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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种文本结论智能推荐方法，包括：获取目标文本及历史文本集，对所述目标文本进行分词操作，得到所述目标文本的文本属性；对所述历史文本集依次进行相似度计算、相关系数计算，得到所述历史文本集的文本特征；从所述历史文本集筛选出预设数量的历史文本作为对比文本集，并将所述对比文本集中各对比文本的文本特征与所述目标文本对应的文本属性进行数值计算得到差值，选取与所述目标文本对应的文本属性差值最小的文本特征作为所述目标文本的文本结论，从而完成所述目标文本的文本结论推荐。本发明还提出一种文本结论智能推荐装置以及一种计算机可读存储介质。本发明实现了文本结论的智能推荐。

主权项：1.一种文本结论智能推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标文本，对所述目标文本进行分词操作，基于所述分词操作获取所述目标文本的文本属性；从预设历史文本库中获取历史文本集，计算分词操作后获取的目标文本与所述历史文本集的相似度，根据所述相似度筛选出预设数量的历史文本集作为相似文本集；获取所述相似文本集中每一份相似文本的文本属性，计算所述每一份相似文本的文本属性与该相似文本的已知的文本结论之间的相关系数，根据所述相关系数选取预设数量的文本属性作为文本特征；利用所述相似文本集训练线性回归模型，并利用所述相似文本集的已知的文本结论对所述线性回归模型的输出值进行验证，得到所述已知的文本结论与所述输出值之间的偏差值，根据所述偏差值筛选出预设数量的相似文本作为对比文本集；将所述对比文本集中每一份对比文本的文本特征与所述目标文本对应的文本属性进行数值计算得到差值，选取与所述目标文本对应的文本属性差值最小的文本特征作为所述目标文本的文本结论，从而完成所述目标文本的文本结论推荐；其中，所述文本属性包括：文本长度、词性比重、词语倾向性状态、人称类型、程度用词频度、句式比例以及整体情感类别；所述计算分词操作后获取的目标文本与所述历史文本集的相似度包括：在所述目标文本中根据词性进行词语筛选，并根据筛选后的词语生成目标词性统计列表；在所述历史文本集中的历史文本中根据所述词性进行词语筛选，生成历史词性统计列表；利用相似度算法计算所述目标词性统计列表和所述历史词性统计列表的相似度；所述计算所述每一份相似文本的文本属性与该相似文本的已知的文本结论之间的相关系数的计算方法包括： ； 其中，和分别表示文本属性和文本结论，和分别表示文本属性和文本结论内词语的个数，Jaccard（）表示文本属性和文本结论的相似系数，表示文本属性和文本结论中相同词语的个数，表示将文本属性和文本结论中相同词语进行合并后所有词语的总个数。

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百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 文本结论智能推荐方法、装置及计算机可读存储介质