群聊会话排序方法、装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本申请提供了一种群聊会话排序方法和装置、存储介质和电子设备，其中，该方法包括：获取群聊信息，所述群聊信息包括群聊会话内容、群用户属性信息和群用户之间的关系图谱，所述关系图谱基于历史群聊会话内容构建；分别基于不同的网络模型提取所述会话内容中的语义特征信息、所述群用户属性信息中的第一特征信息和所述关系图谱中的第二特征信息；针对群聊中每一用户基于所述语义特征信息、所述第一特征信息和所述第二特征信息进行加权融合得到用户融合特征信息；基于所述融合特征信息对用户进行排序通过本申请，解决了相关技术中存在在多个未读的群聊信息中难以定位到重要的信息的问题。

【技术实现步骤摘要】
群聊会话排序方法、装置、存储介质和电子设备
本申请涉及互联网领域，尤其涉及一种群聊会话排序方法、装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
随着互联网的发展，网络社交工具(如微信、企业微信等)已经在人们的日常生活和工作中的普及度越来越高，同时也为人们的生活和工作带来了极大的便利。在我们使用聊天工具及办公软件的过程中，不可避免的会加入到很多的群聊之中，因此每天都会收到大量的信息，对于每天收到的大量群聊数据，往往与我们相关的数据并不是很多。因此，本文主要目的是通过对聊天数据与用户的相关度进行排序，以使用户能及时看到对自己最重要的信息，同时在处理过程中将用户的隐私信息保护起来，以保证数据安全。对于现存的社交软件，对于群聊信息的处理，大多的社交软件只显示有多少条未读消息，而不存在对消息进行智能排序的情况。同时现有的大多数文本序列排序的算法只是利用了文本的局部特征，或者针对性的某一特征进行的文本的重要程度排序，因此对于不同的用户不能完全的定制化并动态的体现出文本内容以及其附属关系综合的重要性表示。容易导致用户在多个未读的群聊信息中难以定位到重要的信息，影响用户沟通效率。
技术实现思路
本申请提供了一种群聊会话排序方法和装置、存储介质和电子设备，以至少解决相关技术中存在在多个未读的群聊信息中难以定位到重要的信息的问题。根据本申请实施例的一个方面，提供了一种群聊会话排序方法，包括：获取群聊信息，所述群聊信息包括群聊会话内容、群用户属性信息和群用户之间的关系图谱，所述关系图谱基于历史群聊会话内容构建；分别基于不同的网络模型提取所述会话内容中的语义特征信息、所述群用户属性信息中的第一特征信息和所述关系图谱中的第二特征信息；针对群聊中每一用户基于所述语义特征信息、所述第一特征信息和所述第二特征信息进行加权融合得到用户融合特征信息；基于所述融合特征信息对用户进行排序。可选地，所述分别基于不同的网络模型提取所述会话内容中的语义特征信息、所述群用户属性信息中的第一特征信息和所述关系图谱中的第二特征信息包括：基于双向长短期记忆网络模型提取会话内容中的语义特征信息；基于transformer模型提取群用户属性信息中的第一特征信息；基于图卷积网络提取所述关系图谱中的第二特征信息。可选地，在所述分别基于不同的网络模型提取所述会话内容中的语义特征信息、所述群用户属性信息中的第一特征信息和所述关系图谱中的第二特征信息之前包括：基于隐私保护模型对所述群聊信息进行不可逆表征处理，分别得到对应的不可逆的实体编码。可选地，所述基于隐私保护模型对所述群聊信息进行不可逆表征处理，得到不可逆的实体编码包括：A.对所述群聊信息进行编码，得到编码序列；B.基于去识别化模型对所述序列编码进行去识别化处理得到特征序列；C.计算所述特征序列和所述编码序列的相似度；D.将相似度大于预设相似度的对应的群聊信息加入噪声，并重复执行步骤A-D，直至所述相似度小于预设相似度，得到所述不可逆的实体编码。可选地，所述对所述群聊信息进行编码，得到编码序列包括：将上述群聊信息通过Embedding进行编码，得到编码信息；将所述编码信息通过表征模型进行表征处理，生成所述编码序列。可选地，所述针对群聊中每一用户基于所述语义特征信息、所述第一特征信息和所述第二特征信息进行加权融合得到用户融合特征信息包括：将所述语义特征信息、所述第一特征信息和所述第二特征信息通过非线性映射函数进行处理，得到用户融合特征信息。可选地，基于所述融合特征信息对用户进行排序包括：针对获取当前用户所述群聊信息和所述当前用户的群聊未读数据；基于所述群聊未读数据获取所述群聊未读数据对应的用户的融合特征信息；基于所述当前用户的群聊信息和群聊未读数据对应的用户的融合特征信息对群聊未读数据对应的用户进行评分；按照所述评分对所述群聊未读数据对应的用户进行排序。根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种群聊会话排序装置，包括：获取模块，用于获取群聊信息，所述群聊信息包括群聊会话内容、群用户属性信息和群用户之间的关系图谱，所述关系图谱基于历史群聊会话内容构建；提取模块，用于分别基于不同的网络模型提取所述会话内容中的语义特征信息、所述群用户属性信息中的第一特征信息和所述关系图谱中的第二特征信息；融合模块，用于针对群聊中每一用户基于所述语义特征信息、所述第一特征信息和所述第二特征信息进行加权融合得到用户融合特征信息；排序模块，用于基于所述融合特征信息对用户进行排序。根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；其中，存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于通过运行所述存储器上所存储的所述计算机程序来执行上述任一实施例中的方法步骤。根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一实施例中的方法步骤。在本申请中，通过同时获取群聊信息包括群聊会话内容、群用户属性信息和群用户之间的关系图谱，并分别基于不同的网络模型提取所述会话内容中的语义特征信息、所述群用户属性信息中的第一特征信息和所述关系图谱中的第二特征信息；对上述信息进行融合，基于融合特征信息对用户进行排序，可以综合了各个维度的特征数据，保证了结果的精确性，使聊天会话进行定制化的重要性排序，以便于当用户的群聊中存在多条未读信息时，可以很快的定位到对自己来说重要的信息，可以高效的对时间进行利用以及对资源进行分配。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。为了更清楚地说明本专利技术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，对于本领域普通技术人员而言，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。图1是根据本专利技术实施例的一种可选的群聊会话排序方法的硬件环境的示意图；图2是根据本申请实施例的一种可选的群聊会话排序方法的流程示意图；图3是根据本申请实施例的一种可选的群聊会话排序方法的示意图；图4是根据本申请实施例的一种可选的群聊会话排序装置的结构框图；图5是根据本申请实施例的一种可选的电子设备的结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请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，以便本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种群聊会话排序方法，其特征在于，/n获取群聊信息，所述群聊信息包括群聊会话内容、群用户属性信息和群用户之间的关系图谱，所述关系图谱基于历史群聊会话内容构建；/n分别基于不同的网络模型提取所述会话内容中的语义特征信息、所述群用户属性信息中的第一特征信息和所述关系图谱中的第二特征信息；/n针对群聊中每一用户基于所述语义特征信息、所述第一特征信息和所述第二特征信息进行加权融合得到用户融合特征信息；/n基于所述融合特征信息对用户进行排序。/n

【技术特征摘要】
1.一种群聊会话排序方法，其特征在于，
获取群聊信息，所述群聊信息包括群聊会话内容、群用户属性信息和群用户之间的关系图谱，所述关系图谱基于历史群聊会话内容构建；
分别基于不同的网络模型提取所述会话内容中的语义特征信息、所述群用户属性信息中的第一特征信息和所述关系图谱中的第二特征信息；
针对群聊中每一用户基于所述语义特征信息、所述第一特征信息和所述第二特征信息进行加权融合得到用户融合特征信息；
基于所述融合特征信息对用户进行排序。


2.如权利要求1所述的群聊会话排序方法，其特征在于，所述分别基于不同的网络模型提取所述会话内容中的语义特征信息、所述群用户属性信息中的第一特征信息和所述关系图谱中的第二特征信息包括：
基于双向长短期记忆网络模型提取会话内容中的语义特征信息；
基于transformer模型提取群用户属性信息中的第一特征信息；
基于图卷积网络提取所述关系图谱中的第二特征信息。


3.如权利要求1所述的群聊会话排序方法，其特征在于，在所述分别基于不同的网络模型提取所述会话内容中的语义特征信息、所述群用户属性信息中的第一特征信息和所述关系图谱中的第二特征信息之前包括：
基于隐私保护模型对所述群聊信息进行不可逆表征处理，分别得到对应的不可逆的实体编码。


4.如权利要求3所述的群聊会话排序方法，其特征在于，所述基于隐私保护模型对所述群聊信息进行不可逆表征处理，得到不可逆的实体编码包括：
A.对所述群聊信息进行编码，得到编码序列；
B.基于去识别化模型对所述序列编码进行去识别化处理得到特征序列；
C.计算所述特征序列和所述编码序列的相似度；
D.将相似度大于预设相似度的对应的群聊信息加入噪声，并重复执行步骤A-D，直至所述相似度小于预设相似度，得到所述不可逆的实体编码。


5.如权利要求1所述的群聊会话排序方法，其特征在于，所述对所述群聊信息进行编码，得到编码序列包括：
将上述群聊信息通过Embedding进行编码，得到编码信息；
将所述编码信...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨康，徐凯波，付骁弈，王硕，徐成国，
申请(专利权)人：上海明略人工智能集团有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31