CN108305057A - 电子红包的发放装置、方法及计算机可读存储介质 - Google Patents

电子红包的发放装置、方法及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电子红包的发放装置，包括存储器和处理器，存储器上存储有可在处理器上运行的电子红包的发放程序，该程序被处理器执行时实现步骤：从红包发放信息中获取红包资源、目标账户和参考问题；将考察问题发送至红包接收客户端并接收其返回的作答信息，并提取参考问题的第一核心关系词和第一次级关系词，提取作答信息的第二核心关系词和第二次级关系词；计算第一核心关系词与第二核心关系词的相关度、第一次级关系词与第二次级关系词的相关度，计算作答信息与参考问题的相关度；若相关度大于预设阈值，则判定作答信息有效。本发明还提出一种电子红包的发放方法以及一种计算机可读存储介质。本发明增强了电子红包发放的趣味性与互动性。

Description

电子红包的发放装置、方法及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及移动终端技术领域，尤其涉及一种电子红包的发放装置、方法及计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展，虚拟红包逐渐应用在各类社交软件和电子支付软件中，这些软件中的抢红包场景主要有：口令红包、随机红包和定额红包等，这些发红包的发放方式主要是红包发放方设置红包金额、红包个数等信息在社交软件的群组中发放，收到红包的人点击抢红包界面获取红包资源，并且当红包个数小于群组中组员的人数时，手速快的人就可以抢到红包，但是这种红包发放的方式不仅趣味性低，而且红包发放方与红包接收方之间也缺乏互动性。
发明内容
本发明提供一种电子红包的发放装置、方法及计算机可读存储介质，其主要目的在于增加电子红包发放过程中的趣味性以及红包发放方与红包接收方之间的互动。
为实现上述目的，本发明提供一种电子红包的发放装置，该装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的电子红包的发放程序，所述电子红包的发放程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
当接收到红包发放客户端发送的红包发放信息时，从所述红包发放信息中获取红包资源、目标账户和参考问题；
将所述考察问题发送至所述目标账户所在的红包接收客户端，以供所述红包接收客户端对所述参考问题进行作答，并按照语法分析算法和分词工具对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词和第一次级关系词；
在接收到红包发放客户端发送的作答信息时，按照语法分析算法和分词工具对所述作答信息解析，提取所述作答信息的第二核心关系词和第二次级关系词；
计算所述第一核心关系词与所述第二核心关系词之间的第一相关度，并计算所述第一次级关系词与所述第二次级关系词之间的第二相关度，根据所述第一相关度与所述第二相关度确定所述作答信息与所述参考问题之间的相关度；
若计算得到的相关度大于预设阈值，则判定所述作答信息有效，将所述作答信息发送至所述红包发放客户端展示，并按照预设的红包发放规则将红包资源转移至所述目标账户。
可选地，所述将所述考察问题发送至所述目标账户所在的红包接收客户端，以供所述红包接收客户端对所述参考问题进行作答的步骤包括：
若所述参考问题为语音格式，则将所述参考问题以语音文件的形式发送至所述红包接收客户端，并向所述红包接收客户端发送使用语音作答的提示信息，以供所述红包接收客户端以语音形式对所述参考问题进行作答。
可选地，所述计算所述第一核心关系词与所述第二核心关系词之间的第一相关度的步骤包括：
根据预先训练好的词向量模型计算所述第一核心关系词对应的第一词向量和所述第二核心关系词对应的第二词向量；
计算所述第一词向量与所述第二词向量之间的余弦相似度，将所述余弦相似度作为所述第一核心关系词和第二关系词之间的第一相关度。
可选地，所述按照语法分析算法和分词工具对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词和第一次级关系词的步骤包括：
按照所述语法分析算法对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词；
使用所述分词工具对所述参考问题进行分词处理并获取分词结果，将分词结果中除所述第一核心关系词之外的其他词中属于预设词性的词作为所述第一次级关系词。
可选地，所述计算所述第一次级关系词与所述第二次级关系词之间的第二相关度的步骤包括：
若所述第一次级关系词和所述第二次级关系词均有多个，则分别计算词性相同的第一次级关系词与第二次级关系词之间的相关度；
将计算得到的多个相关度的平均值作为所述第一次级关系词与所述第二次级关系词之间的第二相关度；
根据预先为所述第一相关度和所述第二相关度分配的权重，以及计算得到的第一相关度和第二相关度，计算所述作答信息与所述参考问题之间的相关度。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电子红包的发放方法，该方法包括：
当接收到红包发放客户端发送的红包发放信息时，从所述红包发放信息中获取红包资源、目标账户和参考问题；
将所述考察问题发送至所述目标账户所在的红包接收客户端，以供所述红包接收客户端对所述参考问题进行作答，并按照语法分析算法和分词工具对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词和第一次级关系词；
在接收到红包发放客户端发送的作答信息时，按照语法分析算法和分词工具对所述作答信息解析，提取所述作答信息的第二核心关系词和第二次级关系词；
计算所述第一核心关系词与所述第二核心关系词之间的第一相关度，并计算所述第一次级关系词与所述第二次级关系词之间的第二相关度，根据所述第一相关度与所述第二相关度确定所述作答信息与所述参考问题之间的相关度；
若计算得到的相关度大于预设阈值，则判定所述作答信息有效，将所述作答信息发送至所述红包发放客户端展示，并按照预设的红包发放规则将红包资源转移至所述目标账户。
可选地，所述将所述考察问题发送至所述目标账户所在的红包接收客户端，以供所述红包接收客户端对所述参考问题进行作答的步骤包括：
若所述参考问题为语音格式，则将所述参考问题以语音文件的形式发送至所述红包接收客户端，并向所述红包接收客户端发送使用语音作答的提示信息，以供所述红包接收客户端以语音形式对所述参考问题进行作答。
可选地，所述计算所述第一核心关系词与所述第二核心关系词之间的第一相关度的步骤包括：
根据预先训练好的词向量模型计算所述第一核心关系词对应的第一词向量和所述第二核心关系词对应的第二词向量；
计算所述第一词向量与所述第二词向量之间的余弦相似度，将所述余弦相似度作为所述第一核心关系词和第二关系词之间的第一相关度。
可选地，按照所述语法分析算法对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词；
使用所述分词工具对所述参考问题进行分词处理并获取分词结果，将分词结果中除所述第一核心关系词之外的其他词中属于预设词性的词作为所述第一次级关系词。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有电子红包的发放程序，所述电子红包的发放程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的电子红包的发放方法的步骤。
本发明提出的电子红包的发放装置、方法及计算机可读存储介质，在接收到红包发放客户端发送的红包发放信息时，从红包发放信息中获取红包资源、目标账户、参考问题和红包发放规则，将考察问题发送至目标账户所在的红包接收客户端以供红包接收客户端对参考问题进行作答，并且按照语法分析算法和分词工具分别对参考问题和作答信息进行解析，获取参考问题的第一核心关系词和第一次级关系词，在接收到红包接收客户端发送的作答信息时，获取作答信息的第二核心关系词和第二次级关系词，计算第一核心关系词与第二核心关系词之间的第一相关度，计算第一次级关系词与第二次级关系词之间的第二相关度，根据第一相关度和第二相关度计算作答信息与参考问题之间的相关度，若相关度大于预设阈值，则判定该作答信息为有效作答信息，将其发送至红包发放客户端展示，并按照红包发放规则将红包资源转移至目标账户，本发明的方案中，红包发放方通过设置参考问题与红包接收方互动，接收方对参考问题作答，进而根据作答信息与参考问题之间的相关度判定作答问题是否有效，在作答信息有效时按照红包发放规则将红包资源转移给目标账户，增强了电子红包发放的趣味性，并在作答信息有效时将其发送给红包发放方展示，增强了电子红包发放的互动性。
附图说明
图1为本发明电子红包的发放装置较佳实施例的示意图；
图2为本发明电子红包的发放装置一实施例中电子红包的发放程序的程序模块示意图；
图3为本发明电子红包的发放方法较佳实施例的流程图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种电子红包的发放装置。参照图1所示，为本发明电子红包的发放装置较佳实施例的示意图。
在本实施例中，电子红包的发放装置可以是PC(Personal Computer，个人电脑)，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备。
该电子红包的发放装置至少包括存储器11、处理器12，通信总线13，以及网络接口14。
其中，存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器11在一些实施例中可以是电子红包的发放装置的内部存储单元，例如该电子红包的发放装置的硬盘。存储器11在另一些实施例中也可以是电子红包的发放装置的外部存储设备，例如电子红包的发放装置上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器11还可以既包括电子红包的发放装置的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11不仅可以用于存储安装于电子红包的发放装置的应用软件及各类数据，例如电子红包的发放程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行电子红包的发放程序等。
通信总线13用于实现这些组件之间的连接通信。
网络接口14可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)，通常用于在该装置与其他电子设备之间建立通信连接。
图1仅示出了具有组件11-14以及电子红包的发放程序的电子红包的发放装置，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
可选地，该装置还可以包括用户接口，用户接口可以包括显示器(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子红包的发放装置中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
可选地，该装置还可以包括触摸传感器。所述触摸传感器所提供的供用户进行触摸操作的区域称为触控区域。此外，这里所述的触摸传感器可以为电阻式触摸传感器、电容式触摸传感器等。而且，所述触摸传感器不仅包括接触式的触摸传感器，也可包括接近式的触摸传感器等。此外，所述触摸传感器可以为单个传感器，也可以为阵列布置的多个传感器。该装置的显示器的面积可以与所述触摸传感器的面积相同，也可以不同。可选地，将显示器与所述触摸传感器层叠设置，以形成触摸显示屏。该装置基于触摸显示屏侦测用户触发的触控操作。
可选地，该装置还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，若该装置为移动终端，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在移动终端移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
在图1所示的装置实施例中，存储器11中存储有电子红包的发放程序；处理器12执行存储器11中存储的电子红包的发放程序时实现如下步骤：
当接收到红包发放客户端发送的红包发放信息时，从所述红包发放信息中获取红包资源、目标账户和参考问题。
将所述考察问题发送至所述目标账户所在的红包接收客户端，以供所述红包接收客户端对所述参考问题进行作答，并按照语法分析算法和分词工具对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词和第一次级关系词。
以下内容中涉及到的红包发放客户端和红包接收客户端均可以是具有红包发放功能的软件，例如微信、支付宝等，其中，红包发放客户端是运行在发放红包的用户终端上的软件，红包接收客户端是运行在接收红包的用户终端的软件，它们可以是同一个软件，只是当前登录的账户不同；并且，它们与电子红包的发放装置建立通讯连接，电子红包的发放装置相当于红包发放客户端和红包接收客户端的服务器。用户通过红包发放客户端选择接收红包的一个或者多个账户作为目标账户，例如，用户在一个微信群中发放红包，则该微信群中的所有成员的账户均为目标账户。用户在软件的红包发放界面设置红包资源，红包资源可以是要发放的红包金额或者软件允许的其他能够发放的资源，并设置需要接收方作答的参考问题，用户可以以语音形式或者文字形式设置参考问题，在设置好上述红包发放信息后，将其发送至电子红包的发放装置。电子红包的发放装置在接收到红包发放客户端发送的红包发放信息时，从其中获取待发放的红包金额、目标账户和参考问题。
关于语法分析算法的实现，可以由电子红包的发放装置实现，或者通过调用外部***提供的开放式的用于实现语法分析算法的API(Application ProgrammingInterface，应用程序编程接口)实现。其中，上述语法分析算法可以是上下文无关语法(Context-Free Grammer)、概率分布的上下文无关语法(Probabilistic Context-FreeGrammar)等。根据语法分析算法和分词工具得到核心关系词和次级关系词的方法可以多种，以下以参考问题的分析为例，列举其中的两种实现方式。方式一，按照语法分析算法对参考问题解析，提取参考问题的文本中的核心关系词，即上述第一核心关系词；使用分词工具对参考问题进行分词处理并获取分词结果，将分词结果中除第一核心关系词之外的其他词中属于预设词性的词作为第一次级关系词。其中，分词工具可以是Stanford汉语分词工具、jieba分词等。例如，分词处理的结果中，词的词性有动词、形容词、副词、名词、代词、数词、量词等，在该实施方式中，可以只选择分词结果中词性为动词、名词、量词的词作为第一次级关系词。方式二，按照语法分析算法对参考问题解析，提取参考问题的文本中的核心关系词，即上述第一核心关系词，使用分词工具对参考问题进行分词处理并获取分词结果，将分词后得到的词中除第一核心关系词之外的其他词作为第一次级关系词。
电子红包的发放装置将参考问题发送至目标账户所在的红包接收客户端。如果参考问题为语音格式，则将参考问题以语音文件的形式发送至红包接收客户端，并向红包接收客户端发送使用语音作答的提示信息，以供红包接收客户端以语音形式对参考问题进行作答。
红包接收客户端收到红包信息，在抢红包界面显示参考问题，红包接收方以文字或者语音作答的形式对该参考问题进行作答，并将作答信息发送至电子红包的发放装置。
在接收到红包发放客户端发送的作答信息时，按照语法分析算法和分词工具对所述作答信息解析，提取所述作答信息的第二核心关系词和第二次级关系词。
计算所述第一核心关系词与所述第二核心关系词之间的第一相关度，并计算所述第一次级关系词与所述第二次级关系词之间的第二相关度，根据所述第一相关度与所述第二相关度确定所述作答信息与所述参考问题之间的相关度。
电子红包的发放装置在接收到红包发放客户端发送的作答信息时，按照与提取第一核心关系词和第一次级关系词同样的方式提取作答信息中的第二核心关系词和第一核心关系词。计算提取到的第一核心关系词与第二核心关系词之间第一相关度，对于词语之间的相关度，可以通过词向量模型计算，例如word2vec模型，预先使用自然语言语料库训练Word2Vec模型，训练得到的词向量模型用于将核心关系词或者次级关系词转化为一个词向量。Word2Vec模型是一个用于词向量计算的工具，关于对该模型进行训练并使用它来计算单词的词向量已经有成熟的计算方法，在此不再赘述。将第一核心关系词输入到训练好的Word2Vec模型中计算得到对应的第一词向量，将第二核心关系词输入到训练好的Word2Vec模型中计算得到对应的第二词向量，计算第一词向量与第二词向量之间的余弦相似度，将计算得到的余弦相似度作为第一核心关系词和第二关系词之间的第一相关度。对于第二相关度的计算方式，可以有多种实施方式。例如，可以分别计算参考问题中的每一个次级关系词与作答信息中的每一个次级关系词之间的相关度，例如，参考问题中提取出的第一次级关系词有A1、A2、A3，作答信息中提取出的第二次级关系词有B1、B2，则计算A1与B1、A1与B2、A2与B1、A2与B2、A3与B1以及A3与B2之间的相关度，计算上述得到的多个相关度的平均值作为第二相关度。或者，根据提取到的次级关系词的词性，计算词性相同的第一次级关系词与第二次级关系词之间的相关度，将计算得到的多个相关度的平均值作为第二相关度。
在计算得到第一相关度和第二相关度后，可以将第一相关度和第二相关度的平均值作为参考问题与作答信息之间的相关度，或者，预先为第一相关度分配权重a1，为第二相关度分配权重a2，若计算得到第一相关度为S1，第二相关度为s2，则参考问题与作答信息之间的相关度S＝a1*S1+a2*S2，例如，第一相关度的权重为0.7，第二相关度的权重为0.3，基于分配的权重利用加权算法计算参考问题与作答信息之间的相关度。
若计算得到的相关度大于预设阈值，则判定所述作答信息有效，将所述作答信息发送至所述红包发放客户端展示，并按照预设的红包发放规则将红包资源转移至所述目标账户。
电子红包的发放装置中预先设置有用于判断作答信息是否有效的预设阈值，当计算得到的相关度大于该预设阈值时，判定作答信息有效。将有效的作答信息发送至红包发放客户端展示。关于红包发放规则，可以预先配置多种规则，由用户在发放红包时选择，或者设置在服务器端，服务器在判定作答信息有效时，直接按照设置的红包发放规则发放红包。例如，将红包资源平均地分配给回答参考问题并作答信息有效的目标账户，或者，根据作答信息与参考问题之间的相关度的大小将红包资源分成多份，并对应地分配给作答信息有效的多个目标账户，其中，目标用户的作答信息与参***之间的相关度越大，则得到的红包份额越大。
本实施例提出的电子红包的发放装置，红包发放方通过设置参考问题与红包接收方互动，接收方对参考问题作答，进而根据作答信息与参考问题之间的相关度判定作答问题是否有效，在作答信息有效时按照红包发放规则将红包资源转移给目标账户，增强了电子红包发放的趣味性，并在作答信息有效时将其发送给红包发放方展示，增强了电子红包发放的互动性。
可选地，在其他的实施例中，电子红包的发放程序还可以被分割为一个或者多个模块，一个或者多个模块被存储于存储器11中，并由一个或多个处理器(本实施例为处理器12)所执行以完成本发明，本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，用于描述电子红包的发放程序在电子红包的发放装置中的执行过程。
例如，参照图2所示，为本发明电子红包的发放装置一实施例中的电子红包的发放程序的程序模块示意图，该实施例中，电子红包的发放程序可以被分割为获取模块10、发送模块20、解析模块30、计算模块40和执行模块50，示例性地：
获取模块10用于：当接收到红包发放客户端发送的红包发放信息时，从所述红包发放信息中获取红包资源、目标账户和参考问题；
发送模块20用于：将所述考察问题发送至所述目标账户所在的红包接收客户端，以供所述红包接收客户端对所述参考问题进行作答；
解析模块30用于：按照语法分析算法和分词工具对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词和第一次级关系词；
以及，在接收到红包发放客户端发送的作答信息时，按照语法分析算法和分词工具对所述作答信息解析，提取所述作答信息的第二核心关系词和第二次级关系词；
计算模块40用于：计算所述第一核心关系词与所述第二核心关系词之间的第一相关度，并计算所述第一次级关系词与所述第二次级关系词之间的第二相关度，根据所述第一相关度与所述第二相关度确定所述作答信息与所述参考问题之间的相关度；
执行模块50用于：若计算得到的相关度大于预设阈值，则判定所述作答信息有效，将所述作答信息发送至所述红包发放客户端展示，并按照预设的红包发放规则将红包资源转移至所述目标账户。
上述获取模块10、发送模块20、解析模块30、计算模块40和执行模块50等程序模块被执行时所实现的功能或操作步骤与上述实施例大体相同，在此不再赘述。
此外，本发明还提供一种电子红包的发放方法。参照图3所示，为本发明电子红包的发放方法较佳实施例的流程图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。以下实施例中，以红包放客户端和红包接收客户端对应的服务器作为执行主体。
在本实施例中，电子红包的发放方法包括：
步骤S10，当接收到红包发放客户端发送的红包发放信息时，从所述红包发放信息中获取红包资源、目标账户和参考问题。
步骤S20，将所述考察问题发送至所述目标账户所在的红包接收客户端，以供所述红包接收客户端对所述参考问题进行作答，并按照语法分析算法和分词工具对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词和第一次级关系词。
以下内容中涉及到的红包放客户端和红包接收客户端可以是具有红包发放功能的软件，例如微信、支付宝等，其中，红包发放客户端是运行在发放红包的用户终端上的软件，红包接收客户端是运行在接收红包的用户终端的软件，它们可以是同一个软件，只是当前登录的账户不同；并且，它们与服务器建立通讯连接，服务器接收红包发放客户端发送的红包发放信息。用户通过红包发放客户端选择接收红包的一个或者多个账户作为目标账户，例如，用户在一个微信群中发放红包，则该微信群中的所有成员的账户均为目标账户。用户在软件的红包发放界面设置红包资源，红包资源可以是要发放的红包金额或者软件允许的其他能够发放的资源，并设置需要接收方作答的参考问题，用户可以以语音形式或者文字形式设置参考问题，在设置好上述红包发放信息后，将其发送至红包发放客户端对应的服务器。
服务器在接收到红包发放客户端发送的红包发放信息时，从其中获取待发放的红包金额、目标账户和参考问题。将参考问题发送至目标账户所在的红包接收客户端。如果参考问题为语音格式，则将参考问题以语音文件的形式发送至红包接收客户端，并向红包接收客户端发送使用语音作答的提示信息，以供红包接收客户端以语音形式对参考问题进行作答。
红包接收客户端收到红包信息，在抢红包界面显示参考问题，红包接收方以文字或者语音作答的形式对该参考问题进行作答，并将作答信息发送至服务器。
服务器按照语法分析算法分别对参考参考问题和作答信息进行解析。具体地，关于语法分析算法的实现，可以由服务器实现，或者通过调用外部***提供的开放式的用于实现语法分析算法的API(Application Programming Interface，应用程序编程接口)实现。其中，上述语法分析算法可以是上下文无关语法(Context-Free Grammer)、概率分布的上下文无关语法(Probabilistic Context-Free Grammar)等。根据语法分析算法和分词工具得到核心关系词和次级关系词的方法可以多种，以下以参考问题的分析为例，列举其中的两种实现方式。方式一，按照语法分析算法对参考问题解析，提取参考问题的文本中的核心关系词，即上述第一核心关系词；使用分词工具对参考问题进行分词处理并获取分词结果，将分词结果中除第一核心关系词之外的其他词中属于预设词性的词作为第一次级关系词。例如，分词处理的结果中，词的词性有动词、形容词、副词、名词、代词、数词、量词等，在该实施方式中，可以只选择分词结果中词性为动词、名词、量词的词作为第一次级关系词。方式二，按照语法分析算法对参考问题解析，提取参考问题的文本中的核心关系词，即上述第一核心关系词，使用分词工具对参考问题进行分词处理并获取分词结果，将分词后得到的词中除第一核心关系词之外的其他词作为第一次级关系词。
步骤S30，在接收到红包发放客户端发送的作答信息时，按照语法分析算法和分词工具对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词和第一次级关系词，并按照语法分析算法和分词工具对所述作答信息解析，提取所述作答信息的第二核心关系词和第二次级关系词。
步骤S40，计算所述第一核心关系词与所述第二核心关系词之间的第一相关度，并计算所述第一次级关系词与所述第二次级关系词之间的第二相关度，根据所述第一相关度与所述第二相关度确定所述作答信息与所述参考问题之间的相关度。
服务器在接收到红包发放客户端发送的作答信息时，，按照与提取第一核心关系词和第一次级关系词同样的方式提取作答信息中的第二核心关系词和第一核心关系词。计算提取到的第一核心关系词与第二核心关系词之间第一相关度，对于词语之间的相关度，可以通过词向量模型计算，例如word2vec模型，预先使用自然语言语料库训练Word2Vec模型，训练得到的词向量模型用于将核心关系词或者次级关系词转化为一个词向量。Word2Vec模型是一个用于词向量计算的工具，关于对该模型进行训练并使用它来计算单词的词向量已经有成熟的计算方法，在此不再赘述。将第一核心关系词输入到训练好的Word2Vec模型中计算得到对应的第一词向量，将第二核心关系词输入到训练好的Word2Vec模型中计算得到对应的第二词向量，计算第一词向量与第二词向量之间的余弦相似度，将计算得到的余弦相似度作为第一核心关系词和第二关系词之间的第一相关度。对于第二相关度的计算方式，可以有多种实施方式。例如，可以分别计算参考问题中的每一个次级关系词与作答信息中的每一个次级关系词之间的相关度，例如，参考问题中提取出的第一次级关系词有A1、A2、A3，作答信息中提取出的第二次级关系词有B1、B2，则计算A1与B1、A1与B2、A2与B1、A2与B2、A3与B1以及A3与B2之间的相关度，计算上述得到的多个相关度的平均值作为第二相关度。或者，根据提取到的次级关系词的词性，计算词性相同的第一次级关系词与第二次级关系词之间的相关度，将计算得到的多个相关度的平均值作为第二相关度。
在计算得到第一相关度和第二相关度后，可以将第一相关度和第二相关度的平均值作为参考问题与作答信息之间的相关度，或者，预先为第一相关度分配权重a1，为第二相关度分配权重a2，若计算得到第一相关度为S1，第二相关度为s2，则参考问题与作答信息之间的相关度S＝a1*S1+a2*S2，例如，第一相关度的权重为0.7，第二相关度的权重为0.3，基于分配的权重利用加权算法计算参考问题与作答信息之间的相关度。
步骤S50，若计算得到的相关度大于预设阈值，则判定所述作答信息有效，将所述作答信息发送至所述红包发放客户端展示，并按照预设的红包发放规则将红包资源转移至所述目标账户。
服务器中预先设置有用于判断作答信息是否有效的预设阈值，当计算得到的相关度大于该预设阈值时，判定作答信息有效。将有效的作答信息发送至红包发放客户端展示。关于红包发放规则，可以预先配置多种规则，由用户在发放红包时选择，或者设置在服务器端，服务器在判定作答信息有效时，直接按照设置的红包发放规则发放红包。例如，将红包资源平均地分配给回答参考问题并作答信息有效的目标账户，或者，根据作答信息与参考问题之间的相关度的大小将红包资源分成多份，并对应地分配给作答信息有效的多个目标账户，其中，目标用户的作答信息与参***之间的相关度越大，则得到的红包份额越大。
本实施例提出的电子红包的发放方法，红包发放方通过设置参考问题与红包接收方互动，接收方对参考问题作答，进而根据作答信息与参考问题之间的相关度判定作答问题是否有效，在作答信息有效时按照红包发放规则将红包资源转移给目标账户，增强了电子红包发放的趣味性，并在作答信息有效时将其发送给红包发放方展示，增强了电子红包发放的互动性。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有电子红包的发放程序，所述电子红包的发放程序可被一个或多个处理器执行，以实现如下操作：
当接收到红包发放客户端发送的红包发放信息时，从所述红包发放信息中获取红包资源、目标账户和参考问题；
按照语法分析算法和分词工具对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词和第一次级关系词；
将所述考察问题发送至所述目标账户所在的红包接收客户端，以供所述红包接收客户端对所述参考问题进行作答；
在接收到红包发放客户端发送的作答信息时，按照语法分析算法和分词工具对所述作答信息解析，提取所述作答信息的第二核心关系词和第二次级关系词；
计算所述第一核心关系词与所述第二核心关系词之间的第一相关度，并计算所述第一次级关系词与所述第二次级关系词之间的第二相关度，根据所述第一相关度与所述第二相关度确定所述作答信息与所述参考问题之间的相关度；
若计算得到的相关度大于预设阈值，则判定所述作答信息有效，将所述作答信息发送至所述红包发放客户端展示，并按照预设的红包发放规则将红包资源转移至所述目标账户。
进一步地，所述将所述考察问题发送至所述目标账户所在的红包接收客户端，以供所述红包接收客户端对所述参考问题进行作答的步骤包括：
若所述参考问题为语音格式，则将所述参考问题以语音文件的形式发送至所述红包接收客户端，并向所述红包接收客户端发送使用语音作答的提示信息，以供所述红包接收客户端以语音形式对所述参考问题进行作答。
进一步地，，所述计算所述第一核心关系词与所述第二核心关系词之间的第一相关度的步骤包括：
根据预先训练好的词向量模型计算所述第一核心关系词对应的第一词向量和所述第二核心关系词对应的第二词向量；
计算所述第一词向量与所述第二词向量之间的余弦相似度，将所述余弦相似度作为所述第一核心关系词和第二关系词之间的第一相关度。
进一步地，所述按照语法分析算法和分词工具对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词和第一次级关系词的步骤包括：
按照所述语法分析算法对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词；
使用所述分词工具对所述参考问题进行分词处理并获取分词结果，将分词结果中除所述第一核心关系词之外的其他词中属于预设词性的词作为所述第一次级关系词。
本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述电子红包的发放装置和方法各实施例基本相同，在此不作累述。
需要说明的是，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。并且本文中的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种电子红包的发放装置，其特征在于，所述装置包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的电子红包的发放程序，所述电子红包的发放程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
当接收到红包发放客户端发送的红包发放信息时，从所述红包发放信息中获取红包资源、目标账户和参考问题；
将所述考察问题发送至所述目标账户所在的红包接收客户端，以供所述红包接收客户端对所述参考问题进行作答，并按照语法分析算法和分词工具对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词和第一次级关系词；
在接收到红包发放客户端发送的作答信息时，按照语法分析算法和分词工具对所述作答信息解析，提取所述作答信息的第二核心关系词和第二次级关系词；
计算所述第一核心关系词与所述第二核心关系词之间的第一相关度，并计算所述第一次级关系词与所述第二次级关系词之间的第二相关度，根据所述第一相关度与所述第二相关度确定所述作答信息与所述参考问题之间的相关度；
若计算得到的相关度大于预设阈值，则判定所述作答信息有效，将所述作答信息发送至所述红包发放客户端展示，并按照预设的红包发放规则将红包资源转移至所述目标账户。
2.如权利要求1所述的电子红包的发放装置，其特征在于，所述将所述考察问题发送至所述目标账户所在的红包接收客户端，以供所述红包接收客户端对所述参考问题进行作答的步骤包括：
若所述参考问题为语音格式，则将所述参考问题以语音文件的形式发送至所述红包接收客户端，并向所述红包接收客户端发送使用语音作答的提示信息，以供所述红包接收客户端以语音形式对所述参考问题进行作答。
3.如权利要求1或2所述的电子红包的发放装置，其特征在于，所述计算所述第一核心关系词与所述第二核心关系词之间的第一相关度的步骤包括：
根据预先训练好的词向量模型计算所述第一核心关系词对应的第一词向量和所述第二核心关系词对应的第二词向量；
计算所述第一词向量与所述第二词向量之间的余弦相似度，将所述余弦相似度作为所述第一核心关系词和第二关系词之间的第一相关度。
4.如权利要求1所述的电子红包的发放装置，其特征在于，所述按照语法分析算法和分词工具对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词和第一次级关系词的步骤包括：
按照所述语法分析算法对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词；
使用所述分词工具对所述参考问题进行分词处理并获取分词结果，将分词结果中除所述第一核心关系词之外的其他词中属于预设词性的词作为所述第一次级关系词。
5.如权利要求4所述的电子红包的发放装置，其特征在于，所述计算所述第一次级关系词与所述第二次级关系词之间的第二相关度的步骤包括：
若所述第一次级关系词和所述第二次级关系词均有多个，则分别计算词性相同的第一次级关系词与第二次级关系词之间的相关度；
将计算得到的多个相关度的平均值作为所述第一次级关系词与所述第二次级关系词之间的第二相关度；
根据预先为所述第一相关度和所述第二相关度分配的权重，以及计算得到的第一相关度和第二相关度，计算所述作答信息与所述参考问题之间的相关度。
6.一种电子红包的发放方法，其特征在于，所述方法包括：
当接收到红包发放客户端发送的红包发放信息时，从所述红包发放信息中获取红包资源、目标账户和参考问题；
将所述考察问题发送至所述目标账户所在的红包接收客户端，以供所述红包接收客户端对所述参考问题进行作答，并按照语法分析算法和分词工具对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词和第一次级关系词；
在接收到红包发放客户端发送的作答信息时，按照语法分析算法和分词工具对所述作答信息解析，提取所述作答信息的第二核心关系词和第二次级关系词；
计算所述第一核心关系词与所述第二核心关系词之间的第一相关度，并计算所述第一次级关系词与所述第二次级关系词之间的第二相关度，根据所述第一相关度与所述第二相关度确定所述作答信息与所述参考问题之间的相关度；
若计算得到的相关度大于预设阈值，则判定所述作答信息有效，将所述作答信息发送至所述红包发放客户端展示，并按照预设的红包发放规则将红包资源转移至所述目标账户。
7.如权利要求6所述的电子红包的发放方法，其特征在于，所述将所述考察问题发送至所述目标账户所在的红包接收客户端，以供所述红包接收客户端对所述参考问题进行作答的步骤包括：
若所述参考问题为语音格式，则将所述参考问题以语音文件的形式发送至所述红包接收客户端，并向所述红包接收客户端发送使用语音作答的提示信息，以供所述红包接收客户端以语音形式对所述参考问题进行作答。
8.如权利要求6或7所述的电子红包的发放方法，其特征在于，所述计算所述第一核心关系词与所述第二核心关系词之间的第一相关度的步骤包括：
根据预先训练好的词向量模型计算所述第一核心关系词对应的第一词向量和所述第二核心关系词对应的第二词向量；
计算所述第一词向量与所述第二词向量之间的余弦相似度，将所述余弦相似度作为所述第一核心关系词和第二关系词之间的第一相关度。
9.如权利要求6所述的电子红包的发放方法，其特征在于，按照所述语法分析算法对所述参考问题解析，提取所述参考问题的第一核心关系词；
使用所述分词工具对所述参考问题进行分词处理并获取分词结果，将分词结果中除所述第一核心关系词之外的其他词中属于预设词性的词作为所述第一次级关系词。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有电子红包的发放程序，所述电子红包的发放程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求6至9中任一项所述的电子红包的发放方法的步骤。
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