WO2020211352A1 - 基于语义分析的事项提醒方法、装置及计算机设备 - Google Patents

基于语义分析的事项提醒方法、装置及计算机设备 Download PDF

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WO2020211352A1
WO2020211352A1 PCT/CN2019/117742 CN2019117742W WO2020211352A1 WO 2020211352 A1 WO2020211352 A1 WO 2020211352A1 CN 2019117742 W CN2019117742 W CN 2019117742W WO 2020211352 A1 WO2020211352 A1 WO 2020211352A1
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keyword
item
reminder
keywords
trigger condition
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PCT/CN2019/117742
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English (en)
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谢柳
Original Assignee
平安科技（深圳）有限公司
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G06F40/289—Phrasal analysis, e.g. finite state techniques or chunking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/30—Semantic analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/109—Time management, e.g. calendars, reminders, meetings or time accounting

Definitions

  • This application belongs to the field of artificial intelligence technology, and in particular relates to a method, device, storage medium, and computer equipment for reminding items based on semantic analysis.
  • event reminders are very common in daily life, and terminal devices usually include a reminder module. Users can record important events and set automatic reminders when they arrive at the scheduled time to avoid omissions, such as important itineraries, business meetings, and medication reminders. Wait.
  • the embodiments of the present application provide a method, device, storage medium, and terminal device for reminding items based on semantic analysis, so as to solve the problems of cumbersome operation and low efficiency existing in the existing method for reminding items.
  • the first aspect of the embodiments of the present application provides a method for reminding items based on semantic analysis, including: [0011] obtaining text content of a terminal device;
  • a second aspect of the embodiments of the present application provides an item reminding device based on semantic analysis, including:
  • the acquisition module is used to acquire the text content of the terminal device
  • An extraction module for extracting item keywords from the text content, and trigger condition keywords associated with the item keywords
  • the establishment module is configured to establish a reminder trigger condition based on the trigger condition keyword, create a reminder content based on the item keyword, and create a corresponding reminder based on the reminder trigger condition and the reminder content of the item;
  • the reminder module is configured to trigger execution of a reminder operation corresponding to the reminder item according to a predetermined reminder mode when one or more of the reminder trigger conditions match a preset trigger condition.
  • a third aspect of the embodiments of the present application provides a computer device, including a memory, a processor, and computer-readable instructions stored in the memory and running on the processor, and the processor executes
  • the computer-readable instructions implement the following steps:
  • the fourth aspect of the embodiments of the present application provides one or more readable storage media storing computer readable instructions.
  • the computer readable instructions are executed by one or more processors, the one or Multiple processors perform the following steps:
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an application environment of an item reminding method based on semantic analysis in an embodiment of the present application
  • FIG. 2 is a schematic diagram of the implementation process of the method for reminding items based on semantic analysis according to Embodiment 1 of the present application
  • FIG. 3 is a schematic diagram of an item reminding device based on semantic analysis provided in the second embodiment of the present application.
  • FIG. 4 is a schematic diagram of an extraction module in a semantic analysis-based item reminder device provided in the second embodiment of the present application.
  • FIG. 5 is a schematic diagram of the second extraction unit in the semantic analysis-based item reminder device provided in the second embodiment of the present application.
  • FIG. 6 is a schematic diagram of a computer device provided in Embodiment 3 of the present application.
  • the method for reminding items based on semantic analysis can be applied in an application environment as shown in FIG.
  • the client can but is not limited to Kinds of personal computers, laptops, smartphones, tablets and portable wearable devices.
  • the server can be implemented as an independent server or a server cluster composed of multiple servers.
  • Embodiment One is a liquid crystal [0045] is a liquid crystal [0045] is a liquid crystal [0045] is a liquid crystal [0045] is a liquid crystal [0045] is a liquid crystal [0045] is a liquid crystal [0045] is a liquid crystal [0045] is a liquid crystal [0045] is a liquid crystal [0045] is a liquid crystal [0045] is a liquid crystal [0045]
  • FIG. 2 shows a schematic diagram of the implementation process of the semantic analysis-based item reminding method provided in the first embodiment of the present application.
  • the method for reminding items based on semantic analysis specifically includes the following steps 101 to 104, which are detailed as follows:
  • Step 101 Obtain the text content of the terminal device.
  • the embodiments of the present application can be used to create reminders in terminal devices.
  • the terminal devices here can generally refer to all electronic devices with a reminder function, which can include mobile devices such as mobile phones and tablet computers, or include mobile devices such as For fixed devices such as computers, the embodiments of this application do not limit specific terminal devices.
  • the text content may be a reminder created by the user on the terminal device, and the text content in the terminal device also includes text content newly added to the device, which may include at least one or more of the following content Types: SMS, E-mail, .txt file content, .doc. file content, .docx file content, and .wps file content.
  • content Types SMS, E-mail, .txt file content, .doc. file content, .docx file content, and .wps file content.
  • Step 102 Extract item keywords and trigger condition keywords associated with the item keywords from the text content.
  • the access authority of the above-mentioned text content from the operating system of the terminal device.
  • the corresponding text content can be obtained and corresponding retrieval can be performed.
  • the access authority After the access authority is obtained, the corresponding text content can be obtained and corresponding retrieval can be performed.
  • the access authority is obtained, the corresponding text content can be obtained and corresponding retrieval can be performed.
  • the .t xt text content in the notepad in the computer can be scanned. Since the retrieval process of .doc. file content, .docx file content and .wps file content is similar to the retrieval process of short message and .txt text content, we will not repeat it here.
  • the item keyword can be used to indicate the text that can reflect the item that needs to be completed, and it is used to create the content of the daily reminder when creating a reminder;
  • the trigger condition keyword is related to the item
  • the key word is associated and can be used to indicate the conditions under which the item is performed. It is used to establish the trigger condition of the daily reminder when the reminder is created.
  • the trigger condition keyword may specifically include a time key with a time attribute. Words and/or geographic keywords with geographic location attributes.
  • the step of extracting the item keywords from the text content in step 101 and the trigger condition keywords associated with the item keywords may specifically include:
  • Step 201 Extract item keywords and trigger condition keywords from the text content.
  • Step 202 Perform semantic analysis on the context of the item keywords and trigger condition keywords in the text content.
  • Step 203 Determine a trigger condition keyword associated with the event keyword from the text content according to the semantic analysis result.
  • Word segmentation processing refers to segmenting a sentence text into individual words, that is, each word segmentation.
  • the text content can be segmented according to the general electronic dictionary to ensure that the separated words are all normal words , If the word is not in the electronic dictionary, separate words. For example, tomorrow / morning / nine o'clock / meeting. "Meeting" is the keyword for the event, and "tomorrow”, “morning” and “nine o'clock” are the trigger keywords. Then perform semantic analysis on "tomorrow / morning / nine o'clock / meeting”. Methods of semantic analysis include:
  • the syntactic analysis result is first obtained, and then the semantic analysis is realized based on the syntactic analysis result.
  • the sentence is: tomorrow morning at nine o'clock in Beijing.
  • Semantic expression event (time (place ("Beijing"))
  • Step 203 may specifically include:
  • Step 301 Perform a matching query in the time keyword database to obtain information that matches the content contained in the text Time keywords; the time keyword database is established based on the time expression corpus.
  • time expression texts can be collected, added to the time expression corpus, and the time keyword database can be established according to the time expression corpus.
  • time expression texts can include date (November 11, 2018, November 11, etc.), time (11:11, etc.), text used to express date or time (tomorrow, morning, etc.) . It can be understood that the embodiment of the present application does not limit the specific establishment method of the specific timetable text and the time keyword database.
  • Step 302 Perform a matching query in the geographic keyword database to obtain geographic keywords that match the words in the text content; the geographic keyword database is established based on a geographic location expression corpus.
  • commonly used geographic location expression texts can be collected, added to the geographic location expression corpus, and the geographic keyword database can be established according to the geographic location expression corpus.
  • commonly used geographic location expression texts may include: text used to express geographic location (such as Ping An Building, etc.), text used to express items that can be mapped to geographic locations (items that occur in specific geographic locations) (such as buying Medicine items can be mapped to pharmacies, gas items can be mapped to gas stations, play items can be mapped to stadiums, shopping items can be mapped to supermarkets or shopping malls, etc.). It can be understood that the embodiment of the present application does not limit the specific method of establishing the specific geographic location expression text time keyword database.
  • Step 303 Use the time keyword and/or geographic keyword with item relevance as the trigger condition keyword with item relevance.
  • Reminders are usually used to remind the user to complete something at a certain time and/or a certain geographic location.
  • the time keyword obtained in step 301 can generally refer to all texts with time attributes. However, texts with time attributes do not necessarily have Item relevance, and time keywords that are not related to items have no reminder value. For example, according to the characteristics of language expression, the text used to express something completed at a certain time usually does not use an accurate date or time (such as August 8, 2018, 8:15:30, etc.) to express. In this way, Time keywords expressed with precise dates or moments usually do not have reminder value and should be discarded.
  • the geographic keywords obtained in step 302 can generally refer to all characters with geographic location attributes, but the characters with geographic location attributes do not necessarily have item relevance, and geographic keywords that do not have item relevance It has no reminder value.
  • the text used to accomplish something in a certain geographic location usually does not use a large geographic location (such as Beijing, Beijing Haidian District, etc.) to express. In this way, geographic keywords expressed in a large geographic location usually do not have a reminder Value, should be discarded.
  • the step of using the time keyword with item relevance as the trigger condition keyword may specifically include:
  • Step 401 Obtain the time accuracy of the time keyword.
  • Step 402 If the time accuracy meets a preset accuracy condition, it is determined that the time keyword has event relevance.
  • the time accuracy is used to indicate the accuracy of the time expressed by the time keyword.
  • a certain level of time accuracy can be preset, as in the first section of this application.
  • the levels of time accuracy may include: rough, precise one, precise two, and precise three.
  • the corresponding accuracy conditions specifically include: if the time accuracy is greater than or equal to accurate three, then The time keyword does not have event relevance. If the time accuracy is less than three levels of accuracy (that is, rough, precise, and precise level two), the time keyword has event relevance.
  • the time keywords corresponding to the rough level generally include words that are accurate to the day or day, and the year, month, and day are incomplete, such as tomorrow, tomorrow morning, December 24, etc.; the accuracy level usually includes words that are accurate to the hour, such as Tomorrow at 9 o'clock in the morning; the second level of precision usually includes text that is accurate to the minute, such as 9:15, etc.; the third level of precision usually includes text that is accurate to the second or the complete year, month, and day, such as 8:58:58, 2018 October 1st and so on. It can be understood that those skilled in the art can preset the time accuracy and the corresponding accuracy conditions according to the actual situation, which is not limited in this application.
  • the step of using the time keyword with item relevance as the trigger condition keyword may specifically include: setting the time keyword in the reminder time keyword A matching query is performed in the database; if the matching is successful, it is determined that the time keyword has event relevance.
  • the reminder time keyword database is established based on a reminder time corpus, and the reminder time corpus includes reminder time text for expressing that something is completed at a certain time.
  • the reminder time text used to express something to be completed at a certain time can meet the characteristics of language expression and can have item relevance, so based on the reminder time corpus
  • the reminder time keywords in the created reminder time keyword library have event associations Sex.
  • the reminder time keyword database may be established through the following steps:
  • Step 501 Collect reminder time text and add it to the reminder time corpus; the reminder time text is used to express that something is completed at a certain time.
  • Step 502 Perform semantic analysis on the reminder time text in the reminder time corpus, and extract reminder time keywords from the reminder time text according to the semantic analysis result.
  • Step 503 Add the extracted reminder time keywords to the reminder time keyword library.
  • the reminder time keywords obtained by extracting the reminder are “tomorrow morning” and “tomorrow morning 8 o'clock” respectively.
  • both the reminder time text and the time expression text can be used to express a certain time, but one of the main differences between the two is that the former is used to express that something is completed at a certain time.
  • the expressed time also has event-relatedness; while the latter is used to express a certain time, the expressed time may not necessarily have event-relatedness.
  • this application uses the time keyword with item relevance as the trigger condition keyword.
  • Step 501 or step 502 may be used alone, or step 501 and step 502 may be used simultaneously to obtain a more accurate critical result.
  • the step of using the geographic keyword with item relevance as a trigger condition keyword with item relevance may specifically include:
  • Step 601 Obtain the fine-grained location of the geographic location keyword.
  • Step 602 If the fine-grained location meets the preset fine-grained condition, determine that the geographic location keyword has event relevance.
  • the fine-grained location may be used to indicate the accuracy of the geographic location expressed by the geographic keyword.
  • the fine-grained location may specifically include provinces, cities, districts, streets, communities, and even buildings, business district names, etc.
  • buildings may include "Jingji 100 Building”, “Tencent Building”, “Ping'an Building”, etc.; for rural areas, the fine-grained location may specifically include provinces, cities, counties, towns, villages, etc.; This application does not impose restrictions on the specific fine-grained location.
  • the fine-grained conditions corresponding to the city may specifically include: if the fine-grained location is a province, city, or district, the geographic location keyword does not have item relevance, if The fine-grained location is the name of a street, a community, a building, or a business district, and the geographic location keyword has event relevance.
  • this application does not limit the specific fine-grained conditions.
  • the step of using the geographic keyword with item relevance as a trigger condition keyword with item relevance may specifically include: adding the geographic keyword Perform a matching query in the geographic reminder keyword database; if the matching is successful, it is determined that the geographic location keyword has event relevance.
  • the geographic reminder keyword database is established based on a geographic reminder corpus, and the geographic reminder corpus includes geographic reminder text used to express that something is done in a certain geographic location.
  • the geographic reminder text used to express something to be done in a certain geographic location can meet the characteristics of language expression and can have relevance to events, therefore, based on the geographic reminder corpus
  • the geographic reminder keywords in the established geographic reminder keyword database have event relevance
  • the geographic reminder keyword database may be established through the following steps:
  • Step 701 Collect geographic reminder text and add it to the geographic reminder corpus; the geographic reminder text is used to express that something is done in a certain geographic location.
  • Step 702 Perform semantic analysis on the geographic reminder text in the geographic reminder corpus, and extract geographic reminder keywords from the geographic reminder text according to the semantic analysis result.
  • Step 703 Add the extracted geographic reminder keywords to the geographic reminder keyword library.
  • both the geographic reminder text and the geographic location expression text can be used to express a certain geographic location, but one of the main differences between the two is that the former is used to express the completion of a certain geographic location.
  • the geographical location expressed by it also has event relevance; while the latter is used to express a certain geographical location, the geographical location expressed may not necessarily have event relevance.
  • step 702 or step 703 can be used alone, or step 702 and step 703 can be used simultaneously to obtain a more accurate judgment result.
  • step 201 one or both of a reminder time keyword database and a geographic reminder keyword database can be used to directly extract from the text content
  • the trigger condition keyword of the item relevance correspondingly, the step 201 may specifically include:
  • Step 801 Perform a matching query in the reminder time keyword database to obtain a time keyword with event relevance that matches the words in the text content.
  • the reminder time keyword database is established based on a reminder time corpus, and the reminder time corpus includes reminder time text for expressing completion of something at a certain time;
  • Step 802 Perform a matching query in the geographic reminder keyword database to obtain a geographic location keyword with item relevance that matches the words in the text content.
  • the geographic reminder keyword database is established based on a geographic reminder corpus, and the geographic reminder corpus includes geographic reminder text used to express that something is done in a certain geographic location.
  • step 201 what is obtained in step 201 is the item keyword and the trigger condition keyword, and in steps 202 and 203, it is determined which items the trigger condition keyword is associated with.
  • the context of the trigger condition keyword is used to indicate the above and below that are connected to the trigger condition keyword in the text content.
  • the semantic analysis process may include: first use an electronic dictionary or other vocabulary to perform word segmentation processing on the context of the item keywords, and then perform semantic segmentation results on the semantic knowledge base Annotate and generate corresponding semantic analysis results.
  • the semantic knowledge base can use existing databases and other databases with similar functions. Assuming a new short message is received, the corresponding text content is: “A invites you to go to the Grand Hyatt Shenzhen before 12:00 am on August 28 to attend the mentor thank-you banquet hosted by A for his son. Please Participate at that time", then the item keywords extracted in step 201 are "teacher thank you banquet" or "attend the teacher thank you banquet” or "attend the thank you banquet".
  • the trigger condition keywords obtained can specifically include: "August 25th”, “August 28th”, “12:00 AM” and “Grand Hyatt Shenzhen”
  • step 202 may perform word segmentation processing on the context of the extracted trigger condition keywords, and perform semantic labeling on the word segmentation results to generate corresponding semantic analysis
  • the final step 203 determines that the trigger condition keywords associated with the event keywords may specifically include: "12:00 AM on August 28" and "Grand Hyatt Shenzhen”. It should be noted that the embodiment of the application does not limit the specific semantic analysis and the method of extracting item keywords.
  • the step of extracting item keywords and items from the text content may specifically include:
  • Step 901 Extract words with item attributes from the context of the text content as item keywords.
  • step 902 perform a matching query in the item keyword database to obtain item keywords that match the words in the context of the text content.
  • Step 901 can extract words with event attributes from the context of the text content according to the marked semantic analysis results; usually words with event attributes include action words, such as “get up” and “read”. English, “Reading”, “Fitness”, “Swimming”, “Participating in thank you banquet” in the above example, etc.
  • Step 103 Create a reminder trigger condition according to the trigger condition keyword, create a reminder content according to the item keyword, and create a corresponding reminder based on the reminder trigger condition and the reminder content of the item.
  • the aforementioned reminder trigger condition may specifically include: a time determined according to a time keyword and/or a location determined according to a geographic location keyword.
  • an example of the process of establishing a reminder may be: obtaining the reminder time according to the time keyword; if the time keyword is "tomorrow at 9 o'clock in the morning", then The user can be reminded half an hour in advance to get the reminder time "tomorrow at 8:30 am”; use the difference between the current time and the reminder time to establish a timer-based reminder mechanism; create the reminder content based on the item keywords; for example, , The item keyword "meeting" can be directly used as the reminder content; after the timer is enabled, the clock function of the terminal device is used to create a corresponding reminder in the terminal device.
  • an example of a process of establishing a reminder may be: obtaining location information of the event that needs to be reminded according to the geographic location keyword; Positioning functions such as GPS (Global Positioning System) and BeiDou Navigation Satellite System (BDS) establish a positioning-based reminder mechanism based on the position information; for example, the “location keyword” is a gas station , You can use the GPS function of the device to locate whether there is a corresponding location nearby.
  • the content of the reminder is created based on the key of the item; for example, the key word of the item "come on” can be directly used as the content of the reminder; after the positioning function is enabled, a corresponding reminder is created in the device.
  • Step 104 When one or more of the reminder trigger conditions match a preset trigger condition, trigger execution of a reminder operation corresponding to the reminder according to a predetermined reminder mode.
  • the designated reminding method is one of all reminding methods, that is, the reminding method selected by the user from a list of all preset reminding methods according to the reminder items, and the reminder trigger condition corresponding to each reminding method It may be one or more.
  • the aforementioned preset trigger condition refers to a pre-set condition used to measure whether the reminder trigger condition meets the requirements for executing the reminder operation. In order to determine whether each reminder trigger condition meets the requirements for executing the reminder operation, it is necessary to determine whether the reminder trigger condition matches the preset trigger condition (such as threshold value, critical value, etc.). If the reminder trigger condition matches the preset trigger condition, then Perform reminder operations for reminders.
  • setting the reminder trigger conditions includes: selecting one or more reminder trigger conditions according to the reminder mode and the actual needs of the reminder, and then set the preset trigger conditions for the selected reminder trigger conditions, for example, the user needs Remind yourself to make an internet call when there is an internet connection.
  • the reminder trigger conditions are: the type of network the mobile terminal is connected to, the location area of the mobile terminal, and the system time of the mobile terminal. Then the user selects the three reminder trigger conditions, respectively Set the preset conditions corresponding to the three reminder trigger conditions.
  • the preset trigger conditions are respectively set as:
  • the connection network is a WIFI wireless network
  • the location is at home
  • the time is 19:30:00
  • a reminder operation is performed, such as alarm and light.
  • Reminder methods can include multiple methods such as executing reminder operations when any reminder trigger condition is met, and executing reminder operations when all reminder trigger conditions are met.
  • an item keyword and a trigger condition keyword associated with the item keyword are extracted from the text content; according to the trigger condition keyword Establish a reminder trigger condition, create a reminder content according to the item keyword, and create a corresponding reminder based on the reminder trigger condition and the reminder content of the item; match the preset trigger condition on one or more of the reminder trigger conditions
  • the reminder operation corresponding to the reminder item is triggered according to the predetermined reminder mode, so that the reminder can be automatically created intelligently and accurately according to the text on the terminal device, and the user no longer needs to create it manually, and can be triggered according to the trigger condition Reminders improve the convenience of reminders, and solve the problems of cumbersome operation and low efficiency in the existing reminder methods , It has strong ease of use and practicality.
  • FIG. 3 shows a schematic diagram of a semantic analysis-based item reminding device 30 provided in the second embodiment of the present application.
  • the item reminding device 30 based on semantic analysis includes: an acquiring module 31, an extracting module 32, a establishing module 33, and a reminding module 34.
  • the specific functions of each module are as follows:
  • the obtaining module 31 is used to obtain the text content of the terminal device
  • the extraction module 32 is configured to extract item keywords and trigger condition keywords associated with the item keywords from the text content
  • the establishment module 33 is configured to establish a reminder trigger condition according to the trigger condition keyword, create a reminder content according to the item keyword, and create a corresponding reminder based on the reminder trigger condition and the reminder content of the item ;
  • the reminder module 34 is configured to trigger execution of a reminder operation corresponding to the reminder item according to a predetermined reminder mode when one or more of the reminder trigger conditions match a preset trigger condition.
  • the extraction module 32 includes:
  • the first extraction unit 321 is configured to extract item keywords and trigger condition keywords from the text content
  • the semantic analysis unit 322 is configured to perform semantic analysis on the context of the item keywords and trigger condition keywords in the text content.
  • the second extraction unit 323 is configured to determine the trigger condition keyword associated with the item keyword from the text content according to the semantic analysis result.
  • the second extracting unit 323 includes:
  • the first obtaining subunit 3231 is configured to perform a matching query in the time keyword database to obtain the time keywords contained in the text content.
  • the second obtaining subunit 3232 is configured to perform a matching query in the geographic keyword database to obtain geographic keywords that match the words in the text content.
  • the selection subunit 3233 is configured to use the time keyword and/or the geographic keyword with event relevance as trigger condition keywords with event relevance.
  • the selection subunit 3233 includes:
  • the first obtaining subunit is configured to obtain the time accuracy of the time keyword.
  • the first determining subunit is configured to determine that if the time accuracy meets a preset accuracy condition, determine that the time keyword has event relevance.
  • the first query subunit is configured to perform a matching query on the time keyword in the reminder time keyword database
  • the second determining subunit is configured to determine that the time keyword has event relevance if the matching is successful.
  • the selection subunit 3233 includes:
  • the second acquiring subunit is used to acquire the fine-grained location of the geographic location keyword.
  • the third determining subunit is configured to determine that the geographic location keyword has event relevance if the fine-grained location meets the preset fine-grained condition.
  • the second query subunit is used to perform a matching query on the geographic keyword in a geographic reminder keyword database
  • the fourth determining subunit is configured to determine that the geographic location keyword has event relevance if the matching is successful.
  • each module in the above-mentioned item reminding device based on semantic analysis can be implemented in whole or in part by software, hardware and a combination thereof.
  • the foregoing modules may be embedded in the form of hardware or independent of the processor in the computer device, or may be stored in the memory of the computer device in the form of software, so that the processor can invoke and execute the operations corresponding to the foregoing modules.
  • a computer device is provided.
  • the computer device may be a server, and its internal structure diagram may be as shown in FIG. 6.
  • the computer equipment includes a processor, a memory, a network interface, and a database connected through a system bus. Among them, the processor of the computer device is used to provide calculation and control capabilities .
  • the memory of the computer device includes a non-volatile storage medium and an internal memory.
  • the non-volatile storage medium stores an operating system, computer readable instructions, and a database.
  • the internal memory provides an environment for the operation of the operating system and computer-readable instructions in the non-volatile storage medium.
  • the database of the computer equipment is used to store the data involved in the item reminding method based on semantic analysis.
  • the network interface of the computer device is used to communicate with an external terminal through a network connection. When the computer-readable instructions are executed by the processor, a method for reminding items based on semantic analysis is realized.
  • a computer device including a memory, a processor, and computer readable instructions stored in the memory and running on the processor.
  • the processor executes the computer readable instructions, the following steps are implemented :
  • the reminder operation corresponding to the reminder item is triggered according to a predetermined reminder mode.
  • the processor further implements the following steps when executing the computer-readable instructions:
  • the trigger condition keyword associated with the item keyword is determined from the text content according to the semantic analysis result.
  • the processor further implements the following steps when executing computer-readable instructions:
  • the processor further implements the following steps when executing the computer-readable instructions:
  • time accuracy meets the preset accuracy condition, it is determined that the time keyword has event relevance; [0167] Or, perform a matching query on the time keyword in the reminder time keyword database;
  • the processor further implements the following steps when executing the computer-readable instructions:
  • each module/unit of the item reminding device based on semantic analysis in the above embodiment can also be realized, for example, the functions of modules 31 to 34 shown in FIG. 3 Gong Yu B. To avoid repetition, I won't repeat them here.
  • one or more readable storage media storing computer readable instructions are provided, and the computer readable storage medium stores computer readable instructions, and the computer readable instructions are executed by one or more processors. During execution, one or more processors are caused to perform the following steps:
  • the reminder operation corresponding to the reminder item is triggered according to a predetermined reminder mode.
  • the readable storage medium includes a non-volatile readable storage medium and a volatile readable storage medium.
  • the one or more processors further execute the following steps:
  • the trigger condition keyword associated with the item keyword is determined from the text content according to the semantic analysis result.
  • the one or more processors when executed by one or more processors, the one or more processors further execute the following steps: [0186] Perform a matching query in the time keyword database to obtain the time keywords contained in the text content;
  • the one or more processors further execute the following steps:
  • time accuracy meets the preset accuracy condition, it is determined that the time keyword has event relevance; [0192] Or, the time keyword is matched and inquired in the reminder time keyword library;
  • the one or more processors further execute the following steps:
  • the functions of the modules/units of the item reminding device based on semantic analysis in the above embodiments are realized, for example, the functions of modules 31 to 34 shown in FIG. . To avoid repetition, I won't repeat them here.
  • Non-volatile memory may include read-only memory (ROM), programmable ROM (PROM), electrically programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), or flash memory.
  • Volatile memory may include random access memory (RAM) or external cache memory.
  • RAM is available in many forms, such as static RAM (SRAM), dynamic RAM (DRAM), synchronous DRAM (SDRAM), double data rate SDRAM (DDRSDRAM), enhanced SDRAM (ESDRAM), synchronous chain Road (SyNchliNk) DRAM (SLDRAM), memory bus (Rambus) direct RAM (RDRAM), direct memory bus dynamic RAM (DRDR AM), and memory bus dynamic RAM (RDRAM), etc.

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Abstract

本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种基于语义分析的事项提醒方法、装置、存储设备及计算机设备。其中，方法包括：获取终端设备的文本内容；从文本内容中提取事项关键字以及与事项关键字相关联的触发条件关键字；根据触发条件关键字建立提醒触发条件，根据事项关键字建立事项提醒内容，并根据提醒触发条件和事项提醒内容创建相应的提醒事项；在一个或多个提醒触发条件匹配预设触发条件时，根据预定的提醒方式触发执行与提醒事项对应的提醒操作。本申请能够根据终端设备上的文本准确地自动创建提醒，不再需要用户手动去创建，并且能够根据触发条件去触发提醒，提高了提醒的便捷性，解决了现有的事项提醒方法所存在的操作繁琐和效率低的问题。

Description

基于语义分析的事项提醒方法、 装置及计算机设备
[0001] 本申请以 2019年 4月 16日提交的申请号为 201910302074.3， 名称为“基于语义分 析的事项提醒方法、 装置及计算机设备”的中国发明申请为基础， 并要求其优先 权。
技术领域
[0002] 本申请属于人工智能技术领域， 尤其涉及一种基于语义分析的事项提醒方法、 装置、 存储介质及计算机设备。
[0003]
[0004] 背景技术
[0005] 目前， 事项提醒在日常生活中非常常见， 终端设备通常都包含提醒模块， 用户 可将重要事项记录并设置到达预定时间自动提醒， 以避免遗漏， 如重要行程、 商务会议、 吃药提醒等。
[0006] 然而， 上述现有的事项提醒方法往往是基于时间进行设置的， 且需要用户针对 逐个事项分别设置相应的提醒功能， 从而造成在进行事项提醒功能设置时存在 操作繁琐和效率低的问题。
[0007]
[0008] 发明内容
[0009] 本申请实施例提供了一种基于语义分析的事项提醒方法、 装置、 存储介质及终 端设备， 以解决现有的事项提醒方法所存在的操作繁琐和效率低的问题。
[0010] 本申请实施例的第一方面提供了一种基于语义分析的事项提醒方法， 包括： [0011] 获取终端设备的文本内容；
[0012] 从所述文本内容中提取事项关键字， 以及与所述事项关键字相关联的触发条件 关键字；
[0013] 根据所述触发条件关键字建立提醒触发条件， 根据所述事项关键字建立事项提 醒内容， 并根据所述提醒触发条件和所述事项提醒内容创建相应的提醒事项； [0014] 在一个或多个所述提醒触发条件匹配预设触发条件时， 根据预定的提醒方式触 发执行与所述提醒事项对应的提醒操作。
[0015] 本申请实施例的第二方面提供了一种基于语义分析的事项提醒装置， 包括：
[0016] 获取模块， 用于获取终端设备的文本内容；
[0017] 提取模块， 用于从所述文本内容中提取事项关键字， 以及与所述事项关键字相 关联的触发条件关键字；
[0018] 建立模块， 用于根据所述触发条件关键字建立提醒触发条件， 根据所述事项关 键字建立事项提醒内容， 并根据所述提醒触发条件和所述事项提醒内容创建相 应的提醒事项；
[0019] 提醒模块， 用于在一个或多个所述提醒触发条件匹配预设触发条件时， 根据预 定的提醒方式触发执行与所述提醒事项对应的提醒操作。
[0020] 本申请实施例的第三方面提供了一种计算机设备， 包括存储器、 处理器以及存 储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令， 所述处理器执 行所述计算机可读指令时实现以下步骤：
[0021] 获取终端设备的文本内容；
[0022] 从所述文本内容中提取事项关键字， 以及与所述事项关键字相关联的触发条件 关键字；
[0023] 根据所述触发条件关键字建立提醒触发条件， 根据所述事项关键字建立事项提 醒内容， 并根据所述提醒触发条件和所述事项提醒内容创建相应的提醒事项；
[0024] 在一个或多个所述提醒触发条件匹配预设触发条件时， 根据预定的提醒方式触 发执行与所述提醒事项对应的提醒操作。
[0025] 本申请实施例的第四方面提供了一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储 介质， 所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时， 使得所述一个或多个 处理器执行如下步骤：
[0026] 获取终端设备的文本内容；
[0027] 从所述文本内容中提取事项关键字， 以及与所述事项关键字相关联的触发条件 关键字；
[0028] 根据所述触发条件关键字建立提醒触发条件， 根据所述事项关键字建立事项提 醒内容， 并根据所述提醒触发条件和所述事项提醒内容创建相应的提醒事项； [0029] 在一个或多个所述提醒触发条件匹配预设触发条件时， 根据预定的提醒方式触 发执行与所述提醒事项对应的提醒操作。
[0030] 本申请的一个或多个实施例的细节在下面的附图及描述中提出。 本申请的其他 特征和优点将从说明书、 附图以及权利要求书变得明显。
[0031]
[0032] 附图说明
[0033] 为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案， 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 本申请的一些实施例， 对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动性 的前提下， 还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034] 图 1是本申请实施例中基于语义分析的事项提醒方法的一应用环境示意图；
[0035] 图 2是本申请实施例一提供的基于语义分析的事项提醒方法的实现流程示意图
[0036] 图 3是本申请实施例二提供的基于语义分析的事项提醒装置的示意图；
[0037] 图 4是本申请实施例二提供的基于语义分析的事项提醒装置中提取模块的示意 图；
[0038] 图 5是本申请实施例二提供的基于语义分析的事项提醒装置中第二提取单元的 示意图；
[0039] 图 6是本申请实施例三提供的计算机设备的示意图。
[0040]
[0041] 具体实施方式
[0042] 以下描述中， 为了说明而不是为了限定， 提出了诸如特定系统结构、 技术之类 的具体细节， 以便透彻理解本申请实施例。 然而， 本领域的技术人员应当清楚 ， 在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。 在其它情况中， 省 略对众所周知的系统、 装置、 电路以及方法的详细说明， 以免不必要的细节妨 碍本申请的描述。
[0043] 本申请实施例提供的基于语义分析的事项提醒方法可应用在如图 1的应用环境 中， 其中， 客户端通过网络与服务器进行通信。 其中， 客户端可以但不限于各 种个人计算机、 笔记本电脑、 智能手机、 平板电脑和便携式可穿戴设备。 服务 器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0044] 为了说明本申请实施例所提供的基于语义分析的事项提醒方法， 下面通过具体 实施例来进行说明。
[0045] 实施例一：
[0046] 图 2示出了本申请实施例一提供的基于语义分析的事项提醒方法的实现流程示 意图。 如图 2所示， 该基于语义分析的事项提醒方法具体包括如下步骤 101至步 骤 104, 详述如下：
[0047] 步骤 101 : 获取终端设备的文本内容。
[0048] 本申请实施例可用于在终端设备中创建提醒， 这里的终端设备可以泛指具有提 醒功能的所有电子设备， 其既可以包括诸如手机、 平板电脑之类的移动设备， 也可以包括诸如计算机之类的固定设备， 本申请实施例对具体的终端设备不加 以限制。
[0049] 其中， 文本内容可以是用户自己在终端设备上创建的事项提醒， 终端设备中的 文本内容还包括指该设备中新增加的文字内容， 其至少可以包括如下内容中的 一种或多种： 短信息、 电子邮件、 .txt文件内容、 .doc.文件内容、 .docx文件内容 和 .wps文件内容。
[0050] 步骤 102: 从所述文本内容中提取事项关键字， 以及与所述事项关键字相关联 的触发条件关键字。
[0051] 在具体实现中， 可以向终端设备的操作系统申请上述文本内容的访问权限， 在 获得访问权限后， 就可以获取相应的文本内容， 并进行相应的检索。 以带有 andr oid操作系统的手机为例， 如果申请获得了短信息的访问权限， 那么， 当接收到 新的短信息时会收到操作系统的通知， 此时可以拦截和检索新的短信息的内容 。 又如， 在获取计算机中记事本的访问权限后， 可以扫描计算机中记事本中的 .t xt文本内容。 由于 .doc.文件内容、 .docx文件内容和 .wps文件内容的检索过程与短 信息和 .txt文本内容的检索过程类似， 在此不作赘述。
[0052] 本申请实施例中， 事项关键字可用于表示能够反映需要完成的事项的文字， 其 在创建提醒时， 用于建立日常提醒的事项内容； 触发条件关键字与所述事项关 键字相关联， 可用于表示所述事项在何种条件下来进行， 其在创建提醒时， 用 于建立日常提醒的触发条件， 通常， 所述触发条件关键字具体可以包括具有时 间属性的时间关键字和 /或具有地理位置属性的地理关键字。
[0053] 在本申请的一种优选实施例中， 步骤 101中所述从文本内容中提取事项关键字 ， 及与所述事项关键字相关联的触发条件关键字的步骤， 具体可以包括：
[0054] 步骤 201 : 从所述文本内容中提取事项关键字和触发条件关键字。
[0055] 步骤 202: 对所述事项关键字和触发条件关键字在所述文本内容中的上下文进 行语义分析。
[0056] 步骤 203: 根据语义分析结果从所述文本内容中确定与所述事项关键字相关联 的触发条件关键字。
[0057] 对于步骤 201和步骤 202, 具体可通过对所述文本内容进行切词处理， 再从各个 分词中提取事项关键字。 切词处理， 是指将一个语句文本切分成一个一个单独 的词， 也即各个分词， 在本实施例中， 可以根据通用电子词典对文本内容进行 切分， 保证分出的词语都是正常词汇， 如词语不在电子词典内则分出单字。 例 如， 明天 /上午 /九点 /开会。 “开会”则为事项关键字， “明天”、 “上午”和“九点”为 触发条件关键字。 然后对“明天 /上午 /九点 /开会”进行语义分析。 语义分析的方式 包括：
[0058] 对于给定的一个句子， 找出句子中谓词的相应语义角色成分， 包括核心语义角 色 （如施事者、 受事者等） 和附属语义角色 （如地点、 时间、 方式、 原因等）
。 例如， 基于句法分析结果， 对于某个给定的句子， 首先得到其句法分析结果 ， 然后基于该句法分析结果， 再实现语义分析。
[0059] 例如句子为： 明天上午九点在北京开会。
[0060] 语义表达式： 事件（时间（地点（“北京”）））
[0061] 根据上述语义表达式， 将句子改为： 开会明天上午九点在北京。 语义分析通常 需要知识库的支持， 在该知识库中， 预先定义了句子的核心语义角色以及附属 语义角色之间的关系。
[0062] 步骤 203具体可以包括：
[0063] 步骤 301 : 在时间关键字库中进行匹配查询， 以获得与所述文本内容中包含的 时间关键字； 所述时间关键字库为依据时间表达语料库建立得到。
[0064] 在实际应用中， 可以收集时间表达文本， 添加至时间表达语料库， 并依据时间 表达语料库建立所述时间关键字库。 例如， 常用的时间表达文本可以包括日期 （2018年 11月 11日、 11月 11日等） 、 时刻 （11点 11分等） 、 用于表达日期或时 刻的文字 （明天、 早上等） 等文本。 可以理解， 本申请实施例对具体的时间表 达文本及时间关键字库的具体建立方式不作限制。
[0065] 步骤 302: 在地理关键字库中进行匹配查询， 以获得与所述文本内容中字词相 匹配的地理关键字； 所述地理关键字库为依据地理位置表达语料库建立得到。
[0066] 在实际应用中， 可以收集常用的地理位置表达文本， 添加至地理位置表达语料 库， 并依据地理位置表达语料库建立所述地理关键字库。 例如， 常用的地理位 置表达文本可以包括： 用于表达地理位置的文本 （如平安大厦等） 、 用于表达 能够映射到地理位置的事项 （发生在具体的地理位置的事项） 的文本 （如买药 事项能够映射到药店， 加油事项能够映射到加油站， 打球事项能够映射到球馆 ， 购物事项能够映射到超市或商场等） 等文本。 可以理解， 本申请实施例对具 体的地理位置表达文本时间关键字库的具体建立方式不加以限制。
[0067] 需要说明的是， 在执行步骤 201、 202和步骤 203后， 可能只获得时间关键字， 也可能只获得地理关键字， 还可能同时获得时间关键字和地理关键字。
[0068] 步骤 303: 将具有事项关联性的所述时间关键字和 /或地理关键字作为具有事项 关联性的触发条件关键字。
[0069] 提醒通常用于提示用户在某时间和 /或某地理位置完成某事， 步骤 301得到的时 间关键字可以泛指一切具有时间属性的文字， 但是， 具有时间属性的文字并不 一定具有事项关联性， 而不具有事项关联性的时间关键字是不具有提醒价值的 。 例如， 根据语言表达的特性， 用于表达在某时间完成某事的文字通常不会使 用精确的日期或时刻 （如 2018年 8月 8日， 8点 15分 30秒等） 去表达， 这样， 使用 精确的日期或时刻表达的时间关键字通常不具有提醒价值， 应该丢弃。
[0070] 同理， 步骤 302得到的地理关键字可以泛指一切具有地理位置属性的文字， 但 是， 具有地理位置属性的文字并不一定具有事项关联性， 而不具有事项关联性 的地理关键字是不具有提醒价值的。 例如， 根据语言表达的特性， 用于表达在 某地理位置完成某事的文字通常不会使用范围较大的地理位置 （如北京市， 北 京市海淀区等） 去表达， 这样， 使用范围较大的地理位置表达的地理关键字通 常不具有提醒价值， 应该丢弃。
[0071] 在本申请的一种优选实施例中， 所述将具有事项关联性的所述时间关键字作为 触发条件关键字的步骤， 具体可以包括：
[0072] 步骤 401 : 获取所述时间关键字的时间精确度。
[0073] 步骤 402: 若所述时间精确度符合预设的精确度条件， 则确定所述时间关键字 具有事项关联性。
[0074] 本申请实施例中， 所述时间精确度用于表示所述时间关键字所表达时间的精准 程度， 在具体实现中， 可以预设一定等级的时间精确度， 如在本申请的一种应 用示例中， 时间精确度的等级具有可以包括： 粗略、 精确一级、 精确二级、 精 确三级， 相应的精确度条件具体包括： 若所述时间精确度大于等于精确三级， 则所述时间关键字不具有事项关联性， 若所述时间精确度为精确小于三级的级 别 （即粗略、 精确一级和精确二级） ， 则所述时间关键字具有事项关联性。 其 中， 粗略等级对应的时间关键字一般包括精确到天或日， 且年月日不完整的文 字， 如明天、 明天上午、 12月 24日等； 精确一级通常包括精确到小时的文字， 如明天上午 9点等； 精确二级通常包括精确到分的文字， 如 9点 15分等； 精确三 级通常包括精确到秒或年月日完整的文字， 如 8点 58分 58秒、 2018年 10月 1日等 等。 可以理解， 本领域技术人员可以根据实际情况预设时间精确度及相应的精 确度条件， 本申请对此不加以限制。
[0075] 在本申请的一种优选实施例中， 所述将具有事项关联性的所述时间关键字作为 触发条件关键字的步骤， 具体可以包括： 将所述时间关键字在提醒时间关键字 库中进行匹配查询； 若匹配成功， 则确定所述时间关键字具有事项关联性。
[0076] 其中， 所述提醒时间关键字库为依据提醒时间语料库建立得到， 所述提醒时间 语料库中包括用于表达在某时间完成某事的提醒时间文本。
[0077] 由于用于表达在某时间完成某事的提醒时间文本 （如明天上午开会、 明天早上 7点起床等） 能够符合语言表达的特性， 且能够具有事项关联性， 因此， 依据提 醒时间语料库建立得到的提醒时间关键字库中的提醒时间关键字具有事项关联 性。
[0078] 在本申请的一种实施例中， 可以通过如下步骤建立所述提醒时间关键字库：
[0079] 步骤 501 : 收集提醒时间文本， 并添加至提醒时间语料库； 所述提醒时间文本 用于表达在某时间完成某事。
[0080] 步骤 502: 对所述提醒时间语料库中提醒时间文本进行语义分析， 并根据语义 分析结果从所述提醒时间文本中提取提醒时间关键字。
[0081] 步骤 503: 将所提取的提醒时间关键字添加至提醒时间关键字库。
[0082] 以“明天上午开会”、 “明天早上 8点起床”的提醒时间文本为例， 则提取提醒得 到的提醒时间关键字分别为“明天上午”、 “明天早上 8点”。
[0083] 需要说明的是， 本申请实施例中， 提醒时间文本与时间表达文本均可用于表达 某时间， 但二者的主要区别之一在于， 前者用于表达在某时间完成某事， 其表 达的时间还具有事项关联性； 而后者用于表达某时间， 其表达的时间不一定具 有事项关联性。
[0084] 另外， 本申请将具有事项关联性的所述时间关键字作为触发条件关键字的方案 ， 可以单独采用步骤 501或步骤 502, 也可以同时采用步骤 501和步骤 502以获得 更为准确的判断结果。
[0085] 在本申请的一种优选实施例中， 所述将具有事项关联性的所述地理关键字作为 具有事项关联性的触发条件关键字的步骤， 具体可以包括：
[0086] 步骤 601 : 获取所述地理位置关键字的位置细粒度。
[0087] 步骤 602: 若所述位置细粒度符合预设的细粒度条件， 则确定所述地理位置关 键字具有事项关联性。
[0088] 本申请实施例中， 所述位置细粒度可用于表示所述地理关键字所表达地理位置 的精确程度。
[0089] 本领域技术人员可以根据实际需要设置所述位置细粒度， 例如， 对于城市而言 ， 所述位置细粒度具体可以包括省、 市、 区、 街道、 社区甚至大厦、 商圈名称 等等， 大厦的例子可以包括“京基 100大厦”、 “腾讯大厦”、 “平安大厦”等等； 对 于农村而言， 所述位置细粒度具体可以包括省、 市、 县、 乡镇、 村等等； 本申 请对具体的位置细粒度不加以限制。 [0090] 在本申请的一种应用示例中， 城市对应的细粒度条件具体可以包括： 若所述位 置细粒度为省、 市或区， 则所述地理位置关键字不具有事项关联性， 若所述位 置细粒度为街道、 社区、 大厦或商圈名称， 则所述地理位置关键字具有事项关 联性。 当然， 本申请对具体的细粒度条件不加以限制。
[0091] 在本申请的一种优选实施例中， 所述将具有事项关联性的所述地理关键字作为 具有事项关联性的触发条件关键字的步骤， 具体可以包括： 将所述地理关键字 在地理提醒关键字库中进行匹配查询； 若匹配成功， 则确定所述地理位置关键 字具有事项关联性。
[0092] 其中， 所述地理提醒关键字库为依据地理提醒语料库建立得到， 所述地理提醒 语料库中包括用于表达在某地理位置完成某事的地理提醒文本。
[0093] 由于用于表达在某地理位置完成某事的地理提醒文本 （如八合里聚餐， 万象城 逛街等） 能够符合语言表达的特性， 且能够具有事项关联性， 因此， 依据地理 提醒语料库建立得到的地理提醒关键字库中的地理提醒关键字具有事项关联性
[0094] 在本申请的一种实施例中， 可以通过如下步骤建立所述地理提醒关键字库：
[0095] 步骤 701 : 收集地理提醒文本， 并添加至地理提醒语料库； 所述地理提醒文本 用于表达在某地理位置完成某事。
[0096] 步骤 702: 对所述地理提醒语料库中地理提醒文本进行语义分析， 并根据语义 分析结果从所述地理提醒文本中提取地理提醒关键字。
[0097] 步骤 703: 将所提取的地理提醒关键字添加至地理提醒关键字库。
[0098] 其中， 以“深圳北大商学院培训”、 “万象城购物”的地理提醒文本为例， 则提取 提醒得到的地理提醒关键字分别为“深圳北大商学院”、 “万象城”。
[0099] 需要说明的是， 本申请实施例中， 地理提醒文本与地理位置表达文本均可用于 表达某地理位置， 但二者的主要区别之一在于， 前者用于表达在某地理位置完 成某事， 其表达的地理位置还具有事项关联性； 而后者用于表达某地理位置， 其表达的地理位置不一定具有事项关联性。
[0100] 可以理解， 在判断地理关键字是否具有事项关联性时， 可以单独采用步骤 702 或步骤 703 , 也可以同时采用步骤 702和步骤 703以获得更为准确的判断结果。 [0101] 在本申请的另一种优选实施例中， 所述步骤 201还可以采用提醒时间关键字库 和地理提醒关键字库中的一者或两者， 直接从所述文本内容中提取具有事项关 联性的触发条件关键字， 相应地， 所述步骤 201具体可以包括：
[0102] 步骤 801 : 在提醒时间关键字库中进行匹配查询， 以获得与所述文本内容中字 词相匹配的具有事项关联性的时间关键字。
[0103] 其中， 所述提醒时间关键字库为依据提醒时间语料库建立得到， 所述提醒时间 语料库中包括用于表达在某时间完成某事的提醒时间文本； 和 /或
[0104] 步骤 802: 在地理提醒关键字库中进行匹配查询， 以获得与所述文本内容中字 词相匹配的具有事项关联性的地理位置关键字。
[0105] 其中， 所述地理提醒关键字库为依据地理提醒语料库建立得到， 所述地理提醒 语料库中包括用于表达在某地理位置完成某事的地理提醒文本。
[0106] 需要说明的是， 步骤 201得到的是事项关键字和触发条件关键字， 步骤 202和 20 3中则是确定所述触发条件关键字与哪些事项相关联。 在实际应用中， 所述触发 条件关键字的上下文用于表示文本内容中与所述触发条件关键字相连的上文和 下文。
[0107] 在本申请的一种应用示例中， 所述语义分析过程可以包括： 首先利用电子词典 等词库对所述事项关键字的上下文进行分词处理， 然后根据语义知识库对分词 结果进行语义标注， 生成对应的语义分析结果。 其中， 语义知识库可采用现有 的、 以及其他具有相似功能的数据库。 假设收到一条新的短信息， 相应的文本 内容为： “8月 25日 A敬邀您 8月 28日上午 12:00前到深圳君悦酒店， 参加 A为儿子 举办的恩师答谢宴会， 请届时参加”， 那么步骤 201提取得到的事项关键字为“恩 师答谢宴会”或“参加恩师答谢宴会”或“参加答谢宴会”， 得到的触发条件关键字 具体可以包括： “8月 25日”、 “8月 28日”“上午 12:00”和“深圳君悦酒店”， 步骤 202 可以对提取得到的触发条件关键字的上下文进行分词处理， 并对分词结果进行 语义标注， 生成对应的语义分析结果， 最终步骤 203确定与所述事项关键字相关 联的触发条件关键字具体可以包括： “8月 28日上午 12:00”和“深圳君悦酒店”。 需 要说明的是， 本申请实施例对具体的语义分析及提取事项关键字的方法不作限 制。 [0108] 对于步骤 201， 在本申请的一种优选实施例中， 从所述文本内容中提取事项关 键字和的步骤， 具体可以包括：
[0109] 步骤 901 : 从所述文本内容的上下文中提取具有事项属性的字词作为事项关键 字。
[0110] 或者， 步骤 902: 在事项关键字库中进行匹配查询， 以获得与所述文本内容的 上下文中字词相匹配的事项关键字。
[0111] 其中， 步骤 901可以依据标注的语义分析结果， 从所述文本内容的上下文中提 取具有事项属性的字词； 通常具有事项属性的字词包括有动作词语， 如“起床”、 “读英语”、 “看书”、 “健身”、 “游泳”、 上述示例中的“参加答谢宴会”等等。
[0112] 步骤 103: 根据所述触发条件关键字建立提醒触发条件， 根据所述事项关键字 建立事项提醒内容， 并根据所述提醒触发条件和所述事项提醒内容创建相应的 提醒事项。
[0113] 本申请实施例中， 上述的提醒触发条件具体可以包括： 依据时间关键字确定的 时间和 /或依据地理位置关键字确定的位置。
[0114] 例如， 在所述触发条件关键字中包括有时间关键字时， 建立提醒的一个过程示 例可以为： 依据时间关键字得到提醒时间； 如时间关键字为“明天上午 9点”， 则 可以提前半小时对用户进行提醒， 得到提醒时间“明天上午 8点半”； 利用当前时 间与提醒时间之差， 建立基于定时器的提醒机制； 依据所述事项关键字建立提 醒的事项内容； 例如， 事项关键字“开会”可以直接作为提醒的事项内容； 在定时 器启用后， 利用该终端设备的时钟功能， 在该终端设备中创建相应的提醒。
[0115] 又如， 在所述触发条件关键字中包括有地理位置关键字时， 建立提醒的一个过 程示例可以为： 依据地理位置关键字得到需要提醒的事项发生的位置信息； 利 用终端设备的 GPS (全球定位系统， Global Positioning System) 、 北斗卫星导航 系统 (BeiDou Navigation Satellite System, BDS) 等定位功能， 依据所述位置信 息建立基于定位的提醒机制； 例如， “地理位置关键字”为加油站， 则可以利用设 备的 GPS功能定位到附近是否有相应的地点。 依据所述事项关键字建立提醒的事 项内容； 例如， 事项关键字“加油”可以直接作为提醒的事项内容； 在定位功能启 用后， 在该设备中创建相应的提醒。 [0116] 步骤 104: 在一个或多个所述提醒触发条件匹配预设触发条件时， 根据预定的 提醒方式触发执行与所述提醒事项对应的提醒操作。
[0117] 此处需要说明的是， 指定提醒方式为所有提醒方式之一， 即用户根据提醒事项 从所有预设的提醒方式列表中选择的提醒方式， 每个提醒方式所对应的的提醒 触发条件可能是一个或多个。 上述的预设触发条件是指用于衡量提醒触发条件 是否满足执行提醒操作的要求所预先设定的条件。 为了确定每个提醒触发条件 是否满足执行提醒操作的要求， 则需确定提醒触发条件是否与预设触发条件 （ 其如阈值， 临界值等） 相匹配， 如果提醒触发条件匹配预设触发条件， 则执行 提醒事项的提醒操作。
[0118] 可选的， 设置提醒触发条件包括： 根据提醒方式及提醒事项的实际需要选择一 个或多个提醒触发条件， 然后对选择的提醒触发条件进行预设触发条件的设置 ， 如， 用户需要在有网的条件下提醒自己拨打网络电话， 提醒触发条件为： 手 机终端连接的网络类型、 手机终端的定位区域、 手机终端的系统时间， 则用户 在选择完该三个提醒触发条件后， 分别设置三个提醒触发条件对应的预设条件 ， 如预设触发条件分别设置为： 连接网络为 WIFI无线网络、 定位地点在家、 时 间在 19:30:00
[0119] 可选的， 在提醒触发条件满足连接网络为 WIFI无线网络、 定位地点在家、 时间 19:30:00的一个或多个预设触发条件时， 执行提醒操作， 如， 闹铃、 亮屏、 启动 应用等。 提醒方式可以包括任一提醒触发条件满足时执行提醒操作， 所有提醒 触发条件满足时执行提醒操作等多种方式。
[0120] 本申请实施例中， 通过获取终端设备的文本内容， 从所述文本内容中提取事项 关键字， 以及与所述事项关键字相关联的触发条件关键字； 根据所述触发条件 关键字建立提醒触发条件， 根据所述事项关键字建立事项提醒内容， 并根据所 述提醒触发条件和所述事项提醒内容创建相应的提醒事项； 在一个或多个所述 提醒触发条件匹配预设触发条件时， 根据预定的提醒方式触发执行与所述提醒 事项对应的提醒操作， 从而能够智能地根据终端设备上的文本准确地自动创建 提醒， 不再需要用户手动去创建， 并且能够根据触发条件去触发提醒， 提高了 提醒的便捷性， 解决了现有的事项提醒方法所存在的操作繁琐和效率低的问题 ， 具有较强的易用性和实用性。
[0121] 应理解， 上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后， 各过 程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定， 而不应对本申请实施例的实施过程 构成任何限定。
[0122] 实施例二：
[0123] 请参考图 3 , 其示出了本申请实施例二提供的基于语义分析的事项提醒装置 30 的示意图。 所述基于语义分析的事项提醒装置 30, 包括： 获取模块 31， 提取模 块 32， 建立模块 33和提醒模块 34。 其中， 各模块的具体功能如下：
[0124] 获取模块 31， 用于获取终端设备的文本内容；
[0125] 提取模块 32, 用于从所述文本内容中提取事项关键字， 以及与所述事项关键字 相关联的触发条件关键字；
[0126] 建立模块 33， 用于根据所述触发条件关键字建立提醒触发条件， 根据所述事项 关键字建立事项提醒内容， 并根据所述提醒触发条件和所述事项提醒内容创建 相应的提醒事项；
[0127] 提醒模块 34, 用于在一个或多个所述提醒触发条件匹配预设触发条件时， 根据 预定的提醒方式触发执行与所述提醒事项对应的提醒操作。
[0128] 可选地， 如图 4所示， 提取模块 32包括：
[0129] 第一提取单元 321， 用于从所述文本内容中提取事项关键字和触发条件关键字
[0130] 语义分析单元 322, 用于对所述事项关键字和触发条件关键字在所述文本内容 中的上下文进行语义分析。
[0131] 第二提取单元 323 , 用于根据语义分析结果从所述文本内容中确定与所述事项 关键字相关联的触发条件关键字。
[0132] 可选地， 如图 5所示， 第二提取单元 323包括：
[0133] 第一获取子单元 3231， 用于在时间关键字库中进行匹配查询， 以获得所述文本 内容中包含的时间关键字。
[0134] 第二获取子单元 3232, 用于在地理关键字库中进行匹配查询， 以获得与所述文 本内容中字词相匹配的地理关键字。 [0135] 选择子单元 3233 , 用于将具有事项关联性的所述时间关键字和 /或所述地理关 键字作为具有事项关联性的触发条件关键字。
[0136] 可选地， 所述选择子单元 3233包括：
[0137] 第一获取子单元， 用于获取所述时间关键字的时间精确度。
[0138] 第一确定子单元， 用于确定若所述时间精确度符合预设的精确度条件， 则确定 所述时间关键字具有事项关联性。
[0139] 或者，
[0140] 第一查询子单元， 用于将所述时间关键字在提醒时间关键字库中进行匹配查询
[0141] 第二确定子单元， 用于若匹配成功， 则确定所述时间关键字具有事项关联性。
[0142] 可选地， 所述选择子单元 3233包括：
[0143] 第二获取子单元， 用于获取所述地理位置关键字的位置细粒度。
[0144] 第三确定子单元， 用于若所述位置细粒度符合预设的细粒度条件， 则确定所述 地理位置关键字具有事项关联性。
[0145] 或者，
[0146] 第二查询子单元， 用于将所述地理关键字在地理提醒关键字库中进行匹配查询
[0147] 第四确定子单元， 用于若匹配成功， 则确定所述地理位置关键字具有事项关联 性。
[0148] 关于基于语义分析的事项提醒装置的具体限定可以参见上文中对于基于语义分 析的事项提醒方法的限定， 在此不再赘述。 上述基于语义分析的事项提醒装置 中的各个模块可全部或部分通过软件、 硬件及其组合来实现。 上述各模块可以 硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中， 也可以以软件形式存储于 计算机设备中的存储器中， 以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0149] 实施例三：
[0150] 在本实施例中， 提供了一种计算机设备， 该计算机设备可以是服务器， 其内部 结构图可以如图 6所示。 该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、 存储器 、 网络接口和数据库。 其中， 该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力 。 该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、 内存储器。 该非易失性存储 介质存储有操作系统、 计算机可读指令和数据库。 该内存储器为非易失性存储 介质中的操作系统和计算机可读指令的运行提供环境。 该计算机设备的数据库 用于存储基于语义分析的事项提醒方法中涉及到的数据。 该计算机设备的网络 接口用于与外部的终端通过网络连接通信。 该计算机可读指令被处理器执行时 以实现一种基于语义分析的事项提醒方法。
[0151] 在一个实施例中， 提供了一种计算机设备， 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可读指令， 处理器执行计算机可读指令时实 现如下步骤：
[0152] 获取终端设备的文本内容；
[0153] 从文本内容中提取事项关键字， 以及与事项关键字相关联的触发条件关键字； [0154] 根据触发条件关键字建立提醒触发条件， 根据事项关键字建立事项提醒内容， 并根据提醒触发条件和事项提醒内容创建相应的提醒事项；
[0155] 在一个或多个提醒触发条件匹配预设触发条件时， 根据预定的提醒方式触发执 行与提醒事项对应的提醒操作。
[0156] 可选地， 处理器执行计算机可读指令时还实现如下步骤：
[0157] 从文本内容中提取事项关键字和触发条件关键字；
[0158] 对事项关键字和触发条件关键字在文本内容中的上下文进行语义分析；
[0159] 根据语义分析结果从文本内容中确定与事项关键字相关联的触发条件关键字。
[0160] 可选地， 处理器执行计算机可读指令时还实现如下步骤：
[0161] 在时间关键字库中进行匹配查询， 以获得文本内容中包含的时间关键字；
[0162] 在地理关键字库中进行匹配查询， 以获得与文本内容中字词相匹配的地理关键 字；
[0163] 将具有事项关联性的时间关键字和 /或地理关键字作为具有事项关联性的触发 条件关键字。
[0164] 可选地， 处理器执行计算机可读指令时还实现如下步骤：
[0165] 获取时间关键字的时间精确度；
[0166] 若时间精确度符合预设的精确度条件， 则确定时间关键字具有事项关联性； [0167] 或者， 将时间关键字在提醒时间关键字库中进行匹配查询；
[0168] 若匹配成功， 则确定时间关键字具有事项关联性。
[0169] 可选地， 处理器执行计算机可读指令时还实现如下步骤：
[0170] 获取地理位置关键字的位置细粒度；
[0171] 若位置细粒度符合预设的细粒度条件， 则确定地理位置关键字具有事项关联性
[0172] 或者， 将地理关键字在地理提醒关键字库中进行匹配查询；
[0173] 若匹配成功， 则确定地理位置关键字具有事项关联性。
[0174] 在本实施例中， 处理器执行计算机可读指令时还可以实现上述实施例中基于语 义分析的事项提醒装置的各模块 /单元的功能， 例如图 3所示模块 31至模块 34的功 育 B。 为避免重复， 这里不再赘述。
[0175] 在一个实施例中， 提供了一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储介质， 计算机可读存储介质存储有计算机可读指令， 计算机可读指令被一个或多个处 理器执行时， 使得一个或多个处理器执行如下步骤：
[0176] 获取终端设备的文本内容；
[0177] 从文本内容中提取事项关键字， 以及与事项关键字相关联的触发条件关键字； [0178] 根据触发条件关键字建立提醒触发条件， 根据事项关键字建立事项提醒内容， 并根据提醒触发条件和事项提醒内容创建相应的提醒事项；
[0179] 在一个或多个提醒触发条件匹配预设触发条件时， 根据预定的提醒方式触发执 行与提醒事项对应的提醒操作。
[0180] 其中， 所述可读存储介质包括非易失性可读存储介质和易失性可读存储介质。
[0181] 可选地， 计算机可读指令被一个或多个处理器执行时， 使得一个或多个处理器 还执行如下步骤：
[0182] 从文本内容中提取事项关键字和触发条件关键字；
[0183] 对事项关键字和触发条件关键字在文本内容中的上下文进行语义分析；
[0184] 根据语义分析结果从文本内容中确定与事项关键字相关联的触发条件关键字。
[0185] 可选地， 计算机可读指令被一个或多个处理器执行时， 使得一个或多个处理器 还执行如下步骤： [0186] 在时间关键字库中进行匹配查询， 以获得文本内容中包含的时间关键字；
[0187] 在地理关键字库中进行匹配查询， 以获得与文本内容中字词相匹配的地理关键 字；
[0188] 将具有事项关联性的时间关键字和 /或地理关键字作为具有事项关联性的触发 条件关键字。
[0189] 可选地， 计算机可读指令被一个或多个处理器执行时， 使得一个或多个处理器 还执行如下步骤：
[0190] 获取时间关键字的时间精确度；
[0191] 若时间精确度符合预设的精确度条件， 则确定时间关键字具有事项关联性； [0192] 或者， 将时间关键字在提醒时间关键字库中进行匹配查询；
[0193] 若匹配成功， 则确定时间关键字具有事项关联性。
[0194] 可选地， 计算机可读指令被一个或多个处理器执行时， 使得一个或多个处理器 还执行如下步骤：
[0195] 获取地理位置关键字的位置细粒度；
[0196] 若位置细粒度符合预设的细粒度条件， 则确定地理位置关键字具有事项关联性
[0197] 或者， 将地理关键字在地理提醒关键字库中进行匹配查询；
[0198] 若匹配成功， 则确定地理位置关键字具有事项关联性。
[0199] 在本实施例中， 计算机可读指令被处理器执行时实现上述实施例中基于语义分 析的事项提醒装置的各模块 /单元的功能， 例如图 3所示模块 31至模块 34的功能。 为避免重复， 这里不再赘述。
[0200] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程， 是可 以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成， 所述的计算机可读指令可存 储于一非易失性计算机可读取存储介质中， 该计算机可读指令在执行时， 可包 括如上述各方法的实施例的流程。 其中， 本申请所提供的各实施例中所使用的 对存储器、 存储、 数据库或其它介质的任何引用， 均可包括非易失性和 /或易失 性存储器。 非易失性存储器可包括只读存储器 (ROM) 、 可编程 ROM (PROM ) 、 电可编程 ROM (EPROM) 、 电可擦除可编程 ROM (EEPROM) 或闪存。 易失性存储器可包括随机存取存储器 (RAM) 或者外部高速缓冲存储器。 作为 说明而非局限， RAM以多种形式可得， 诸如静态 RAM (SRAM) 、 动态 RAM ( DRAM) 、 同步 DRAM (SDRAM) 、 双数据率 SDRAM (DDRSDRAM) 、 增强 型 SDRAM (ESDRAM) 、 同步链路 (SyNchliNk) DRAM (SLDRAM) 、 存储 器总线 (Rambus) 直接 RAM (RDRAM) 、 直接存储器总线动态 RAM (DRDR AM) 、 以及存储器总线动态 RAM (RDRAM) 等。
[0201] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到， 为了描述的方便和简洁， 仅以上述各 功能单元、 模块的划分进行举例说明， 实际应用中， 可以根据需要而将上述功 能分配由不同的功能单元、 模块完成， 即将所述装置的内部结构划分成不同的 功能单元或模块， 以完成以上描述的全部或者部分功能。 以上所述实施例仅用 以说明本申请的技术方案， 而非对其限制； 尽管参照前述实施例对本申请进行 了详细的说明， 本领域的普通技术人员应当理解： 其依然可以对前述各实施例 所记载的技术方案进行修改， 或者对其中部分技术特征进行等同替换； 而这些 修改或者替换， 并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精 神和范围， 均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims

权利要求书
[权利要求 i] 一种基于语义分析的事项提醒方法， 其特征在于， 包括：
获取终端设备的文本内容；
从所述文本内容中提取事项关键字， 以及与所述事项关键字相关联的 触发条件关键字；
根据所述触发条件关键字建立提醒触发条件， 根据所述事项关键字建 立事项提醒内容， 并根据所述提醒触发条件和所述事项提醒内容创建 相应的提醒事项；
在一个或多个所述提醒触发条件匹配预设触发条件时， 根据预定的提 醒方式触发执行与所述提醒事项对应的提醒操作。
[权利要求 2] 根据权利要求 1所述的基于语义分析的事项提醒方法， 其特征在于， 所述从所述文本内容中提取事项关键字， 以及与所述事项关键字相关 联的触发条件关键字包括：
从所述文本内容中提取事项关键字和触发条件关键字；
对所述事项关键字和触发条件关键字在所述文本内容中的上下文进行 语义分析；
根据语义分析结果从所述文本内容中确定与所述事项关键字相关联的 触发条件关键字。
[权利要求 3] 根据权利要求 2所述的基于语义分析的事项提醒方法， 其特征在于， 所述触发条件关键字包括时间关键字和 /或地理关键字； 根据语义分 析结果从所述文本内容中确定与所述事项关键字相关联的触发条件关 键字包括：
在时间关键字库中进行匹配查询， 以获得所述文本内容中包含的时间 关键字；
在地理关键字库中进行匹配查询， 以获得与所述文本内容中字词相匹 配的地理关键字；
将具有事项关联性的所述时间关键字和 /或所述地理关键字作为具有 事项关联性的触发条件关键字。
[权利要求 4] 根据权利要求 3所述的基于语义分析的事项提醒方法， 其特征在于， 所述将具有事项关联性的所述时间关键字作为触发条件关键字包括： 获取所述时间关键字的时间精确度；
若所述时间精确度符合预设的精确度条件， 则确定所述时间关键字具 有事项关联性；
或者， 将所述时间关键字在提醒时间关键字库中进行匹配查询； 若匹配成功， 则确定所述时间关键字具有事项关联性。
[权利要求 5] 根据权利要求 3所述的基于语义分析的事项提醒方法， 其特征在于， 所述将具有事项关联性的所述地理关键字作为具有事项关联性的触发 条件关键字包括：
获取所述地理位置关键字的位置细粒度；
若所述位置细粒度符合预设的细粒度条件， 则确定所述地理位置关键 字具有事项关联性；
或者， 将所述地理关键字在地理提醒关键字库中进行匹配查询； 若匹配成功， 则确定所述地理位置关键字具有事项关联性。
[权利要求 6] 一种基于语义分析的事项提醒装置， 其特征在于， 包括：
获取模块， 用于获取终端设备的文本内容；
提取模块， 用于从所述文本内容中提取事项关键字， 以及与所述事项 关键字相关联的触发条件关键字；
建立模块， 用于根据所述触发条件关键字建立提醒触发条件， 根据所 述事项关键字建立事项提醒内容， 并根据所述提醒触发条件和所述事 项提醒内容创建相应的提醒事项；
提醒模块， 用于在一个或多个所述提醒触发条件匹配预设触发条件时 ， 根据预定的提醒方式触发执行与所述提醒事项对应的提醒操作。
[权利要求 7] 根据权利要求 6所述的基于语义分析的事项提醒装置， 其特征在于， 所述提取模块包括：
第一提取单元， 用于从所述文本内容中提取事项关键字和触发条件关 键字； 语义分析单元， 用于对所述事项关键字和触发条件关键字在所述文本 内容中的上下文进行语义分析；
第二提取单元， 用于根据语义分析结果从所述文本内容中确定与所述 事项关键字相关联的触发条件关键字。
[权利要求 8] 根据权利要求 7所述的基于语义分析的事项提醒装置， 其特征在于， 所述第二提取单元包括：
第一获取子单元， 用于在时间关键字库中进行匹配查询， 以获得所述 文本内容中包含的时间关键字；
第二获取子单元， 用于在地理关键字库中进行匹配查询， 以获得与所 述文本内容中字词相匹配的地理关键字；
选择子单元， 用于将具有事项关联性的所述时间关键字和 /或所述地 理关键字作为具有事项关联性的触发条件关键字。
[权利要求 9] 根据权利要求 8所述的基于语义分析的事项提醒装置， 其特征在于， 所述选择子单元包括：
第一获取子单元， 用于获取所述时间关键字的时间精确度。
第一确定子单元， 用于确定若所述时间精确度符合预设的精确度条件 ， 则确定所述时间关键字具有事项关联性；
或者， 第一查询子单元， 用于将所述时间关键字在提醒时间关键字库 中进行匹配查询；
第二确定子单元， 用于若匹配成功， 则确定所述时间关键字具有事项 关联性。
[权利要求 10] 根据权利要求 8所述的基于语义分析的事项提醒装置， 其特征在于， 所述选择子单元还包括：
第二获取子单元， 用于获取所述地理位置关键字的位置细粒度； 第三确定子单元， 用于若所述位置细粒度符合预设的细粒度条件， 则 确定所述地理位置关键字具有事项关联性；
或者， 第二查询子单元， 用于将所述地理关键字在地理提醒关键字库 中进行匹配查询。 第四确定子单元， 用于若匹配成功， 则确定所述地理位置关键字具有 事项关联性。
[权利要求 11] 一种计算机设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可 在所述处理器上运行的计算机可读指令， 其特征在于， 所述处理器执 行所述计算机可读指令时实现如下步骤：
获取终端设备的文本内容；
从所述文本内容中提取事项关键字， 以及与所述事项关键字相关联的 触发条件关键字；
根据所述触发条件关键字建立提醒触发条件， 根据所述事项关键字建 立事项提醒内容， 并根据所述提醒触发条件和所述事项提醒内容创建 相应的提醒事项；
在一个或多个所述提醒触发条件匹配预设触发条件时， 根据预定的提 醒方式触发执行与所述提醒事项对应的提醒操作。
[权利要求 12] 根据权利要求 11所述的计算机设备， 其特征在于， 所述处理器执行所 述计算机可读指令时还实现如下步骤：
从所述文本内容中提取事项关键字和触发条件关键字；
对所述事项关键字和触发条件关键字在所述文本内容中的上下文进行 语义分析；
根据语义分析结果从所述文本内容中确定与所述事项关键字相关联的 触发条件关键字。
[权利要求 13] 根据权利要求 12所述的计算机设备， 其特征在于， 所述处理器执行所 述计算机可读指令时还实现如下步骤：
在时间关键字库中进行匹配查询， 以获得所述文本内容中包含的时间 关键字；
在地理关键字库中进行匹配查询， 以获得与所述文本内容中字词相匹 配的地理关键字；
将具有事项关联性的所述时间关键字和 /或所述地理关键字作为具有 事项关联性的触发条件关键字。
[权利要求 14] 根据权利要求 13所述的计算机设备， 其特征在于， 所述处理器执行所 述计算机可读指令时还实现如下步骤：
获取所述时间关键字的时间精确度；
若所述时间精确度符合预设的精确度条件， 则确定所述时间关键字具 有事项关联性；
或者， 将所述时间关键字在提醒时间关键字库中进行匹配查询； 若匹配成功， 则确定所述时间关键字具有事项关联性。
[权利要求 15] 根据权利要求 13所述的计算机设备， 其特征在于， 所述处理器执行所 述计算机可读指令时还实现如下步骤：
获取所述地理位置关键字的位置细粒度；
若所述位置细粒度符合预设的细粒度条件， 则确定所述地理位置关键 字具有事项关联性；
或者， 将所述地理关键字在地理提醒关键字库中进行匹配查询； 若匹配成功， 则确定所述地理位置关键字具有事项关联性。
[权利要求 16] 一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储介质， 所述计算机可读 指令被一个或多个处理器执行时， 使得所述一个或多个处理器执行如 下步骤：
获取终端设备的文本内容；
从所述文本内容中提取事项关键字， 以及与所述事项关键字相关联的 触发条件关键字；
根据所述触发条件关键字建立提醒触发条件， 根据所述事项关键字建 立事项提醒内容， 并根据所述提醒触发条件和所述事项提醒内容创建 相应的提醒事项；
在一个或多个所述提醒触发条件匹配预设触发条件时， 根据预定的提 醒方式触发执行与所述提醒事项对应的提醒操作。
[权利要求 17] 根据权利要求 16所述的一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储 介质， 其特征在于， 所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时 ， 使得所述一个或多个处理器还执行如下步骤： 从所述文本内容中提取事项关键字和触发条件关键字； 对所述事项关键字和触发条件关键字在所述文本内容中的上下文进行 语义分析；
根据语义分析结果从所述文本内容中确定与所述事项关键字相关联的 触发条件关键字。
[权利要求 18] 根据权利要求 17所述的一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储 介质， 其特征在于， 所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时 ， 使得所述一个或多个处理器还执行如下步骤： 在时间关键字库中进行匹配查询， 以获得所述文本内容中包含的时间 关键字；
在地理关键字库中进行匹配查询， 以获得与所述文本内容中字词相匹 配的地理关键字；
将具有事项关联性的所述时间关键字和 /或所述地理关键字作为具有 事项关联性的触发条件关键字。
[权利要求 19] 根据权利要求 18所述的一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储 介质， 其特征在于， 所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时 ， 使得所述一个或多个处理器还执行如下步骤： 获取所述时间关键字的时间精确度；
若所述时间精确度符合预设的精确度条件， 则确定所述时间关键字具 有事项关联性；
或者， 将所述时间关键字在提醒时间关键字库中进行匹配查询； 若匹配成功， 则确定所述时间关键字具有事项关联性。
[权利要求 20] 根据权利要求 18所述的一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储 介质， 其特征在于， 所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时 ， 使得所述一个或多个处理器还执行如下步骤： 获取所述地理位置关键字的位置细粒度；
若所述位置细粒度符合预设的细粒度条件， 则确定所述地理位置关键 字具有事项关联性； 或者， 将所述地理关键字在地理提醒关键字库中进行匹配查询; 若匹配成功， 则确定所述地理位置关键字具有事项关联性。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110175806A (zh) * 2019-04-16 2019-08-27 平安科技（深圳）有限公司 基于语义分析的事项提醒方法、装置及计算机设备
CN113434678B (zh) * 2021-06-28 2024-03-19 平安银行股份有限公司 基于事项类型的事项提醒方法、装置、设备及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103984687A (zh) * 2013-02-07 2014-08-13 北京搜狗科技发展有限公司 提醒的创建方法和装置
CN104105076A (zh) * 2014-06-19 2014-10-15 北京奇虎科技有限公司 提醒的创建方法及装置、客户端和电子设备
CN104104791A (zh) * 2014-06-19 2014-10-15 北京奇虎科技有限公司 提醒的创建方法、装置、信息服务方法、装置以及客户端
US20170352008A1 (en) * 2016-06-03 2017-12-07 International Business Machines Corporation Task reminder generator
CN110175806A (zh) * 2019-04-16 2019-08-27 平安科技（深圳）有限公司 基于语义分析的事项提醒方法、装置及计算机设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103984687A (zh) * 2013-02-07 2014-08-13 北京搜狗科技发展有限公司 提醒的创建方法和装置
CN104105076A (zh) * 2014-06-19 2014-10-15 北京奇虎科技有限公司 提醒的创建方法及装置、客户端和电子设备
CN104104791A (zh) * 2014-06-19 2014-10-15 北京奇虎科技有限公司 提醒的创建方法、装置、信息服务方法、装置以及客户端
US20170352008A1 (en) * 2016-06-03 2017-12-07 International Business Machines Corporation Task reminder generator
CN110175806A (zh) * 2019-04-16 2019-08-27 平安科技（深圳）有限公司 基于语义分析的事项提醒方法、装置及计算机设备

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