【技术实现步骤摘要】
语句类型识别方法和装置、存储介质及电子装置
本专利技术涉及计算机领域，具体而言，涉及一种语句类型识别方法和装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
为了净化网络环境，在客户端应用中，需要对用户骚扰言论进行检测和打击。相关技术主要是通过人工定义规则字典，通过将用户言论于规则字典进行关键词匹配，实现骚扰言论的检测。这种方式依赖于手工字典的更新，需要耗费大量的人力，对新词或者未登录词的检测率较低，而且也并没有考虑用户言论的上下文信息。也就是说，相关技术检测用户言论是否属于骚扰言论的准确度较低。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种语句类型识别方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术检测用户言论是否属于骚扰言论的准确度较低的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种语句类型识别方法，包括：获取语句识别请求，其中，所述语句识别请求用于确认目标帐号在目标应用中发布的待识别语句是否属于目标类型，所述目标类型为禁止在所述目标应用中发布的语句的类型；响应所述语句识别请求，获取所述待识别语句的目标特征向量，其中，所述目标特征...
【技术保护点】
1.一种语句类型识别方法，其特征在于，包括：获取语句识别请求，其中，所述语句识别请求用于确认目标帐号在目标应用中发布的待识别语句是否属于目标类型，所述目标类型为禁止在所述目标应用中发布的语句的类型；响应所述语句识别请求，获取所述待识别语句的目标特征向量，其中，所述目标特征向量用于表示所述待识别语句；根据训练好的分类模型和所述目标特征向量获取类型识别结果，其中，所述目标特征向量为所述训练好的分类模型的输入，所述类型识别结果用于指示所述待识别语句是否属于所述目标类型，所述训练好的分类模型至少用于通过上下文语句的特征向量对所述目标特征向量进行实时识别，所述上下文语句为所述目标帐号...
【技术特征摘要】
1.一种语句类型识别方法，其特征在于，包括：获取语句识别请求，其中，所述语句识别请求用于确认目标帐号在目标应用中发布的待识别语句是否属于目标类型，所述目标类型为禁止在所述目标应用中发布的语句的类型；响应所述语句识别请求，获取所述待识别语句的目标特征向量，其中，所述目标特征向量用于表示所述待识别语句；根据训练好的分类模型和所述目标特征向量获取类型识别结果，其中，所述目标特征向量为所述训练好的分类模型的输入，所述类型识别结果用于指示所述待识别语句是否属于所述目标类型，所述训练好的分类模型至少用于通过上下文语句的特征向量对所述目标特征向量进行实时识别，所述上下文语句为所述目标帐号在所述目标应用中发布的、且与所述待识别语句相邻的语句。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练好的分类模型包括：机器学习分类模型以及深度学习分类模型，其中，所述根据训练好的分类模型和所述目标特征向量获取类型识别结果包括：根据所述机器学习分类模型和所述目标特征向量获取第一类型识别结果，其中，所述第一类型识别结果用于指示所述待识别语句是否属于所述目标类型，所述目标特征向量为所述机器学习分类模型的输入；根据所述深度学习分类模型、所述目标特征向量和所述上下文语句的特征向量获取第二类型识别结果，其中，所述第二类型识别结果用于指示所述待识别语句是否属于所述目标类型，其中，所述目标特征向量和所述上下文语句的特征向量为所述深度学习分类模型的输入；在所述第一类型识别结果与所述第二类型识别结果相同的情况下，确定所述类型识别结果为所述第一类型识别结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述第一类型识别结果与所述第一类型识别结果不相同的情况下，所述方法还包括：确定所述类型识别结果为用于指示所述待识别语句属于所述目标类型；或比较用于表示所述第一类型识别结果的第一数值与用于表示所述第一类型识别结果的第二数值；在所述第一数值大于所述第二数值的情况下，确定所述类型识别结果为所述第一类型识别结果；在所述第一数值小于所述第二数值的情况下，确定所述类型识别结果为所述第二类型识别结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取语句识别请求之前，所述方法还包括：使用第一样本集合中的语句的特征向量对第一神经网络模型进行分类训练，得到机器学习分类模型，其中，所述训练好的分类模型包括所述机器学习分类模型，所述第一样本集合中的语句的特征向量包括：在所述第一样本集合中出现频率大于第一词频的第一词语的特征向量、在所述第一样本集合中出现频率小于第二词频的第二词语的特征向量、以及在所述第一样本集合中随机选取的第三词语的特征向量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取语句识别请求之前，所述方法还包括：使用第二样本集合中的语句的特征向量对第二神经网络模型进行分类训练，得到深度学习分类模型，其中，所述训练好的分类模型包括所述深度学习分类模型，所述第二样本集合中的语句的特征向量包括：所述目标应用中的相同帐号发布的相邻的多个语句的特征向量。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标应用为游戏应用，在所述根据训练好的分类模型和所述目标特征向量获取类型识别结果之后，所述方法还包括：在所述类型识别结果指示所述待识别语句属于所述目标类型的情况下，向所述游戏应用发送第一提示信息，其中，所述第一提示信息用于指示所述待识别语句属于所述目标类型；或向所述游戏应用发送第一控制指令，其中，所述第一控制指令用于禁止在所述游戏应用的界面中显示所述待识别语句；或向所述游戏应用发送第二控制指令，其中，所述第二控制指令用于禁止所述目标帐号在目标时间段内在所述游戏应用中发布语句。7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标应用为社交应用，在所述根据训练好的分类模型和所述目标特征向量获取类型识别结果之后，所述方法还包括：在所述类型识别结果指示所述待识别语句属于所述目标类型的情况下，向所述社交应用发送第二提示信息，其中，所述第二提示信息用于指示所述待识别语句属于所述目标类型；或向所述社交应用发送第三控制指令，其中，所述第三控制指令用于禁止在所述社交应用的界面中显示所述待识别语句；或向所述社交应用发送第四控制指令，其中，所述第四控制指令用于禁止所述目标帐号在目标时间段内在所述社交应用中发布语句。8.一种语句类型识别装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取语句识别请求，其中，所述语句识别请求用于确认目标帐号在目标应用中发布的待识别语句是否属于目标类型，所述目标类型为禁止在所述目标应用中发布的语句的类型；第二获取单元，用于响应所述语句识别请求，获取所述待识别语句的目标特征向量，其中，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：晁阳，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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