一种规范用语推荐方法及装置制造方法及图纸

本说明书一个或多个实施例提供一种规范用语推荐方法及装置，根据目标案例选择若干规范用语，通过协同过滤算法，获得相似案例，将相似案例选择的但是目标案例未选择的规范用语作为备选规范用语，获取目标案例选择备选规范用语的概率，将上述概率、案例时间和案例地点输入规范用语推荐模型，得到推荐规范用语，本公开采用协同过滤算法和机器学习算法相结合的方式，以使推荐的规范用语准确且全面。

【技术实现步骤摘要】
一种规范用语推荐方法及装置
本说明书一个或多个实施例涉及互联网大数据融合计算
，尤其涉及一种规范用语推荐方法及装置。
技术介绍
本公开讨论的规范用语，是指在执法过程中使用的相关法律法规、规章制度以及其他规范性文件中的条款。在执法过程中，对于规范用语的使用情况，通常依赖于执法人员的业务能力，执法人员根据自己的过往经验和知识储备，针对违法情况选择适当的规范用语。但是，一方面，规范用语的选择对于执法人员的业务能力要求较高，而个人的经验和知识是有限的，不能穷尽过往案例的宝贵经验，而且现场情况比较紧急，那么在选择规范用语的过程中，可能会出现漏选漏用的情况；另一方面，不同的违法情况之间通常具有一定的连带性，但是执法人员面对已经发现的单一的违法情况，很难有效的类推出其他可能发生的或者已经发生但是未被发现的违法情况，从而错过最佳执法时机。所以，在如何选择规范用语的问题上，存在选择规范用语不准确不全面且不能预测的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种规范用语推荐方法及装置，以解决选择规范用语不准确不全面且不能预测的问题。基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种规范用语推荐方法，包括：获取目标案例的基本信息，所述基本信息包括案例已选规范用语、案例时间和案例地点；根据所述已选规范用语，从案例数据库中获取与所述目标案例相似的相似案例；从所述相似案例中确定备选规范用语；计算所述目标案例选择所述备选规范用语的概率；根据所述概率、所述案例时间、所述案例地点和预先训练的规范用语推荐模型，得到推荐规范用语并输出。可选的，所述案例数据库包括若干备选案例；所述根据所述已选规范用语，从案例数据库中获取与所述目标案例相似的相似案例，具体包括：计算所述备选案例与所述目标案例的相似度；选择所述相似度高于阈值的所述备选案例作为相似案例。可选的，所述计算所述备选案例与所述目标案例的相似度包括：其中，wuv表示目标案例u和备选案例v的相似度；N(u)表示目标案例u选择的规范用语集合；N(v)表示备选案例v选择的规范用语集合。可选的，所述从所述相似案例中确定备选规范用语包括：将所述相似案例选择的但是目标案例未选择的规范用语，作为备选规范用语。可选的，所述计算所述目标案例选择所述备选规范用语的概率包括：其中，pui表示所述目标案例u选择所述备选规范用语i的概率；S(u，k)表示与目标案例u最相似的k个案例的集合；N(i)表示选择规范用语i的案例的集合；rvi表示相似案例v选择规范用语i的概率。可选的，还包括：构建包括若干样本的样本集；其中，所述样本包括：样本数据和标签数据；所述样本数据包括历史案例选择其对应的训练用备选规范用语的概率、历史案例时间和历史案例地点；所述标签数据包括所述历史案例对应的训练用推荐规范用语；根据所述样本集，通过预定的机器学习算法，构建并训练得到所述规范用语推荐模型。基于同一专利技术构思，本说明书一个或多个实施例还提供了一种规范用语推荐装置，包括：目标案例获取模块，用于获取目标案例的基本信息，所述基本信息包括案例已选规范用语、案例时间和案例地点；相似案例获取模块，用于根据所述已选规范用语，从案例数据库中获取与所述目标案例相似的相似案例；备选规范用语获取模块，用于从所述相似案例中确定备选规范用语；概率运算模块，用于计算所述目标案例选择所述备选规范用语的概率；规范用语推荐模块，用于根据所述概率、所述案例时间、所述案例地点和预先训练的规范用语推荐模型，得到推荐规范用语并输出。可选的，还包括：模型构建模块，用于构建包括若干样本的样本集；其中，所述样本包括：样本数据和标签数据；所述样本数据包括历史案例选择其对应的训练用备选规范用语的概率、历史案例时间和历史案例地点；所述标签数据包括所述历史案例对应的训练用推荐规范用语；根据所述样本集，通过预定的机器学习算法，构建并训练得到所述规范用语推荐模型。基于同一专利技术构思，本说明书一个或多个实施例还提供了一种电子设备，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上述方法。基于同一专利技术构思，本说明书一个或多个实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述方法。从上面所述可以看出，本说明书一个或多个实施例提供的一种规范用语推荐方法及装置，根据目标案例选择若干规范用语，通过协同过滤算法，获得相似案例，将相似案例选择的但是目标案例未选择的规范用语作为备选规范用语，获取目标案例选择备选规范用语的概率，将上述概率、案例时间和案例地点输入规范用语推荐模型，得到推荐规范用语，本公开采用协同过滤算法和机器学习算法相结合的方式，以使推荐的规范用语准确且全面。附图说明为了更清楚地说明本说明书一个或多个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说明书一个或多个实施例，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获得其他的附图。图1为本说明书一个或多个实施例提供的规范用语推荐方法的一种流程示意图；图2为本说明书一个或多个实施例提供的规范用语推荐装置的一种结构示意图；图3为本说明书一个或多个实施例提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图；图4为本说明书一个或多个实施例提供的一种用户输入界面的示意图；图5a为本说明书一个或多个实施例提供的一种案例相似度计算方法的步骤的第一个示意图；图5b为本说明书一个或多个实施例提供的一种案例相似度计算方法的步骤的第二个示意图；图5c为本说明书一个或多个实施例提供的一种案例相似度计算方法的步骤的第三个示意图；图5d为本说明书一个或多个实施例提供的一种案例相似度计算方法的步骤的第四个示意图。具体实施方式为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。需要说明的是，除非另外定义，本说明书一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种规范用语推荐方法，其特征在于，包括：/n获取目标案例的基本信息，所述基本信息包括案例已选规范用语、案例时间和案例地点；/n根据所述已选规范用语，从案例数据库中获取与所述目标案例相似的相似案例；/n从所述相似案例中确定备选规范用语；/n计算所述目标案例选择所述备选规范用语的概率；/n根据所述概率、所述案例时间、所述案例地点和预先训练的规范用语推荐模型，得到推荐规范用语并输出。/n

【技术特征摘要】
1.一种规范用语推荐方法，其特征在于，包括：
获取目标案例的基本信息，所述基本信息包括案例已选规范用语、案例时间和案例地点；
根据所述已选规范用语，从案例数据库中获取与所述目标案例相似的相似案例；
从所述相似案例中确定备选规范用语；
计算所述目标案例选择所述备选规范用语的概率；
根据所述概率、所述案例时间、所述案例地点和预先训练的规范用语推荐模型，得到推荐规范用语并输出。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述案例数据库包括若干备选案例；
所述根据所述已选规范用语，从案例数据库中获取与所述目标案例相似的相似案例，具体包括：
计算所述备选案例与所述目标案例的相似度；
选择所述相似度高于阈值的所述备选案例作为相似案例。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述备选案例与所述目标案例的相似度包括：



其中，wuv表示目标案例u和备选案例v的相似度；
N(u)表示目标案例u选择的规范用语集合；

N(v)表示备选案例v选择的规范用语集合。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述相似案例中确定备选规范用语包括：
将所述相似案例选择的但是目标案例未选择的规范用语，作为备选规范用语。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标案例选择所述备选规范用语的概率包括：



其中，pui表示所述目标案例u选择所述备选规范用语i的概率；

S(u，k)表示与目标案例u最相似的k个案例的集合；

N(i)表示选择规范用语i的案例的集合；

r

vi
表示相似案例v选择规范用语i的概率。


6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾晨宇，丁学利，王锡辉，
申请(专利权)人：北京梦天门科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11