【技术实现步骤摘要】
一种终端设备和确定数据所属领域的方法
本申请涉及计算机领域，具体涉及一种终端设备和确定数据所属领域的方法。
技术介绍
随着人工智能的快速发展，准确地确定出用户输入的语音数据所属的领域已经成为当前智能生活的研究重点和难点，在确定出语音数据所属的领域后，可以根据语音数据所属的领域打开对应的软件应用，从而能够给用户的生活带来极大的方便。目前在获取到用户的语音数据并将语音数据转换成文本数据后，通常采用深度学习模型方法来确定出文本数据的所属领域，但是有些文本数据由于包含非关键词，深度学习模型输出的分类结果极容易和非关键词所在的领域混淆，往往会将语音数据分类到错误的领域中。例如，用户输入一句语音“帮我翻译苹果”，本应该被分类到翻译领域中，但是由于包含非关键词“苹果”，很容易和美食领域混淆，从而可能被分类到美食领域中。
技术实现思路
为解决现有存在的技术问题，本申请实施例提供一种终端设备和确定数据所属领域的方法，可以将文本数据分类到准确的领域中。为达到上述目的，本申请实施例的技术方案是这样实现的：
【技术保护点】
1.一种终端设备，其特征在于，包括：/n存储器，用于存储程序代码和所述终端设备运行时所产生的数据信息；/n处理器，用于执行所述程序代码，以实现如下过程：通过深度学习网络模型，确定待分类的文本数据对应的第一分类结果；对所述文本数据进行特征抽取，得到所述文本数据对应的特征向量，并根据所述特征向量确定所述文本数据中是否包含设定的关键信息；若所述文本数据中包含设定的关键信息，则通过机器学习网络模型，根据所述特征向量确定所述文本数据对应的第二分类结果；根据所述第一分类结果和所述第二分类结果，确定所述文本数据所属的领域。/n
【技术特征摘要】
1.一种终端设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储程序代码和所述终端设备运行时所产生的数据信息；
处理器，用于执行所述程序代码，以实现如下过程：通过深度学习网络模型，确定待分类的文本数据对应的第一分类结果；对所述文本数据进行特征抽取，得到所述文本数据对应的特征向量，并根据所述特征向量确定所述文本数据中是否包含设定的关键信息；若所述文本数据中包含设定的关键信息，则通过机器学习网络模型，根据所述特征向量确定所述文本数据对应的第二分类结果；根据所述第一分类结果和所述第二分类结果，确定所述文本数据所属的领域。
2.根据权利要求1所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备还包括语音采集组件；所述语音采集组件用于采集语音数据；
所述处理器还用于，将所述语音采集组件采集的语音数据转换成文本数据。
3.根据权利要求1所述的终端设备，其特征在于，所述处理器具体用于：
对待分类的文本数据进行分词处理，得到所述文本数据对应的各个分词；
将所述文本数据对应的各个分词输入深度学习网络模型，根据所述文本数据对应的各个分词确定所述文本数据对应的第一分类结果。
4.根据权利要求1所述的终端设备，其特征在于，所述处理器还用于：
将所述文本数据与设定的关键信息进行比对，根据所述文本数据与所述关键信息的比对结果，确定所述文本数据对应于包含所述关键信息的特征的特征值；
根据所述文本数据对应于所述特征的特征值，确定所述文本数据对应的特征向量。
5.根据权利要求1所述的终端设备，其特征在于，所述处理器还用于：
将所述特征向量输入机器学习网络模型，根据所述特征向量确定所述文本数据对应的第二分类结果。
6.根据权利要求1所述的终端设备，其特征在于，所述第一分类结果包括所述文本数据对应于每个设定领域的第一概率；所述第二分类结果包括所述文本数据对应于每个设定领域的第二概率；所述处理器还用于：
若所述第一概率中最高概率值大于第一阈值或所述第二概率中最高概率值小于第二阈值，确定所述文本数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：王聪，沈承恩，
申请(专利权)人：海信视像科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。