一种文本检测方法、设备及存储介质技术

本申请实施例提供了一种文本检测方法、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，通过提取评审文本的深度语义信息，预测评审文本与其他评审文本在多个评审维度的初步一致性向量。结合评审文本包含的评论文本和回复文本，提取评审文本在多个评审维度的第一倾向性向量；基于评审文本的属性信息提取评审文本在多个评审维度的第二倾向性向量，最后综合初步一致性向量、第一倾向性向量和第二倾向性向量，获得评审文本的综合一致性向量，从而更全面地评估评审文本的质量，提高预测评审的一致性的准确性。另外，本申请实现在多个评审维度的一致性预测，其评审粒度更细，帮助元审稿人更好地理解审稿人之间的分歧和不一致，从而做出更准确的判断和最终决定。

【技术实现步骤摘要】

本申请实施例涉及人工智能，尤其涉及一种文本检测方法、设备及存储介质。

技术介绍

1、在论文评审场景中，论文的作者提交了多份评审数据，每份评审数据都来自不同的评审人。元审稿人(负责检查评审人的审稿质量，敦促进度落后的评审人，让评审人修改质量差的审稿意见，即评审人的评审人)需要对多份评审数据的观点进行分析，并决定是否接受这篇论文，其中，多份评审数据的观点是否一致是影响元审稿人的审核结果的关键因素。

2、现有技术中，预先采用样本评审数据训练输出为论文通过或论文不通过的分类模型。在论文评审场景中，接收到多份评审数据后，将每份评审数据输入训练好的分类模型中，获得该评审数据的分类结果，即论文通过或论文不通过。然后基于多个评审数据的分类结果，确定多个评审数据之间的一致性。

3、然而，在实际应用中，评审数据往往涉及评审员在研究问题、方法、实验结果、讨论等多个维度对论文的评审意见。在不同的维度，评审员的倾向性可能是不同，比如，评审员认可论文的研究问题，但是觉得论文中提及的研究方法并不好。

4、因此，现有技术中采用分类模型直接将评审数据划分本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种文本检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测一个评审文本与其他评审文本在多个评审维度的初步一致性向量，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述评论文本进行特征提取，并基于获得的提取结果预测所述评论文本在所述多个评审维度的评论得分向量，包括：

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述回复文本进行特征提取，并基于获得的提取结果预测所述回复文本在所述多个评审维度的回复得分向量，包括：

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述一个评审文本的综合得分向量和其他评审文...

【技术特征摘要】

1.一种文本检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测一个评审文本与其他评审文本在多个评审维度的初步一致性向量，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述评论文本进行特征提取，并基于获得的提取结果预测所述评论文本在所述多个评审维度的评论得分向量，包括：

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述回复文本进行特征提取，并基于获得的提取结果预测所述回复文本在所述多个评审维度的回复得分向量，包括：

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述一个评审文本的综合得分向量和其他评审文本的综合得分向量，确定所述一个评审文本与其他评审文本之间的第一相似分量和第一异相似分量，包括：

6.如权利要求2所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈安柱，谭勇慧，吴泽勇，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：