【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的文本质检方法、装置、计算机设备及介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于人工智能的文本质检方法、装置、计算机设备及介质。
技术介绍
[0002]目前，文本的质检过程时采用提示模板的方式对文本的质检结果进行展示，现有的提示模板中预先设置了未使用字段和遮挡字段的位置、数量，通过分类器对文本进行质检，将质检结果在提示模板的遮挡字段中展示。
[0003]然而对于文本的复杂性较高的质检场景而言，由于质检的类别较多，采用预先设置的提示模板不能够分辨出质检类别的差异，导致添加提示模板后的文本无法进行准确地合规性判断，且由于提示模板未采用具有语义的字段进行构建，导致质检过程耗时较长。因此，如何提高文本质检的准确率，并缩短质检时间成为亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于人工智能的文本质检方法，以解决文本质检的准确率较低、质检耗时较长的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种基于人工智能的文本质检方法，所述文本质
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的文本质检方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别文本信息，将所述待识别文本信息输入训练好的时域卷积网络进行迭代，得到具备时序关系的N个字段信息，N为大于1的整数；按照所述时序关系将各个字段信息的字段类别依次拼接，得到质检提示模板，所述字段类别包括未使用字段和遮挡字段；将所述待识别文本信息与所述质检提示模板拼接为待识别提示文本信息，并将所述待识别提示文本信息输入训练好的文本合规识别模型，得到合规判定结果；将所述合规判定结果填入所述质检提示模板的遮挡字段，输出填入后的质检提示模板。2.根据权利要求1所述的文本质检方法，其特征在于，所述将所述待识别文本信息输入训练好的时域卷积网络进行迭代，得到具备时序关系的N个字段信息包括：将所述待识别文本信息作为输入量，将迭代次数初始化为0，并将所述输入量输入所述训练好的时域卷积网络，输出字段信息；将所述字段信息拼接在所述输入量的末端，得到拼接信息，并将迭代次数增加一次；将所述拼接信息作为所述输入量，返回执行输入所述训练好的时域卷积网络并输出字段信息的步骤，直至迭代次数达到N，得到N个字段信息。3.根据权利要求1所述的文本质检方法，其特征在于，所述按照所述时序关系将各个所述字段信息的字段类别依次拼接，得到质检提示模板包括：按照所述时序关系，确定所有字段信息的拼接顺序，将第一位字段信息的字段类别作为头部信息，检测所述第一位字段信息是否满足停止条件；若检测所述第一位字段信息不满足停止条件，则将下一位字段信息作为待拼接字段信息，将所述待拼接字段信息的字段类别作为尾部信息，将所述尾部信息接在所述头部信息之后，得到结合信息；将所述结合信息作为所述头部信息，并检测所述待拼接字段信息是否满足停止条件；若检测所述待拼接字段信息不满足停止条件，则将下一位字段信息作为所述待拼接字段信息，并执行所述待拼接字段信息的字段类别作为尾部信息，将所述尾部信息接在所述头部信息之后，得到结合信息的步骤，直至检测到所述待拼接字段信息满足停止条件，确定最终得到的头部信息为质检提示模板。4.根据权利要求3所述的文本质检方法，其特征在于，所述字段信息还包括判断类别，所述判断类别包括截止和未截止；检测字段信息是否满足停止条件包括：检测字段信息的判断类别是否为截止和检测字段信息是否为拼接顺序的最后一位；若检测到字段信息的判断类别为截止或者字段信息为拼接顺序的最后一位，则确定字段信息满足停止条件。5.根据权利要求1所述的文本质检方法，其特征在于，所述训练好的文本合规识别模型包括训练好的文本特征提取编码器和训练好的文本合规分类器；所述将所述待识别提示文本信息输入训练好的文本合规识别模型，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋宏达，陈家豪，徐亮，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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