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申请/专利权人：中国平安财产保险股份有限公司

摘要：本发明公开了一种文章发布方法、装置、计算机设备及存储介质，应用于深度学习技术领域，用于解决现有文章发布难以精准触达有效读者的问题。本发明提供的方法包括：获取待发布的目标文章；将目标文章进行向量化处理，得到文章词向量；将文章词向量投入至深度学习模型，得到目标文章类别；从平台库中选取出平台的可发布类别与目标文章类别一致的各个目标平台；针对每个目标平台，获取每个目标平台上目标文章类别下的已发布文章的阅读时长、点击次数和访问人次；针对每个目标平台，根据获取到的阅读时长、点击次数和访问人次以及各自的预设权重对每个目标平台进行评分，得到平台评分值；将目标文章发布至平台评分值排行靠前的预设数量个目标平台。

主权项：1.一种文章发布方法，其特征在于，包括：获取待发布的目标文章；将所述目标文章进行向量化处理，得到文章词向量；将所述文章词向量投入至深度学习模型，得到所述深度学习模型输出的目标文章类别，所述深度学习模型由多个预先确定好文章类别的文章样本训练得到；从平台库中选取出平台的可发布类别与所述目标文章类别一致的各个目标平台，所述平台库中的各个平台预先设定好各自可发布文章的类别作为所述可发布类别；针对每个目标平台，获取所述每个目标平台上所述目标文章类别下的已发布文章的阅读时长、点击次数和访问人次；针对每个目标平台，根据获取到的阅读时长、点击次数和访问人次以及各自的预设权重对所述每个目标平台进行评分，得到平台评分值；所述平台评分值的计算公式为：y＝a*h+b*k+c*m，其中，y为平台评分值，h为阅读时长，k为点击次数，m为访问人次，a为阅读时长的预设权重，b为点击次数的预设权重，c为访问人次的预设权重；将所述目标文章发布至平台评分值排行靠前的预设数量个目标平台，其中，目标平台的平台评分值越大，排行越靠前；所述深度学习模型通过以下步骤预先训练得到：预先收集多个文章样本；标记所述多个文章样本各自所属的文章类别；将所述多个文章样本进行向量化处理，得到所述多个文章样本各自对应的样本词向量；针对每个文章样本，将所述每个文章样本对应的样本词向量投入至深度学习模型，得到所述深度学习模型输出的分类结果；以所述分类结果为目标，调整所述深度学习模型的模型参数，以最小化得到的分类结果与所述每个文章样本所属的文章类别之间的误差；若所述误差满足预设条件，则确定所述深度学习模型训练完成；所述平台库中每个平台通过以下步骤预先设好可发布类别：获取所述每个平台中所有历史发布文章的文章类别；统计所述每个平台中各个获取到的文章类别各自对应的文章数量；筛选出所述文章数量超过预设数量阈值的文章类别作为所述每个平台的可发布类别。

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