【技术实现步骤摘要】
文本信息的推荐方法、装置、服务器及存储介质
[0001]本公开涉及人工智能
，特别涉及一种文本信息的推荐方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的发展，用户群体越来越趋近于年轻化，越来越多的未成年用户开始从网络上获取文本信息。由于当前互联网上的信息量十分巨大，文本信息的内容五花八门，为了提高未成年用户对文本信息的获取效率，需要向未成年用户推荐文本信息。
[0003]相关技术在向未成年用户推荐文本信息时，主要采用如下方法：基于未成年用户的人口统计学信息、社交关系、偏好习惯及消费行为等描绘出未成年用户的对象数据；根据该未成年用户的对象数据，从网络上筛选出符合要求的文本信息；将该文本信息推荐给未成年用户。
[0004]然而，相关技术所推荐的文本信息的形式一般为纯文本形式，信息形式较为单一。
技术实现思路
[0005]本公开实施例提供了一种文本信息的推荐方法、装置、服务器及存储介质，能够丰富所推荐信息的形式。所述技术方案如下：
[0006]一方面，提供了一种文...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种文本信息的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：响应于目标对象的信息获取请求，获取待推荐文本信息；获取所述待推荐文本信息对应的文本类别标签；根据所述文本类别标签，获取与所述待推荐文本信息的内容相关联的图片；获取所述待推荐文本信息对应的文本要素，所述文本要素包括文本标题或文本摘要中至少一项；基于所述图片和所述文本要素，生成所述待推荐文本信息对应的封面信息；将所述封面信息推荐给所述目标对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待推荐文本信息对应的文本类别标签，包括：从所述待推荐文本信息中提取文本类别特征；调用文本类别识别模型，对所述文本类别特征进行处理，得到所述文本类别标签，所述文本类别识别模型用于识别出任一文本信息对应的文本类别标签。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述文本类别识别模型的训练过程为：获取多个样本文本信息，所述多个样本文本信息均标注有样本文本类别标签；提取所述多个样本文本信息的样本文本类别特征，得到多个样本文本类别特征；基于所述多个样本文本类别特征，对初始文本类别识别模型进行训练，得到所述文本类别识别模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取所述多个样本文本信息的样本文本类别特征，得到多个样本文本类别特征之前，还包括：对所述多个样本文本信息进行预处理，以去除所述多个样本文本信息中的无意义信息；对多个预处理后的样本文本信息进行分词处理，得到多个分词后的样本文本信息；所述提取所述多个样本文本信息的样本文本类别特征，得到多个样本文本类别特征，包括：从多个分词后的样本文本信息中提取多个样本文本类别特征。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述文本类别标签，获取与所述待推荐文本信息的内容相关联的图片，包括：根据所述文本类别标签，获取与所述文本信息的内容相关联的至少一张关联图片；从所述至少一张关联图片中识别出包含敏感信息的敏感图片；删除所述敏感图片；根据剩余的关联图片的属性信息，从所述剩余的关联图片中，获取所述图片。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述文本类别标签包括第一级文本类别标签和第二级文本类别标签，所述根据所述文本类别标签，获取与所述文本信息的内容相关联的至少一张关联图片，包括：获取包含所述第一级文本类别标签指示的内容的图片，得到所述至少一张关联图片；或者，获取包含所述第二级文本类别标签指示的内容的图片，得到所述至少一张关联图片。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述至少一张关联图片中识别出包
含敏感信息的敏感图片，包括：对于所述至少一张关联图片中的任一张关联图片，在所述关联图片中包含预设字符的情况下，识别所述关联图片为敏感图片；或者，获取所述关联图片的图片参数，在所述图片参数与敏感图片的图片参数相匹配的情况下，识别所述关联图片为敏感图片。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述文本类别标签，获取与所述待推荐文本信息的内容相关联的图片之前，还包括：获取所述目标对象的对象信息；在所述目标对象的对象信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓茜萌，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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