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CN107436922A - 文本标签生成方法和装置 - Google Patents

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CN107436922A
CN107436922A CN201710541481.0A CN201710541481A CN107436922A CN 107436922 A CN107436922 A CN 107436922A CN 201710541481 A CN201710541481 A CN 201710541481A CN 107436922 A CN107436922 A CN 107436922A
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何伯磊
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吕雅娟
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Abstract

本发明提出一种文本标签生成方法和装置，通过针对目标文本分别采用各标签类型对应的策略进行关键词提取，以得到所述目标文本各标签类型的候选标签之后，对各标签类型的候选标签，在不同标签类型之间进行交叉验证，最终根据经过验证的候选标签，确定出目标文本的目标标签。由于分别针对包括实体词、片段文本和/或话题在内的不同标签类型，进行标签提取，并进行交叉验证，从而提高了标签提取的准确性，解决了现有技术中标签提取的准确性不高的技术问题。

Description

文本标签生成方法和装置
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种文本标签生成方法和装置。
背景技术
对于论文、新闻等各类文本的标签抽取，具体是指从文本中提取出能够反映出文本内 容，以及读者兴趣的多个标签。这里提取出的标签可以作为比摘要更加精炼的词语或片段， 有助于读者快速了解到全文的内容。对于文本的分类、推荐、关联具有重要的作用。
但是，现有技术中仅仅是依据词频等进行标签提取，提取出的标签准确度不高。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的第一个目的在于提出一种文本标签生成方法，以解决现有技术中提取 出的标签准确度不高的技术问题。
本发明的第二个目的在于提出一种文本标签生成装置。
本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。
本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
本发明的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。
为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种文本标签生成方法，包括：
针对目标文本分别采用各标签类型对应的策略进行关键词提取，以得到所述目标文本 各标签类型的候选标签；所述标签类型包括实体词、片段文本和/或话题；
对各标签类型的候选标签，在不同标签类型之间进行交叉验证；
根据经过验证的候选标签，确定出所述目标文本的目标标签。
本发明实施例的文本标签生成方法，通过针对目标文本分别采用各标签类型对应的策 略进行关键词提取，以得到所述目标文本各标签类型的候选标签之后，对各标签类型的候 选标签，在不同标签类型之间进行交叉验证，最终根据经过验证的候选标签，确定出目标 文本的目标标签。由于分别针对包括实体词、片段文本和/或话题在内的不同标签类型，进 行标签提取，并进行交叉验证，从而提高了标签提取的准确性，解决了现有技术中标签提 取的准确性不高的技术问题。
为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种文本标签生成装置，包括：
提取模块，用于针对目标文本分别采用各标签类型对应的策略进行关键词提取，以得 到所述目标文本各标签类型的候选标签；所述标签类型包括实体词、片段文本和/或话题；
验证模块，用于对各标签类型的候选标签，在不同标签类型之间进行交叉验证；
确定模块，用于根据经过验证的候选标签，确定出所述目标文本的目标标签。
本发明实施例的文本标签生成装置，通过针对目标文本分别采用各标签类型对应的策 略进行关键词提取，以得到所述目标文本各标签类型的候选标签之后，对各标签类型的候 选标签，在不同标签类型之间进行交叉验证，最终根据经过验证的候选标签，确定出目标 文本的目标标签。由于分别针对包括实体词、片段文本和/或话题在内的不同标签类型，进 行标签提取，并进行交叉验证，从而提高了标签提取的准确性，解决了现有技术中标签提 取的准确性不高的技术问题。
为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器 及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现 第一方面所述的文本标签生成方法。
为了实现上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的文本标签生成方法。
为了实现上述目的，本发明第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算 机程序产品中的指令处理器执行时，执行第一方面所述的文本标签生成方法。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明 显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显 和容易理解，其中：
图1为本发明实施例所提供的一种文本标签生成方法的流程示意图；
图2为本发明实施例所提供的另一种文本标签生成方法的流程示意图；
图3为应用场景采用的标签生成方法的流程框图；
图4为标签生成过程的示意图；
图5为本发明实施例提供的一种文本标签生成装置的结构示意图；以及
图6示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备的框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同 或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描 述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例的文本标签生成方法和装置。
图1为本发明实施例所提供的一种文本标签生成方法的流程示意图。
针对这一问题，本发明实施例提供了文本标签生成方法，如图1所示，该方法包括以 下步骤：
步骤101，针对目标文本分别采用各标签类型对应的策略进行关键词提取，以得到目 标文本各标签类型的候选标签。
其中，标签类型包括实体词、片段文本和/或话题。
可选地，若所述标签类型为实体词，对所述目标文本进行分词，得到各词条；进而提 取所述各词条的词特征；根据所述词特征，对各词条进行筛选，以得到所述实体词的候选 标签。具体来说，根据所述词特征，匹配预设的词过滤策略，以对各词条进行筛选；和/或，将各词条的词特征，输入预先训练的分类模型，以根据分类结果判断是否筛选掉对应的词条。其中，分类模型，预先学习得到所述词特征与是否作为标签的分类结果之间的对应关系。
或者，可选地，若所述标签类型为片段文本，对所述目标文本进行分词，得到各短语； 根据各短语所包含的词条，匹配短语过滤策略以对各短语进行筛选，以得到片段文本的候 选标签。
或者，可选地，若所述标签类型为话题，将与所述目标文本匹配的热门话题作为话题 的候选标签。
步骤102，对各标签类型的候选标签，在不同标签类型之间进行交叉验证。
具体地，根据不同标签类型的候选标签之间的重合字符，对候选标签进行筛选，以保 留匹配读者兴趣点的候选标签。
步骤103，根据经过验证的候选标签，确定出目标文本的目标标签。
具体地，针对经过验证的候选标签，根据相对所述目标文本的语义重要性进行排序； 根据所述排序，确定出所述目标标签。
本实施例中，通过针对目标文本分别采用各标签类型对应的策略进行关键词提取，以 得到所述目标文本各标签类型的候选标签之后，对各标签类型的候选标签，在不同标签类 型之间进行交叉验证，最终根据经过验证的候选标签，确定出目标文本的目标标签。由于 分别针对包括实体词、片段文本和/或话题在内的不同标签类型，进行标签提取，并进行交 叉验证，从而提高了标签提取的准确性，解决了现有技术中标签提取的准确性不高的技术 问题。
为了清楚说明上一实施例，本实施例提供了另一种文本标签生成方法，图2为本发明 实施例所提供的另一种文本标签生成方法的流程示意图。
如图2所示，该文本标签生成方法可以包括以下步骤：
步骤201，从目标文本中进行标签类型为实体词的标签提取，得到实体词的候选标签。
具体地，首先需要针对实体词进行召回。对目标文本的标题和正文进行分词，得到各 词条。在得到各词条之后，可以对各词条进行包括词频统计在内的各词条的词特征提取。 这里的词特征包括了词频、词性(如形容词、名词等)、命名实体(Named EntityRecognition， NER)类别(如人名、歌名、书名、水果等)、词频-逆向文件频率(termfrequency–inverse document frequency，TF-IDF)、语法依存关系(如定语、主语、宾语等)、语义角色(如 修饰成分、主干等)。
其次，针对实体词进行筛选。具体来说，对各词条，根据词频、词性、命名实体类别、TF-IDF、语法依存关系和语义角色等特征，匹配词过滤策略，或是输入分类模型，以确定 是否筛选掉当前词条。这一步骤的目的是过滤掉明显不适合作为标签的词条。
例如，词过滤策略具体可以包括：
<1>动词不作为实体词的候选标签；
<2>低频，具体可以为全文中词频小于3，以及成语不作为实体词的候选标签；
<3>如果文章标题包含人名，则正文中的人名不作为实体词的候选标签；
步骤202，从目标文本中进行标签类型为片段文本的标签提取，得到片段文本的候选 标签。
具体地，首先，通过对目标文本进行分词，进行短语召回。具体来说，基于标题和正文的分词结果，对包含2-5个单字的短语进行召回，得的各短语。在本步骤中仅通过停用 词边界等方式做简单筛选。
其次，对各短语进行筛选，这里主要有内部特征和外部资源两种方式。
作为一种可能的实现方式，为内部特征方式，也就是说，可以根据各短语所包含的词 条，匹配短语过滤策略以对各短语进行筛选，以得到片段文本的候选标签。短语过滤策略 用于指示短语内部多个词条的词性，和/或短语中各词条词性的组合方式是否合理等。
例如，短语过滤策略包括：
<1>短语的词性若为“人名+人名”类型，并且长度大于三个字不作为片段文本的候选 标签；
<2>仅包含一个“歌曲”类型的单词，并且长度小于四个字不作为片段文本的候选标签；
<3>不是纯英文、长度大于4并且只包含一个“人名”类型的单词不作为片段文本的候 选标签；
<4>仅包含一个“文学作品”类型的单词，并且长度小于三个字不作为片段文本的候选 标签。
作为另一种可能的实现方式，根据外部资源包括搜索引擎中用户搜索日志、知识图谱 等进行筛选。由于外部资源包括搜索引擎中用户搜索日志、知识图谱等已知意义明显的短 语数据，这些数据可用于校验分词得到的短语是否能够具有明确的含义，从而使得该短语 可以作为标签。
例如：
<1>在搜索日志中，如果短语的日搜索量低于10不作为片段文本的候选标签；
<2>在知识图谱中，如果短语为一个作品(例如歌曲、电视剧等)的概率高于阈值，并且短语在目标文本中未处于书名号括住的部分。
步骤203，从目标文本中进行标签类型为话题的标签提取，得到话题的候选标签。
具体地，若所述标签类型为话题，将与所述目标文本匹配的热门话题作为话题的候选 标签。作为一种可能的实现方式，这里的热门话题可以是根据最近一段时间的高频搜索词 中挖掘得到的。
例如，一篇标题为《第18号台风“泰利”新动态，中央气象台12日06时发布台风蓝色预警！》的新闻文章，从标题和内容中希望提取包括“台风”、“气象灾害”、“台风预警”、“中央气象台”、“18号台风泰利”等在内的标签。这些标签能够有效表征这篇新闻文章， 以及读者在阅读该文章时关注的兴趣内容。在以上例子中的新闻中，关于“18号台风泰利” 在一段时间内是一个特定的时事话题，这类话题对于新闻、资讯文章的推荐具有较高的价值。
步骤204，对实体词的候选标签、片段文本的候选标签和话题的候选标签进行交叉验 证。
具体地，得到实体词的候选标签、片段文本的候选标签和话题的候选标签之后，可以 进一步进行交叉验证，交叉验证中主要关注标签之间存在重合的部分，重合中引起的过度 泛化问题在这里解决。
例如：“冰箱”和“冰箱贴”完全是两种不同的读者兴趣点，不应该同时保留在关键标 签中。
作为一种可能的实现方式，交叉验证采用的策略包括以下至少两种：
<1>片段文本的候选标签中包含至少一个实体词的候选标签；
或者，片段文本的候选标签未包含至少一个实体词的候选标签，但所述片段文本的候 选标签在搜索引擎日志中的搜索量高于预设阈值，例如日搜索量高于300；
<2>片段文本的候选标签包含实体词的候选标签，该实体词的候选标签在目标文本中， 被括在引号或书名号之间，则筛选掉该片段文本的候选标签。
步骤205，对针对经过验证的候选标签，根据相对所述目标文本的语义重要性进行排 序。
作为一种可能的实现方式，得分的计算，使用的是排序学习(Learn to Rank，LTR)机器学习算法，例如GBrank是一个基于集成决策树的LTR算法。训练用的数据是人工标注的文章和对应的关键词作为正例，随机抽取的非关键词作为负例，利用这些正负例训练排序模型，模型的目标是对正例给出的得分要高于对负例给出的得分。根据得分，对候选标签进行由高到低的排序。
步骤206，根据排序，确定出所述目标标签。
具体地，可以选取排序为前若干个的候选标签，作为目标文本的目标标签。
为了清楚说明本实施例，本实施例还提供了一种应用场景，在该应用场景中，需对一 篇标题为《第18号台风“泰利”新动态，中央气象台12日06时发布台风蓝色预警！》的 新闻文章生成标签。图3为应用场景采用的标签生成方法的流程框图，图4为标签生成过 程的示意图。
如图3所示，一方面，通过对实体词进行召回，得到“台风”、“浙江”、“福建”、“风力”、“海面”、“阵风”、“预警”、“气象台”、“风圈”、“沿海”、“强台风”等等。进而，基 于词频、词性、命名实体类别、TF-IDF、语法依存关系和语义角色等特征进行筛选，仅保 留“台风”、“气象台”和“预警”。
另一方面，通过短语召回，得到“中央气象台”、“热带低压”、“十级风圈”、“气象灾害”、“台风预警”等等。进而，基于用户搜索日志、知识图谱、短语中各词条词性的组合 方式、短语内部多个词条的词性进行筛选，保留“中央气象台”、“气象灾害”和“台风 预警”。
又一方面，基于规则对热门话题召回，得到“18号台风泰利”。
在得到“台风”、“气象台”和“预警”这三个实体词的候选标签，以及“中央气象台”和“台风预警”这两个片段文本的候选标签，以及“18号台风泰利”之后，进行交叉验证， 筛选掉“预警”和“气象台”。
最后，通过排序后，输出如图4所示的全部标签。
本实施例中，通过针对目标文本分别采用各标签类型对应的策略进行关键词提取，以 得到所述目标文本各标签类型的候选标签之后，对各标签类型的候选标签，在不同标签类 型之间进行交叉验证，最终根据经过验证的候选标签，确定出目标文本的目标标签。由于 分别针对包括实体词、片段文本和/或话题在内的不同标签类型，进行标签提取，并进行交 叉验证，从而提高了标签提取的准确性，解决了现有技术中标签提取的准确性不高的技术 问题。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种文本标签生成装置。
图5为本发明实施例提供的一种文本标签生成装置的结构示意图。
如图5所示，该文本标签生成装置包括：提取模块31、验证模块32和确定模块33。
提取模块31，用于针对目标文本分别采用各标签类型对应的策略进行关键词提取，以 得到所述目标文本各标签类型的候选标签。
其中，标签类型包括实体词、片段文本和/或话题。
可选地，提取模块31具体用于若所述标签类型为实体词，对所述目标文本进行分词， 得到各词条，提取所述各词条的词特征，根据所述词特征，对各词条进行筛选，以得到所 述实体词的候选标签。
其中，提取模块31根据所述词特征，对各词条进行筛选，包括：根据所述词特征，匹配预设的词过滤策略，以对各词条进行筛选；和/或，将各词条的词特征，输入预先训练的分类模型，以根据分类结果判断是否筛选掉对应的词条；其中，所述分类模型，预先学习 得到所述词特征与是否作为标签的分类结果之间的对应关系。
和/或，可选地，提取模块31具体用于若所述标签类型为片段文本，对所述目标文本 进行分词，得到各短语；根据各短语所包含的词条，匹配短语过滤策略以对各短语进行筛 选，以得到片段文本的候选标签。
提取模块31对所述目标文本进行分词，得到各短语之后，还可以用于：根据搜索日志， 查询各短语的搜索量，根据搜索量对各短语进行筛选，以得到所述片段文本的候选标签； 和/或，查询预设知识图谱，以确定各短语是否为已知对象名称，根据查询结果对各短语进 行筛选，以得到所述片段文本的候选标签。
和/或，可选地，提取模块31具体用于若所述标签类型为话题，将与所述目标文本匹 配的热门话题作为话题的候选标签。
验证模块32，用于对各标签类型的候选标签，在不同标签类型之间进行交叉验证。
具体地，验证模块32具体用于根据不同标签类型的候选标签之间的重合字符，对候选 标签进行筛选，以保留匹配读者兴趣点的候选标签。
确定模块33，用于根据经过验证的候选标签，确定出所述目标文本的目标标签。
具体地，确定模块33具体用于针对经过验证的候选标签，根据相对所述目标文本的语 义重要性进行排序；根据所述排序，确定出所述目标标签。
需要说明的是，前述对方法实施例的解释说明也适用于该实施例的装置，此处不再赘 述。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机设备，包括：处理器，以及用于存储 所述处理器可执行指令的存储器。
其中，处理器被配置为：针对目标文本分别采用各标签类型对应的策略进行关键词提 取，以得到所述目标文本各标签类型的候选标签；所述标签类型包括实体词、片段文本和/ 或话题；对各标签类型的候选标签，在不同标签类型之间进行交叉验证；根据经过验证的 候选标签，确定出所述目标文本的目标标签。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储 介质中的指令由处理器被执行时，能够执行一种文本标签生成方法，所述方法包括：针对 目标文本分别采用各标签类型对应的策略进行关键词提取，以得到所述目标文本各标签类 型的候选标签；所述标签类型包括实体词、片段文本和/或话题；对各标签类型的候选标签， 在不同标签类型之间进行交叉验证；根据经过验证的候选标签，确定出所述目标文本的目 标标签。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中 的指令处理器执行时，执行一种文本标签生成方法，所述方法包括：针对目标文本分别采 用各标签类型对应的策略进行关键词提取，以得到所述目标文本各标签类型的候选标签； 所述标签类型包括实体词、片段文本和/或话题；对各标签类型的候选标签，在不同标签类 型之间进行交叉验证；根据经过验证的候选标签，确定出所述目标文本的目标标签。
图6示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备的框图。图6显示的计 算机设备12仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围 总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例 来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture； 以下简称：ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture；以下简称：MAC) 总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation； 以下简称：VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection； 以下简称：PCI)总线。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算 机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器 (Random Access Memory；以下简称：RAM)30和/或高速缓存存储器35。计算机设备12 可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为 举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图6未显示，通常称为“硬 盘驱动器”)。尽管图6中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读 写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(Compact Disc Read OnlyMemory；以下简称：CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video Disc Read OnlyMemory；以下简称：DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个 驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个 程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行 本申请各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等) 通信，还可与一个或者多个使得读者能与该计算机系统/服务器12交互的设备通信，和/ 或与使得该计算机系统/服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例 如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(Local AreaNetwork；以下简称：LAN)，广域网(Wide Area Network；以下简称：WAN)和/或公共网 络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模 块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模 块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、 磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数 据处理，例如实现前述实施例中提及的访问权限控制方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者 特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述 不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以 在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领 域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进 行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示 或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两 个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个 或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分， 并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序， 包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的 实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实 现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令 执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行 系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设 备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布 线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读 存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式 光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸 或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解 译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机 存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实 施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或 固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技 术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离 散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可 编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可 以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中， 该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各 个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既 可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以 软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读 取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了 本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制， 本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (12)

1.一种文本标签生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
针对目标文本分别采用各标签类型对应的策略进行关键词提取，以得到所述目标文本各标签类型的候选标签；所述标签类型包括实体词、片段文本和/或话题；
对各标签类型的候选标签，在不同标签类型之间进行交叉验证；
根据经过验证的候选标签，确定出所述目标文本的目标标签。
2.根据权利要求1所述的文本标签生成方法，其特征在于，所述针对目标文本分别采用各标签类型对应的策略进行关键词提取，包括：
若所述标签类型为实体词，对所述目标文本进行分词，得到各词条；
提取所述各词条的词特征；
根据所述词特征，对各词条进行筛选，以得到所述实体词的候选标签。
3.根据权利要求2所述的文本标签生成方法，其特征在于，所述根据所述词特征，对各词条进行筛选，包括：
根据所述词特征，匹配预设的词过滤策略，以对各词条进行筛选；
和/或，将各词条的词特征，输入预先训练的分类模型，以根据分类结果判断是否筛选掉对应的词条；其中，所述分类模型，预先学习得到所述词特征与是否作为标签的分类结果之间的对应关系。
4.根据权利要求1所述的文本标签生成方法，其特征在于，所述针对目标文本分别采用各标签类型对应的策略进行关键词提取，包括：
若所述标签类型为片段文本，对所述目标文本进行分词，得到各短语；
根据各短语所包含的词条，匹配短语过滤策略以对各短语进行筛选，以得到片段文本的候选标签。
5.根据权利要求4所述的文本标签生成方法，其特征在于，所述对所述目标文本进行分词，得到各短语之后，还包括：
根据搜索日志，查询各短语的搜索量，根据搜索量对各短语进行筛选，以得到所述片段文本的候选标签；
和/或，查询预设知识图谱，以确定各短语是否为已知对象名称，根据查询结果对各短语进行筛选，以得到所述片段文本的候选标签。
6.根据权利要求1所述的文本标签生成方法，其特征在于，所述针对目标文本分别采用各标签类型对应的策略进行关键词提取，包括：
若所述标签类型为话题，将与所述目标文本匹配的热门话题作为话题的候选标签。
7.根据权利要求1-6任一项所述的文本标签生成方法，其特征在于，所述对各标签类型的候选标签，在不同标签类型之间进行交叉验证，包括：
根据不同标签类型的候选标签之间的重合字符，对候选标签进行筛选，以保留匹配读者兴趣点的候选标签。
8.根据权利要求1-6任一项所述的文本标签生成方法，其特征在于，所述根据经过验证的候选标签，确定出所述目标文本的目标标签，包括：
针对经过验证的候选标签，根据相对所述目标文本的语义重要性进行排序；
根据所述排序，确定出所述目标标签。
9.一种文本标签生成装置，其特征在于，包括：
提取模块，用于针对目标文本分别采用各标签类型对应的策略进行关键词提取，以得到所述目标文本各标签类型的候选标签；所述标签类型包括实体词、片段文本和/或话题；
验证模块，用于对各标签类型的候选标签，在不同标签类型之间进行交叉验证；
确定模块，用于根据经过验证的候选标签，确定出所述目标文本的目标标签。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-8中任一所述的文本标签生成方法。
11.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的文本标签生成方法。
12.一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如权利要求1-8中任一所述的文本标签生成方法。
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