确定物品类型的方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了确定物品类型的方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取目标物品的物品信息，物品信息包括目标物品的名称和功能信息；根据分词模型对物品信息分词，得出物品信息所包括的分词；根据预存储的词性库信息，确定物品信息所包括每个分词的词性，得出物品信息对应的词性序列；根据词性序列和分类模型，确定目标物品所属的类型。该实施方式能够避免通过人工进行分类的方式会消耗大量的时间和人工成本，效率较低的问题。效率较低的问题。效率较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
确定物品类型的方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种确定物品类型的方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在一些网购平台中，各物品经常会使用物品功能相关信息作为名称，例如，电视支架、电视挂架等需要适配特定型号或主件使用的配件物品，其名称中会包括对应主件的名字。用户网购所需的物品时，通常先输入关键字词搜索，平台根据输入的关键字词对物品名称进行筛选得出筛选结果，用户可以从筛选结果中选择所需要的物品。但是，如果用户需要选择主件物品，而通过主件名称进行筛选时，筛选结果会包括与主件物品相关配件物品的物品信息，此时用户需要花费较多的精力从包括配件物品的物品信息中选择所需的物品。
[0003]为避免上述问题，工作人员通常会将物品进行主配件分类，如此在用户输入关键字为主件信息时显示对应的主件物品，在用户输入关键字为配件信息时显示对应的配件物品，从而减少用户选择所需的物品的精力。
[0004]在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：
[0005]为保证物品分类的准确性，通常采用人工分类的方式实现对物品进行主配件分类，但是通过人工进行分类的方式会消耗大量的时间和人工成本，效率较低。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种确定物品类型的方法、装置、系统和存储介质，能够避免通过人工进行分类的方式会消耗大量的时间和人工成本，效率较低的问题。
[0007]为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种确定物品类型的方法。
[0008]本专利技术实施例的一种确定物品类型的方法包括：获取目标物品的物品信息，所述物品信息包括所述目标物品的名称和功能信息；根据分词模型对所述物品信息分词，得出所述物品信息所包括的分词；根据预存储的词性库信息，确定所述物品信息所包括每个分词的词性，得出所述物品信息对应的词性序列；根据所述词性序列和分类模型，确定所述目标物品所属的类型。
[0009]在一个实施例中，所述词性库信息包括物品词性库的词性库信息和语法词性库的词性库信息，所述物品词性库为根据物品信息建立的；
[0010]所述根据预存储的词性库，确定所述物品信息所包括每个分词的词性，包括：
[0011]对所述物品信息所包括每个分词，判断所述分词是否属于所述物品词性库，若是则根据所述物品词性库的词性库信息确定所述分词的词性，若否则根据所述语法词性库的词性库信息确定所述分词的词性。
[0012]在又一个实施例中，所述物品词性库的词性库信息包括所述物品词性库对应的词性标识，所述语法词性库的词性库信息包括所述语法词性库对应的词性标识；
[0013]所述根据所述物品词性库的词性库信息确定所述分词的词性，包括：
[0014]将所述物品词性库对应的词性标识确定为所述分词的词性；
[0015]所述根据所述语法词性库的词性库信息确定所述分词的词性，包括：
[0016]将所述语法词性库对应的词性标识确定为所述分词的词性。
[0017]在又一个实施例中，所述根据所述词性序列和分类模型，确定所述目标物品所属的类型，包括：
[0018]将所述词性序列输入所述分类模型，计算出所述目标物品属于各类型的概率值；
[0019]将所属概率值最大的类型，确定为所述目标物品所属的类型。
[0020]在又一个实施例中，在所述根据预存储的词性库信息，确定所述物品信息所包括每个分词的词性之前，还包括：
[0021]根据属于目标类型的物品的物品信息，构建词性库，并设置所述词性库对应的词性标识；
[0022]将所述词性库和所述词性库对应的词性标识，确定为所述词性库信息。
[0023]为实现上述目的，根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种确定物品类型的装置。
[0024]在又一个实施例中，所述根据预存储的词性库信息，确定所述物品信息所包括每个分词的词性，得出所述物品信息对应的词性序列，包括：
[0025]根据预存储的词性库信息，确定所述物品信息所包括每个分词的词性；
[0026]将所述每个分词的词性按照所述每个分词组成所述物品信息的顺序排列，得出所述词性序列。
[0027]本专利技术实施例的一种确定物品类型的装置包括：获取单元，用于获取目标物品的物品信息，所述物品信息包括所述目标物品的名称和功能信息；分词单元，用于根据分词模型对所述物品信息分词，得出所述物品信息所包括的分词；确定单元，用于根据预存储的词性库信息，确定所述物品信息所包括每个分词的词性，得出所述物品信息对应的词性序列；所述确定单元，还用于根据所述词性序列和分类模型，确定所述目标物品所属的类型。
[0028]在一个实施例中，所述词性库信息包括物品词性库的词性库信息和语法词性库的词性库信息，所述物品词性库为根据物品描述信息建立的；
[0029]所述确定单元，具体用于：
[0030]对所述物品信息所包括每个分词，判断所述分词是否属于所述物品词性库，若是则根据所述物品词性库的词性库信息确定所述分词的词性，若否则根据所述语法词性库的词性库信息确定所述分词的词性。
[0031]在又一个实施例中，所述物品词性库的词性库信息包括所述物品词性库对应的词性标识；所述确定单元，具体用于将所述物品词性库对应的词性标识确定为所述分词的词性；
[0032]所述语法词性库的词性库信息包括所述语法词性库对应的词性标识；所述确定单元，具体用于将所述语法词性库对应的词性标识确定为所述分词的词性。
[0033]在又一个实施例中，所述确定单元，具体用于：
[0034]将所述词性序列输入所述分类模型，计算出所述目标物品属于各类型的概率值；
[0035]将所属概率值最大的类型，确定为所述目标物品所属的类型。
[0036]在又一个实施例中，所述装置还包括：
[0037]构建单元，用于根据属于目标类型的物品的物品信息，构建词性库，并设置所述词性库对应的词性标识；
[0038]所述确定单元，还用于将所述词性库和所述词性库对应的词性标识，确定为所述词性库信息。
[0039]在又一个实施例中，所述确定单元，具体用于：
[0040]根据预存储的词性库信息，确定所述物品信息所包括每个分词的词性；
[0041]将所述每个分词的词性按照所述每个分词组成所述物品信息的顺序排列，得出所述词性序列。
[0042]为实现上述目的，根据本专利技术实施例的再一个方面，提供了一种电子设备。
[0043]本专利技术实施例的一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术实施例提供的确定物品类型的方法。
[0044]为实现上述目的，根据本专利技术实施例的又一个方面，提供了一种计算机可读介质。
[0045]本专利技术实施例的一种计算机可读介本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种确定物品类型的方法，其特征在于，包括：获取目标物品的物品信息，所述物品信息包括所述目标物品的名称和功能信息；根据分词模型对所述物品信息分词，得出所述物品信息所包括的分词；根据预存储的词性库信息，确定所述物品信息所包括每个分词的词性，得出所述物品信息对应的词性序列；根据所述词性序列和分类模型，确定所述目标物品所属的类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述词性库信息包括物品词性库的词性库信息和语法词性库的词性库信息，所述物品词性库为根据物品信息建立的；所述根据预存储的词性库，确定所述物品信息所包括每个分词的词性，包括：对所述物品信息所包括每个分词，判断所述分词是否属于所述物品词性库，若是则根据所述物品词性库的词性库信息确定所述分词的词性，若否则根据所述语法词性库的词性库信息确定所述分词的词性。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述物品词性库的词性库信息包括所述物品词性库对应的词性标识，所述语法词性库的词性库信息包括所述语法词性库对应的词性标识；所述根据所述物品词性库的词性库信息确定所述分词的词性，包括：将所述物品词性库对应的词性标识确定为所述分词的词性；所述根据所述语法词性库的词性库信息确定所述分词的词性，包括：将所述语法词性库对应的词性标识确定为所述分词的词性。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述词性序列和分类模型，确定所述目标物品所属的类型，包括：将所述词性序列输入所述分类模型，计算出所述目标物品属于各类型的概率值；将所属概率值最大的类型，确定为所述目标物品所属的类型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据预存储的词性库信息，确定所述物品信息所包括每个分词的词性之前，还包括：根据属于目标类型的物品的物品...

【专利技术属性】
技术研发人员：巨荣辉，刘阳，
申请(专利权)人：北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：