需求之间的相关性；

判断模块，用于依据所述目标相关系数信息与所述目标特征属性信息，确定所述目标对象是否为在不同齿科服务需求之间进行转化采用的潜在服务对象。

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中任一项所述的目标对象识别方法。

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中任一项所述的目标对象识别方法。