用于更新联系人信息识别模型的方法及装置、电子设备、存储介质制造方法及图纸

本申请涉及自然语言处理技术领域，公开一种用于更新联系人信息识别模型的方法，包括：利用初始联系人信息识别模型在用户的会话中获取第一备选样本数据；第一备选样本数据包括多个携带有信息类型的联系人信息；根据第一备选样本数据获取样本数据；根据样本数据获取联系人信息识别模型；利用联系人信息识别模型对初始联系人信息识别模型进行更新。这样，不用人工采集联系人信息并对联系人信息标志其对应的信息类型，提高了获取第一备选样本数据的效率，提高了获取样本数据的效率，从而能够减少更新联系人信息识别模型的周期。本申请还公开一种更新联系人信息识别模型的装置及电子设备、存储介质。存储介质。存储介质。

Method and device for updating contact information identification model, electronic device, storage medium

【技术实现步骤摘要】
用于更新联系人信息识别模型的方法及装置、电子设备、存储介质


[0001]本申请涉及自然语言处理
，例如涉及一种用于更新联系人信息识别模型的方法及装置、电子设备、存储介质。

技术介绍

[0002]目前，随着社会的进步和通信技术的发展，QQ、微信等IM(Instant Messaging，即时通讯)工具已经成为了人们沟通的工具。在使用即时通讯工具进行沟通时，人们会提及自己或他人的联系人信息，如姓名、电话号码、公司、职位、地址、邮箱地址等。为了对联系人信息进行整理并保存，通常使用联系人信息识别模型来识别并抽取在用户的会话中提及的联系人信息。然而，为了保持联系人信息识别模型的识别效果，需要对联系人信息识别模型进行优化更新，现有技术中通常通过离线的方式采集联系人信息，人工对联系人信息进行筛选，人工对筛选后的联系人信息进行标注，利用标注后的联系人信息训练联系人信息识别模型更新之前的联系人信息识别模型，以保证联系人信息识别模型的识别效果。
[0003]在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：现有技术中需要人工对联系人信息进行采集和标注，效率非常低，导致更新联系人信息识别模型的周期非常长。

技术实现思路

[0004]为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。
[0005]本公开实施例提供了一种用于更新联系人信息识别模型的方法及装置、电子设备、存储介质，以减少更新联系人信息识别模型的周期。
[0006]在一些实施例中，所述用于更新联系人信息识别模型的方法包括：利用初始联系人信息识别模型在用户的会话中获取第一备选样本数据；所述第一备选样本数据包括多个携带有信息类型的联系人信息；根据所述第一备选样本数据获取样本数据；根据所述样本数据获取联系人信息识别模型；利用所述联系人信息识别模型对所述初始联系人信息识别模型进行更新。
[0007]在一些实施例中，所述用于更新联系人信息识别模型的装置包括：第一获取模块，被配置为利用初始联系人信息识别模型在用户的会话中获取第一备选样本数据；所述第一备选样本数据包括多个携带有信息类型的联系人信息；第二获取模块，被配置为根据所述第一备选样本数据获取样本数据；第三获取模块，被配置为根据所述样本数据获取联系人信息识别模型；更新模块，被配置为利用所述联系人信息识别模型对所述初始联系人信息识别模型进行更新。
[0008]在一些实施例中，所述用于更新联系人信息识别模型的装置包括处理器和存储有
程序指令的存储器，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行上述的用于更新联系人信息识别模型的方法。
[0009]在一些实施例中，所述电子设备包括上述的用于更新联系人信息识别模型的装置。
[0010]在一些实施例中，所述存储介质，存储有程序指令，所述程序指令在运行时，执行上述的用于更新联系人信息识别模型的方法。
[0011]本公开实施例提供的用于更新联系人信息识别模型的方法及装置、电子设备、存储介质，可以实现以下技术效果：通过利用初始联系人信息识别模型在用户的会话中获取包括多个携带有信息类型的联系人信息的第一备选样本数据，根据第一备选样本数据获取样本数据，根据样本数据获取联系人信息识别模型，利用联系人信息识别模型对初始联系人信息识别模型进行更新。这样，由于使用了初始联系人信息识别模型在用户的会话中获取包括多个携带有信息类型的联系人信息的第一备选样本数据，不用人工采集联系人信息并对联系人信息标志其对应的信息类型，提高了获取第一备选样本数据的效率，提高了获取样本数据的效率，从而能够减少更新联系人信息识别模型的周期。
[0012]以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。
附图说明
[0013]一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：
[0014]图1是本公开实施例提供的一个用于更新联系人信息识别模型的方法的示意图；
[0015]图2是本公开实施例提供的另一个用于更新联系人信息识别模型的方法的示意图；
[0016]图3是本公开实施例提供的另一个用于更新联系人信息识别模型的方法的示意图；
[0017]图4是本公开实施例提供的另一个用于更新联系人信息识别模型的方法的示意图；
[0018]图5是本公开实施例提供的另一个用于更新联系人信息识别模型的方法的示意图；
[0019]图6是本公开实施例提供的一个用于更新联系人信息识别模型的装置的示意图；
[0020]图7是本公开实施例提供的另一个用于更新联系人信息识别模型的装置的示意图。
具体实施方式
[0021]为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与
技术实现思路
，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。
[0022]本公开实施例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，以便这里描述的本公开实施例的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
[0023]除非另有说明，术语“多个”表示两个或两个以上。
[0024]本公开实施例中，字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如，A/B表示：A或B。
[0025]术语“和/或”是一种描述对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，表示：A或B，或，A和B这三种关系。
[0026]术语“对应”可以指的是一种关联关系或绑定关系，A与B相对应指的是A与B之间是一种关联关系或绑定关系。
[0027]本公开实施例中，利用电子设备利用初始联系人信息识别模型在用户的会话中获取第一备选样本数据，根据第一备选样本数据获取样本数据，根据样本数据获取联系人信息识别模型，然后利用联系人信息识别模型对初始联系人信息识别模型进行更新，不用人工采集联系人信息并对联系人信息标志其对应的信息类型，提高了获取第一备选样本数据的效率，提高了获取样本数据的效率，从而能够减少更新联系人信息识别模型的周期。
[0028]结合图1所示，本公开实施例提供一种用于更新联系人信息识别模型的方法，包括：
[0029]步骤S101，电子设备利用初始联系人信息识别模型在用户的会话中获取第一备选样本数据；第一备选样本数据包括多个携带有信息类型的联系人信息。
[0030]步本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于更新联系人信息识别模型的方法，其特征在于，包括：利用初始联系人信息识别模型在用户的会话中获取第一备选样本数据；所述第一备选样本数据包括多个携带有信息类型的联系人信息；根据所述第一备选样本数据获取样本数据；根据所述样本数据获取联系人信息识别模型；利用所述联系人信息识别模型对所述初始联系人信息识别模型进行更新。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一备选样本数据获取样本数据，包括：将所述第一备选样本数据发送给用户交互设备，触发所述用户交互设备反馈所述第一备选样本数据对应的用户操作行为；获取用户交互设备反馈的所述第一备选样本数据对应的用户操作行为；根据所述用户操作行为获取所述样本数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述用户操作行为获取所述样本数据，包括：在所述用户操作行为包括预设的第一操作行为的情况下，获取所述第一操作行为对应的第二备选样本数据；对所述第二备选样本数据进行随机抽样获得所述样本数据；所述预设的第一操作行为为直接保存；和/或，在所述操作行为包括预设的第二操作行为的情况下，获取所述第二操作行为对应的的第三备选样本数据，并将所述第三备选样本数据确定为所述样本数据；所述预设的第二操作行为为修改后保存。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述样本数据获取联系人信息识别模型，包括：获取上次更新联系人信息识别模型的间隔时长；在所述间隔时长大于或等于预设的时长阈值的情况下，根据所述样本数据获取训练样本数据和测评样本数据；或，获取所述样本数据的样本数量；在所述样本数量大于或等于预设的数量阈值的情况下，根据所述样本数据获取训练样本数据和测评样本数据；或，获取上次更新联系人信息识别模型的间隔时长；获取所述样本数据的样本数量；在所述间隔时长大于或等于预设的时长阈值或所述样本数量大于或等于预设的数量阈值的情况下，根据所述样本数据获取训练样本数据和测评样本数据；或，获取上次更新...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵亮，
申请(专利权)人：北京明略昭辉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：