CN105488026A - 关注话题的提醒方法及装置 - Google Patents

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CN105488026A
CN105488026A CN201510829199.3A CN201510829199A CN105488026A CN 105488026 A CN105488026 A CN 105488026A CN 201510829199 A CN201510829199 A CN 201510829199A CN 105488026 A CN105488026 A CN 105488026A
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陈志军
张涛
汪平仄
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Abstract

本公开实施例公开了一种关注话题的提醒方法及装置,获取用户关注的目标话题,然后,利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容,并根据该语义内容确定聊天消息所属的话题,如果聊天消息所属的话题与目标话题相匹配,则输出提醒消息。从而实现,当聊天内容涉及用户关注的目标话题时,自动输出提醒消息聊天信息中涉及用户感兴趣的内容,可以参与。该方法能够自动筛选出用户感兴趣的聊天内容并自动输出提醒消息,不需要用户一直查看群成员的聊天内容,节省用户的时间,提高用户查找自己感兴趣的聊天内容的效率。

Description

关注话题的提醒方法及装置
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,特别是涉及一种关注话题的提醒方法及装置。
背景技术
随着科技飞速发展,社交应用程序越来越多,例如,聊天工具、社交论坛等。
社交应用程序的功能越来越全面,例如,多个人构成一个群体进行聊天,群体内的任意一个成员都可以看到群内其它成员发布的信息。但是,有时可能出现聊天信息记录太多,且很多自己不感兴趣的内容,也有部分自己感兴趣的内容。出现此种现象时,用户通常需要将聊天信息记录从头到尾都浏览一遍才能筛选出自己感兴趣的内容,消耗用户大量时间、效率低。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题,本公开提供一种关注话题的提醒方法及装置。
为了解决上述技术问题,本公开实施例公开了如下技术方案:
根据本公开实施例的第一方面,提供一种关注话题的提醒方法,包括:
获取目标话题;
利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容;
根据所述语义内容确定所述聊天消息所属的话题;
当所述聊天消息的话题与所述目标话题相匹配时,输出提醒消息。
第一方面提供的关注话题的提醒方法,获取目标话题,当获得聊天消息后,自动分析聊天消息的语义内容,当语义内容涉及用户关注的目标话题时,自动输出提醒消息,以提醒用户聊天信息中涉及用户感兴趣的内容。该方法能够自动筛选出用户感兴趣的聊天内容并自动输出提醒消息,不需要用户一直查看群成员的聊天内容,节省用户的时间,提高用户查找自己感兴趣的聊天内容的效率。
可选地,所述根据所述语义内容确定所述聊天消息所属的话题,包括:
结合所述聊天消息的上下文所对应的语义内容,确定所述聊天消息所属的话题。
可选地,所述利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容,包括:
利用分词算法分析所述聊天消息所包含的关键词;
根据所述关键词确定所述聊天消息的语义内容。
可选地,所述利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容,还包括:
当所述聊天消息是语音信息时,利用语音文字转换技术,将所述语音信息转换成文字信息。
本实施例提供的关注话题的提醒方法,如果接收到的聊天消息是语音类型,则先将语音信息转换成文字信息。然后,分析文字信息的语义内容,当语义内容所属的话题是目标话题时,自动输出提醒消息,以提醒用户聊天消息中涉及目标话题。该方法不仅能够处理文字聊天消息,还能够处理语音类型的聊天消息,从而扩大了该方法的适用范围。
可选地,所述获取目标话题,包括:
展示可选话题;
将用户从所述可选话题中选取的话题确定为所述目标话题。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种关注话题的提醒装置,包括:
获取模块,用于获取目标话题;
语义分析模块,用于利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容;
话题确定模块,用于根据所述语义分析模块获得的语义内容确定所述聊天消息所属的话题;
输出模块,用于当所述话题确定模块确定的聊天消息的话题与所述获取模块获得的目标话题相匹配时,输出提醒消息。
可选地,所述话题确定模块用于:
结合所述聊天消息的上下文所对应的语义内容,确定所述聊天消息所属的话题。
可选地,所述语义分析模块包括:
分析子模块,用于利用分词算法分析所述聊天消息所包含的关键词;
第二确定子模块,用于根据所述关键词确定所述聊天消息的语义内容。
可选地,所述语义分析模块还包括:
语音文字转换子模块,用于当所述聊天消息是语音信息时,利用语音文字转换技术,将所述语音信息转换成文字信息。
根据本公开实施例的第三方面,提供一种用于实现关注话题提醒方法的设备,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
获取目标话题;
利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容;
根据所述语义内容确定所述聊天消息所属的话题;
当所述聊天消息的话题与所述目标话题相匹配时,输出提醒消息。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:获取用户关注的目标话题,然后,分析获得的聊天消息的语义内容,并根据该语义内容确定聊天消息所属的话题,如果聊天消息所属的话题与目标话题相匹配,则输出提醒消息。从而实现当聊天内容涉及用户关注的目标话题时,自动输出提醒消息,以提醒用户聊天信息中涉及用户感兴趣的内容。该方法能够自动筛选出用户感兴趣的聊天内容并自动输出提醒消息,不需要用户一直查看群成员的聊天内容,节省用户的时间,提高用户查找自己感兴趣的聊天内容的效率。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种关注话题的提醒方法的流程图;
图2是根据一示例性实施例示出的一种获取目标话题的流程图;
图3是根据一示例性实施例示出的一种终端显示界面的示意图;
图4是根据一示例性实施例示出的一种确定聊天消息所属的话题的流程图;
图5是根据一示例性实施例示出的另一种关注话题的提醒方法的流程图;
图6是根据一示例性实施例示出的一种关注话题的提醒装置的框图;
图7是根据一示例性实施例示出的另一种关注话题的提醒装置的框图;
图8是根据一示例性实施例示出的另一种关注话题的提醒装置的框图;
图9是根据一示例性实施例示出的一种用于实现关注话题提醒的装置的框图;
图10是根据一示例性实施例示出的另一种用于实现关注话题提醒的装置的框图。
通过上述附图,已示出本公开明确的实施例,后文中将有更详细的描述。这些附图并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围,而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种关注话题的提醒方法的流程图,该方法可以应用于终端或服务器中,该方法可以应用于获取群组中的聊天,或者,其他开放性的通讯软件的消息互动的应用场景中。如图1所示,该方法可以包括以下步骤:
在S110中,获取目标话题。
在本公开的一个实施例中,该方法的执行主体可以是终端,可以在终端的显示屏上显示可选话题。图2是根据一示例性实施例示出的获取目标话题的流程图,如图2所示,步骤S110可以包括S111~S112:
在S111中,向用户展示可选话题。
图3是根据一示例性实施例示出的一种展示可选话题的显示界面示意图,如图3所示,在终端的显示界面101上显示全部可选话题102,例如,音乐、美食、育儿、股票等。用户可以从可选话题中选取自己感兴趣的话题,例如,用户选取“美食”为感兴趣的话题。
在S112中,将用户从所述可选话题中选取的话题确定为目标话题。
终端获取用户选定的话题,并确定用户选定的话题为目标话题。
在本公开的其它实施例中,该方法的执行主体可以是服务器。用户开启关注话题自动提醒的功能后,终端显示服务器向推送的可选话题,用户从终端显示的可选话题中选取自己感兴趣的话题作为目标话题,终端将用户选定的目标话题发送给服务器。
在本公开另一示例性实施例中,还可以由用户在终端的显示界面上输入自己感兴趣的话题。
在S120中,利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容。
利用语言处理技术分析聊天消息的语义,例如,可以利用分词算法分析聊天消息。
图4是根据一示例性实施例示出的S120的流程图,如图4所示,S120可以包括:S121~S122:
在S121中,利用分词算法分析聊天消息所包含的关键词。
在S122中,根据聊天消息所包含的关键词确定聊天消息的语义内容。
例如,聊天消息是“8月8日有周杰伦的演唱会”,利用分词算法分析该聊天消息得到关键词包括“8月8日”、“周杰伦”和“演唱会”,其中,“8月8日”是日期,“周杰伦”是人名,“演唱会”是事件名称,因此,确定该聊天消息的语义内容是演唱会。
在S130中,根据所述语义内容确定所述聊天消息所属的话题。
在本公开一示例性实施例中,如果当前聊天消息包含足够多的内容,则可以利用该条聊天消息来确定聊天消息所属的话题。例如,仍以“8月8日有周杰伦的演唱会”为例进行说明,根据该聊天消息的语义内容“演唱会”可知,该聊天消息所属的话题是“音乐”。
在本公开另一示例性实施例中,可以通过当前聊天消息的上下文的语义内容确定聊天消息所属的话题。上下文是指所述当前聊天消息之前和之后的多条聊天消息。当根据一条聊天消息不能准确确定聊天消息所属的话题时,可以根据连续多条聊天消息的内容确定聊天消息所属的话题。
在S140中,当所述聊天消息的话题与所述目标话题相匹配时,输出提醒消息。
如果执行主体是终端,则在终端上展示提醒消息;如果执行主体是服务器,则由服务器产生提醒触发指令,利用该提醒触发指令触发终端展示提醒消息。
如果聊天消息的话题与目标话题相匹配,则输出提醒消息聊天内容涉及用户感兴趣的话题。
可以按照用户选定的提醒方式输出提醒消息,例如,自动弹窗方式、提醒框方式等。或者,可以按照***默认的提醒方式输出提醒消息。
本实施例提供的关注话题提醒方法,获取用户关注的目标话题,然后,利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容,并根据该语义内容确定聊天消息所属的话题,如果聊天消息所属的话题与目标话题相匹配,则输出提醒消息。从而实现当聊天内容涉及用户关注的目标话题时,自动提醒用户聊天信息中涉及用户感兴趣的内容。该方法能够自动筛选出用户感兴趣的聊天内容并自动输出提醒消息,不需要用户一直查看群成员的聊天内容,节省用户的时间,提高用户查找自己感兴趣的聊天内容的效率。
图5是根据一示例性实施例示出的另一种关注话题的提醒方法流程图,该方法可以应用于终端或服务器中,该方法可以应用于获取群组中的聊天,或者,其他开放性的通讯软件的消息互动。如图5所示,该方法可以包括以下步骤:
在S210中,获取目标话题。
在S220中,获取聊天消息,并判断聊天消息的消息类型,该消息类型包括文字信息和语音信息;如果聊天消息是语音信息,则执行S230;如果聊天消息是文字信息,则执行S240。
在S230中,利用语音文字转换技术,将语音信息转换成文字信息。
在S240中,利用分词算法分析文字信息所包含的关键词。
在S250中,根据文字信息所包含的关键词,确定聊天消息的语义内容。
在S260中,根据聊天消息的语义内容,确定该聊天消息所属的话题。
在S270中,判断聊天消息所属的话题与目标话题是否相匹配,如果聊天消息的话题与目标话题相匹配,则执行S280;如果聊天消息的话题与目标话题不匹配,则结束当前流程。
在S280中,输出提醒消息,以提醒用户聊天消息涉及目标话题。
本实施例提供的关注话题的提醒方法,获取聊天消息,如果聊天消息是语音信息,则先将语音信息转换成文字信息,然后,利用分词算法分析文字信息,获得该文字信息的语义内容,然后,根据聊天消息的语义内容确定该聊天消息所属的话题。如果聊天消息所属的话题与预先获取的目标话题相匹配,则提醒用户聊天消息涉及目标话题,从而自动提醒用户聊天消息中涉及用户感兴趣的内容。不需要用户一直查看群成员的聊天内容,节省用户的时间,提高用户查找自己感兴趣的聊天内容的效率。而且,利用该方法不仅可以处理文字类型的聊天消息,还可以处理语音类型的聊天消息,扩大了该方法的适用范围。
相应于上述的关注话题的提醒方法实施例,本公开还提供了关注话题的提醒装置实施例。
图6是根据一示例性实施例示出的一种关注话题的提醒装置的框图,该装置可以应用于终端或服务器中,如图6所示,该装置可以包括获取模块110、语义分析模块120、话题确定模块130和输出模块140。
获取模块110被配置为,获取目标话题。
在本公开的一个实施例中,可以在终端上展示可选话题,并将用户从所述可选话题中选取的话题确定为所述目标话题。
在本公开的其它实施例中,用户可以在终端上输入目标话题。
语义分析模块120被配置为,利用语言处理技术分析获得的聊天消息的语义内容。
当获得聊天消息后,利用语义分析模块分析聊天消息的语义内容。
在本公开一示例性实施例中,语义分析模块120利用分词算法分析聊天消息所包含的关键词,根据聊天消息所包含的关键词确定该聊天消息的语义内容。
话题确定模块130被配置为,根据语义分析模块120获得的语义内容确定所述聊天消息所属的话题。
在本公开一个实施例中,话题确定模块130可以根据聊天消息的上下文所对应的语义内容确定聊天消息的话题。
输出模块140被配置为,当话题确定模块130确定的聊天消息的话题与获取模块110获得的目标话题相匹配时,输出提醒消息。
输出模块可以按照用户选定的提醒方式输出提醒消息,例如,自动弹窗方式、提醒框方式等。或者,可以按照***默认的提醒方式输出提醒消息。
本实施例提供的关注话题的提醒装置,通过获取模块获取用户关注的目标话题,然后,由语义分析模块利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容,并由话题确定模块根据该语义内容确定聊天消息所属的话题,如果聊天消息所属的话题与目标话题相匹配,则由输出模块输出提醒消息。从而实现,当聊天内容涉及用户关注的目标话题时,自动提醒用户聊天信息中涉及用户感兴趣的内容,可以参与。利用该装置能够自动筛选出用户感兴趣的聊天内容并自动输出提醒消息,不需要用户一直查看群成员的聊天内容,节省用户的时间,提高用户查找自己感兴趣的聊天内容的效率。
图7是根据一示例性实施例示出的另一种关注话题的提醒装置的框图,该装置应用于聊天消息是文字信息的应用场景。本实施例中,图6所示的语义分析模块120可以包括分析子模块121和第二确定子模块122。其它模块与图6对应的模块功能相同,此处不再赘述。
分析子模块121被配置为,利用分词算法分析所述聊天消息所包含的关键词。
第二确定子模块122被配置为,根据所述关键词确定所述聊天消息的语义内容。
在本公开的其它实施例中,语义分析模块也可以利用其它的语言处理算法分析聊天消息的语义内容。
本实施例提供的关注话题的提醒装置,针对聊天消息是文字信息的应用场景,当接收到聊天消息后,利用分词算法分析该聊天消息所包含的关键词,然后,根据关键词确定该聊天消息的语义内容。然后,根据聊天消息的语义内容确定该聊天消息所属的话题,当聊天消息的话题与目标话题相匹配时,输出提醒消息,从而实现自动筛选出用户感兴趣的聊天内容并自动提醒用户,不需要用户一直查看群成员的聊天内容,节省用户的时间,提高用户查找自己感兴趣的聊天内容的效率。而且,该方法利用分词算法分析得到聊天消息的语义内容,分词算法比较成熟,分析得到的结果准确率高。
图8是根据一示例性实施例示出的另一种关注话题的提醒装置框图,本实施例中,图6中的语义分析模块可以包括语音文字转换子模块123、分析子模块121和第二确定子模块122。
语音文字转换子模块123被配置为,当所述聊天消息是语音信息时,利用语音文字转换技术,将所述语音信息转换成文字信息。
分析子模块121被配置为,利用分词算法分析所述聊天消息所包含的关键词。
第二确定子模块122被配置为,根据所述关键词确定所述聊天消息的语义内容。
其它模块与图6中相应的模块功能相同,此处不再赘述。
本实施例提供的关注话题的提醒装置,如果聊天消息是语音信息,则先将语音信息转换成文字信息,然后,利用分词算法分析得到的文字信息,得到聊天消息的语义内容。然后,根据聊天消息的语义内容确定该聊天消息所属的话题。聊天消息所属的话题与预先获取的目标话题相匹配,自动输出提醒消息,从而提醒用户聊天消息中涉及用户感兴趣的内容。而且,利用该装置不仅可以处理文字类型的聊天消息,还可以处理语音类型的聊天消息,扩大了该方法的适用范围。
图9是根据一示例性实施例示出的一种用于实现关注话题提醒的装置900的框图。例如,装置900可以是移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
如图9所示,装置900可以包括以下一个或多个组件:处理组件902,存储器904,电源组件906,多媒体组件908,音频组件910,输入/输出(I/O)的接口912,传感器组件914,以及通信组件916。
处理组件902通常控制装置900的整体操作,诸如与显示,电话呼叫,数据通信,相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件902可以包括一个或多个处理器920来执行指令,以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外,处理组件902可以包括一个或多个模块,便于处理组件902和其他组件之间的交互。例如,处理组件902可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件908和处理组件902之间的交互。
存储器904被配置为存储各种类型的数据以支持在装置900的操作。这些数据的示例包括用于在装置900上操作的任何应用程序或方法的指令,联系人数据,电话簿数据,消息,图片,视频等。存储器904可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
电源组件906为装置900的各种组件提供电力。电源组件906可以包括电源管理***,一个或多个电源,及其他与为装置900生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件908包括在所述装置900和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中,屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板,屏幕可以被实现为触摸屏,以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中,多媒体组件908包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置900处于操作模式,如拍摄模式或视频模式时,前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件910被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件910包括一个麦克风(MIC),当装置900处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器904或经由通信组件916发送。在一些实施例中,音频组件910还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口912为处理组件902和***接口模块之间提供接口,上述***接口模块可以是键盘,点击轮,按钮等。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件914包括一个或多个传感器,用于为装置900提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件914可以检测到装置900的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如所述组件为装置900的显示器和小键盘,传感器组件914还可以检测装置900或装置900一个组件的位置改变,用户与装置900接触的存在或不存在,装置900方位或加速/减速和装置900的温度变化。传感器组件914可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件914还可以包括光传感器,如CMOS或CCD图像传感器,用于在成像应用中使用。在一些实施例中,该传感器组件914还可以包括加速度传感器,陀螺仪传感器,磁传感器,压力传感器或温度传感器。
通信组件916被配置为便于装置900和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置900可以接入基于通信标准的无线网络,如WiFi,2G或3G,或它们的组合。在一个示例性实施例中,通信组件916经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中,所述通信组件916还包括近场通信(NFC)模块,以促进短程通信。例如,在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术,红外数据协会(IrDA)技术,超宽带(UWB)技术,蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,装置900可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述方法。
在示例性实施例中,还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器904,上述指令可由装置900的处理器920执行以完成上述方法。例如,所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
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移动终端的处理器执行时,使得终端设备能够执行一种关注话题的提醒方法,所述方法包括:
获取目标话题;
利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容;
根据所述语义内容确定所述聊天消息所属的话题;
当所述聊天消息的话题与所述目标话题相匹配时,输出提醒消息。
在本公开一示例性实施例中,所述根据所述语义内容确定所述聊天消息所属的话题,包括:
结合所述聊天消息的上下文所对应的语义内容,确定所述聊天消息所属的话题。
在本公开一示例性实施例中,所述利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容,包括:
利用分词算法分析所述聊天消息所包含的关键词;
根据所述关键词确定所述聊天消息的语义内容。
在本公开一示例性实施例中,所述利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容,还包括:
当所述聊天消息是语音信息时,利用语音文字转换技术,将所述语音信息转换成文字信息。
在本公开一示例性实施例中,所述获取目标话题,包括:
展示可选话题;
将用户从所述可选话题中选取的话题确定为所述目标话题。
图10是根据一示例性实施例示出的一种用于实现关注话题的提醒方法的装置1000的框图。例如,装置1000可以被提供为一服务器。如图10所示,装置1000包括处理组件1022,其进一步包括一个或多个处理器,以及由存储器1032所代表的存储器资源,用于存储可由处理组件1022的执行的指令,例如应用程序。存储器1032中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外,处理组件1022被配置为执行指令,以执行上述图1至图5所示的方法实施例。
装置1000还可以包括一个电源组件1026被配置为执行装置1000的电源管理,一个有线或无线网络接口1050被配置为将装置1000连接到网络,和一个输入输出(I/O)接口1058。装置1000可以操作基于存储在存储器1032的操作***,例如WindowsServerTM,MacOSXTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM或类似。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种关注话题的提醒方法,其特征在于,包括:
获取目标话题;
利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容;
根据所述语义内容确定所述聊天消息所属的话题;
当所述聊天消息的话题与所述目标话题相匹配时,输出提醒消息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述语义内容确定所述聊天消息所属的话题,包括:
结合所述聊天消息的上下文所对应的语义内容,确定所述聊天消息所属的话题。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容,包括:
利用分词算法分析所述聊天消息所包含的关键词;
根据所述关键词确定所述聊天消息的语义内容。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容,还包括:
当所述聊天消息是语音信息时,利用语音文字转换技术,将所述语音信息转换成文字信息。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标话题,包括:
展示可选话题;
将用户从所述可选话题中选取的话题确定为所述目标话题。
6.一种关注话题的提醒装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标话题;
语义分析模块,用于利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容;
话题确定模块,用于根据所述语义分析模块获得的语义内容确定所述聊天消息所属的话题;
输出模块,用于当所述话题确定模块确定的聊天消息的话题与所述获取模块获得的目标话题相匹配时,输出提醒消息。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述话题确定模块用于:
结合所述聊天消息的上下文所对应的语义内容,确定所述聊天消息所属的话题。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述语义分析模块包括:
分析子模块,用于利用分词算法分析所述聊天消息所包含的关键词;
第二确定子模块,用于根据所述关键词确定所述聊天消息的语义内容。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述语义分析模块还包括:
语音文字转换子模块,用于当所述聊天消息是语音信息时,利用语音文字转换技术,将所述语音信息转换成文字信息。
10.一种用于实现关注话题提醒方法的设备,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
获取目标话题;
利用语言处理技术分析聊天消息的语义内容;
根据所述语义内容确定所述聊天消息所属的话题;
当所述聊天消息的话题与所述目标话题相匹配时,输出提醒消息。
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