一种文学作品关联文本与语义分析系统技术方案

本申请实施例涉及人工智能技术领域，公开了一种文学作品关联文本与语义分析系统及方法，该方法首先识别出文学作品中的关联文本形成关联文本集合，然后对所述关联文本集合进行优化整合得到目标关联文本向量，然后对所述目标关联文本向量进行文本关联度分析；再根据文本关联度的大小来选择不同的语义分析方法来得到相应的语义信息，最后根据语义信息来进行文学作品的合规化判断；如此，针对文学作品的不同情形采用不同的语义分析方法来提高文学作品合规判断的效率及准确性，从而降低不合规文学作品的发表对社会的危害。文学作品的发表对社会的危害。文学作品的发表对社会的危害。

【技术实现步骤摘要】
一种文学作品关联文本与语义分析系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及文学作品关联文本与语义分析系统及相关方法。

技术介绍

[0002]随着网络技术及自媒体行业的发展，网络用户可以在网络上通过不同的形式(文字快评或短视频等)自由发表自己的看法，但是有些用户为了获取流量而发表一些对社会或者对某些群体有危害的言论，从而给社会造成不良的影响，尤其是在较隐蔽的载体(如网络文学作品等)上发表的危害性言论，这类文字载体因在发表审核时审核精确性及审核效率较低，导致不合规的文学作品不易被发现而直接在网络上长期地流行，给社会带来长期的危害。

技术实现思路

[0003]本专利技术的主要目的是提供一种文学作品关联文本与语义分析系统、方法、电子设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中文学作品的合规性审核的效率及精确性较低的技术问题。
[0004]为实现上述目的，第一方面，本申请实施例中提供了一种文学作品关联文本与语义分析方法，所述文学作品关联文本与语义分析方法包括：
[0005]将文学作品的部分或全部内容输入至预先训练的关联文本分析模型中进行关联文本分析识别，得到关联文本集合；
[0006]对所述关联文本集合进行优化整合得到目标关联文本向量，其中，所述目标关联文本向量至少包括一级目标关联文本向量和二级目标关联文本向量；
[0007]对所述目标关联文本向量进行文本关联度分析；
[0008]确定所述文本关联度大于或等于第一预设值，对所述关联文本所在的句段进行机器语义分析得到语义信息；
[0009]确定所述文本关联度小于第一预设值且大于第二预设值，对所述关联文本所在的句段进行人工语义分析得到语义信息；
[0010]将所述语义信息与预设的语义信息进行相似度分析得到分析结果，并基于所述分析结果对所述文学作品进行合规性判断。
[0011]优选地，所述对所述关联文本集合进行优化整合得到目标关联文本向量的步骤包括：
[0012]对所述关联文本集合中的每个关联文本进行社会关注度分析得到对应的社会关注度量化值；
[0013]确定关联文本的社会关注度量化值低于预设值，将对应的关联文本进行清除处理得到优化的关联文本集合；
[0014]对所述优化的关联文本集合进行排列组合向量化得到目标关联文本向量。
[0015]优选地，所述对所述目标关联文本向量进行文本关联度分析的步骤包括：
[0016]对目标关联文本向量的每个关联文本进行出现频次的累计；
[0017]对所述关联文本出现频次的累计数量进行对比得到频次对比结果；
[0018]基于所述对比结果得到文本关联度，其中，各个关联文本出现频次的累计数量相差越大，其文本关联度越小。
[0019]优选地，所述确定所述文本关联度小于第一预设值且大于第二预设值，对所述关联文本所在的句段进行人工语义分析得到语义信息的步骤包括：
[0020]确定所述文本关联度小于第一预设值且大于第二预设值，抽取所述关联文本所在的句段并上传至云服务器，其中，所述云服务器用于存储待分析的文学作品句段及向语义分析用户发送待分析的文学作品句段；
[0021]响应于语义分析用户上传的语义分析结果得到语义信息。
[0022]优选地，所述对所述目标关联文本向量进行文本关联度分析的步骤之后还包括：
[0023]确定所述文本关联度小于或等于第二预设值，判断所述文学作品为合规的文学作品。
[0024]优选地，所述将所述语义信息与预设的语义信息进行相似度分析得到分析结果，并基于所述分析结果对所述文学作品进行合规性判断，包括：
[0025]确定所述语义信息与预设的语义信息相似度达到预设值，判断所述文学作品为不合规的文学作品；
[0026]确定所述语义信息与预设的语义信息相似度未达到预设值，判断所述文学作品为合规的文学作品。
[0027]第二方面，本申请实施例中还提供了一种文学作品关联文本与语义分析系统，包括：分析识别模块，用于文学作品关联文本的分析识别；优化整合模块，用于对关联文本集合的优化与整合；关联度分析模块，用于目标关联文本向量的文本关联度分析；第一判断模块，用于判断文本关联度与预设值的大小关系；机器语义分析模块，用于文学作品句段的机器语义分析；人工语义分析模块，用于文学作品句段的人工语义分析；第二判断模块，用于文学作品的合规性判断。
[0028]优选地，所述文学作品关联文本与语义分析系统还包括：社会关注度分析单元，用于对关联文本集合中的每个关联文本进行社会关注度分析；关联文本优化单元，用于将对应的关联文本进行清除优化处理；关联文本整合单元，用于优化的关联文本进行排列组合向量化得到目标关联文本向量。
[0029]第三方面，本申请实施例中还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器及存储器；其中，所述存储器用于存储程序代码，所述至少一个处理器用于调用所述程序代码，以执行如第一方面所述的文学作品关联文本与语义分析方法。
[0030]第四方面，本申请实施例中还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述文学作品关联文本与语义分析方法的步骤。
[0031]区别于现有技术，本申请实施例提供的文学作品关联文本与语义分析方法，首先识别出文学作品中的关联文本形成关联文本集合，然后对所述关联文本集合进行优化整合得到目标关联文本向量，然后对所述目标关联文本向量进行文本关联度分析；再根据文本
关联度的大小来选择不同的语义分析方法来得到相应的语义信息，也即，在文本关联度大于或等于第一预设值时，对关联文本所在的句段进行机器语义分析得到语义信息；在文本关联度小于第一预设值且大于第二预设值时，对关联文本所在的句段进行人工语义分析得到语义信息；最后根据语义信息来进行文学作品的合规化判断；如此，针对文学作品的不同情形采用不同的语义分析方法来提高文学作品合规判断的效率及准确性，从而降低不合规文学作品的发表对社会的危害。
附图说明
[0032]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，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0033]图1为本申请一些实施例中文学作品关联文本与语义分析系统的结构示意图；
[0034]图2为本申请一些实施例中文学作品关联文本与语义分析方法的流程示意图；
[0035]图3为本申请一些实施例中方法步骤S200的流程示意图；
[0036]图4为本申请一些实施例中方法步骤S300的流程示意图；
[0037]图5为本申请一些实施例中方法步骤S500的流程示意图；
[0038]图6为本申请一些实施例中方法步骤S600的流程示意图；
[0039]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种文学作品关联文本与语义分析方法，其特征在于，包括：将文学作品的部分或全部内容输入至预先训练的关联文本分析模型中进行关联文本分析识别，得到关联文本集合；对所述关联文本集合进行优化整合得到目标关联文本向量，其中，所述目标关联文本向量至少包括一级目标关联文本向量和二级目标关联文本向量；对所述目标关联文本向量进行文本关联度分析；确定所述文本关联度大于或等于第一预设值，对所述关联文本所在的句段进行机器语义分析得到语义信息；确定所述文本关联度小于第一预设值且大于第二预设值，对所述关联文本所在的句段进行人工语义分析得到语义信息；将所述语义信息与预设的语义信息进行相似度分析得到分析结果，并基于所述分析结果对所述文学作品进行合规性判断。2.根据权利要求1所述的文学作品关联文本与语义分析方法，其特征在于，所述对所述关联文本集合进行优化整合得到目标关联文本向量的步骤包括：对所述关联文本集合中的每个关联文本进行社会关注度分析得到对应的社会关注度量化值；确定关联文本的社会关注度量化值低于预设值，将对应的关联文本进行清除处理得到优化的关联文本集合；对所述优化的关联文本集合进行排列组合向量化得到目标关联文本向量。3.根据权利要求1所述的文学作品关联文本与语义分析方法，其特征在于，所述对所述目标关联文本向量进行文本关联度分析的步骤包括：对目标关联文本向量的每个关联文本进行出现频次的累计；对所述关联文本出现频次的累计数量进行对比得到频次对比结果；基于所述对比结果得到文本关联度，其中，各个关联文本出现频次的累计数量相差越大，其文本关联度越小。4.根据权利要求1所述的文学作品关联文本与语义分析方法，其特征在于，所述确定所述文本关联度小于第一预设值且大于第二预设值，对所述关联文本所在的句段进行人工语义分析得到语义信息的步骤包括：确定所述文本关联度小于第一预设值且大于第二预设值，抽取所述关联文本所在的句段并上传至云服务器，其中，所述云服务器用于存储待分析的文学作品句段及向语义分析用户发送待分析的文学作品句段；响...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂立，
申请(专利权)人：武汉博怀科技有限公司，
类型：发明
国别省市：