CN111555960A - 信息生成的方法 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了信息生成的方法。该方法的一具体实施方式包括：响应于确定出目标对象的未读消息的数目等于或大于预设阈值，获取目标对象的未读消息；从所获取的未读消息中提取至少一个关键词组，其中，关键词组包括针对同一事件的至少一个关键词；针对至少一个关键词组中的关键词组，根据该关键词组中的关键词对应的语义信息，生成与该关键词组对应的归纳信息；显示归纳信息。该实施方式使得用户通过阅读归纳信息即可以快速了解大量未读消息的内容，提高了用户阅读未读消息的效率。

Description

信息生成的方法

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及信息生成的方法。

背景技术

随着手机等智能终端设备的普及，现有的智能终端设备不仅可以作为传统的通讯工具使用，还可以实现打电话和发短信等功能，已经成为日常生活中必不可少的现代式通讯工具。用户根据自身的需求可以在智能终端设备中可以安装多种应用程序，例如，可以安装社交软件(如，QQ、微信等)等非常实现社交功能的应用程序。

智能手机在作为现代式通讯工具使用时，经常会出现大量未读消息。并且，大量的未读消息中往往会存在很多不重要的或重复的消息，用户在查阅未读消息时会浪费大量的时间。例如，打开聊天软件时看到(99+)的语音信息时，如果每一条都查阅需要大量的时间。因此，我们需要一种可以快速查阅未读消息的方法。

发明内容

本公开的实施例提出了信息生成的方法和装置。

第一方面，本公开的实施例提供了一种信息生成的方法，该方法包括：响应于确定出目标对象的未读消息的数目等于或大于预设阈值，获取目标对象的未读消息；从所获取的未读消息中提取至少一个关键词组，其中，关键词组包括针对同一事件的至少一个关键词；针对至少一个关键词组中的关键词组，根据该关键词组中的关键词对应的语义信息，生成与该关键词组对应的归纳信息；显示归纳信息。

第二方面，本公开的实施例提供了一种信息生成的装置，装置包括：获取单元，被配置成响应于确定出目标对象的未读消息的数目等于或大于预设阈值，获取目标对象的未读消息；提取单元，被配置成从所获取的未读消息中提取至少一个关键词组，其中，关键词组包括针对同一事件的至少一个关键词；生成单元，被配置成针对至少一个关键词组中的关键词组，根据该关键词组中的关键词对应的语义信息，生成与该关键词组对应的归纳信息；第一显示单元，被配置成显示归纳信息。

第三方面，本公开的实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述的方法。

第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述的方法。

本公开的实施例提供的信息生成的方法和装置，在确定出目标对象的未读消息的数目等于或大于预设阈值的情况下，可以获取目标对象的未读消息，之后从所获取的未读消息中提取至少一个关键词组，而后针对至少一个关键词组中的关键词组，可以根据该关键词组中的关键词对应的语义信息，生成与该关键词组对应的归纳信息，最后显示归纳信息，从而使得用户通过阅读归纳信息即可以快速了解大量未读消息的内容，提高了用户阅读未读消息的效率。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本公开的一些实施例可以应用于其中的示例性***架构图；

图2是根据本公开的信息生成的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的实施例的信息生成的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本公开的信息生成的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本公开的信息生成的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本公开的实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的实施例的信息生成的方法或信息生成的装置的示例性***架构100。

如图1所示，***架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如社交平台软件、即时通信工具、网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、邮箱客户端等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏并且支持消息浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的后台服务器。后台服务器可以对获取未读消息等数据进行关键词提取等处理，并将处理结果(例如归纳信息)反馈给终端设备并显示。

需要说明的是，本公开的实施例所提供的信息生成的方法可以由终端设备101、102、103执行，也可以由服务器105执行。相应地，信息生成的装置可以设置于终端设备101、102、103中，也可以设置于服务器105中。在此不做具体限定。

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

需要指出的是，终端设备101、102、103也可以对未读消息进行关键词组提取等处理，此时，信息生成的方法也可以由终端设备101、102、103执行，相应地，信息生成的装置也可以设置于终端设备101、102、103中。此时，示例性***架构100可以不存在服务器105和网络104。

继续参考图2，示出了根据本公开的信息生成的方法的一个实施例的流程200。该信息生成的方法，包括以下步骤：

步骤201，响应于确定出目标对象的未读消息的数目等于或大于预设阈值，获取目标对象的未读消息。

在本实施例中，信息生成的方法的执行主体可以为例如图1所示的终端设备或服务器。具体地，若信息生成的方法的执行主体为服务器，该执行主体可以通过有线连接方式或者无线连接方式从用户利用其进行消息发送、接收、浏览的终端设备获取未读消息；若信息生成的方法的执行主体为用户所在的终端设备，该执行主体可以本地获取未读消息。这里以用户所在的终端设备为执行主体为例，对信息生成的方法的具体实施进行说明。

在本实施例中，上述执行主体可以判断目标对象的未读消息的数目是否大于或等于预设阈值。其中，目标对象可以为指定软件(例如社交软件等)中可通过文字、语音等方式进行交流的对象。例如，对象可以为社交软件中的仅包含一个好友的聊天对象，或者对象还可以为社交软件中包含多个好友的聊天群。如果目标对象的未读消息的数目大于或等于预设阈值，上述执行主体可以获取目标对象的未读消息。如果目标对象的未读消息的数目小于预设阈值，上述执行主体可以不做任何处理。这里，本领域技术人员可以根据实际的需要设置该预设阈值。当然可以理解的是，不同的用户还可以根据自身的需求来设置该预设阈值，这里没有唯一的限定。作为示例，用户可以将该预设阈值确定为30，如果确定某一聊天群的未读消息的数目大于或等于30，上述执行主体则可以获取该聊天群的所有未读消息。

通常，上述执行主体可以通过监控各对象来确定各对象的未读消息的数目。可选的，上述执行主体可以实时监控各对象，一旦出现未读消息的数目大于或等于预设阈值，上述执行主体即可以获取该对象的未读消息，以对所获取的未读消息进行归纳处理。或者，上述执行主体还可以定时监控各对象，从而可以定时确定各对象的未读消息的数目，如果出现未读消息的数目大于或等于预设阈值，上述执行主体即可以获取该对象的未读消息，以对所获取的未读消息进行归纳处理。当然，上述执行主体还可以通过用户的操作行为对未读消息进行归纳，而不需要监控各对象。作为示例，用户在执行点击预设控件(例如“信息归纳”控件)等操作后，上述执行主体可以直接对未读消息进行归纳处理。或者，用户在点亮终端设备的屏幕或打开目标对象所在的程序之后，上述执行主体直接对未读消息进行归纳处理。

步骤202，从所获取的未读消息中提取至少一个关键词组。

在本实施例中，对于步骤201所获取的未读消息，各未读消息可以属于同一事件的消息，或者各未读消息可以为属于至少两个事件的消息。因此，上述执行主体(例如图1所示的服务器)在获取未读消息之后，可以采用各种方式按照事件从中提取出至少一个关键词组。其中，对于任一关键词组，该关键词组中可以包括属于同一事件的至少一个关键词。作为示例，可以对各未读消息进行语义分析，并根据语义分析结果将各未读消息划分成不同事件组，将从同一事件组的未读消息提取到的关键词划分到同一关键词组。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在从所获取的未读消息中提取至少一个关键词组之前，上述执行主体还可以判断所获取的未读消息中是否存在语音型未读消息。如果所获取的未读消息中包括语音型未读消息，上述执行主体可以将所获取的语音型未读消息转换为文本型未读消息，从而使得上述执行主体可以从文本型未读消息中提取至少一个关键词组。可以理解的是，上述未读消息还可以包括图片等类型的未读消息，此时上述执行主体可以对图片等进行图像识别，从而可以将其转换为文本型未读消息。该实现方式可以将未读消息中的非文本未读消息进行转化，以便于后续可以对文本信息进行关键词提取，从而可以丰富提取到的关键词。

步骤203，针对至少一个关键词组中的关键词组，根据该关键词组中的关键词对应的语义信息，生成与该关键词组对应的归纳信息。

在本实施例中，基于步骤202提取到的至少一个关键词组，针对各关键词组中的任一关键词组，上述执行主体可以采用各种方式处理该关键词组中的各关键词，从而可以得到该关键词组中各关键词的语义信息，并生成与该关键词组对应的归纳信息。作为示例，上述执行主体对关键词组中的各关键词进行词性、关键词之间的语义关系等进行分析，从而可以对该关键词组中的各关键词进行排序，最后对排序后的关键词进行整合，从而可以得到对应的归纳信息。作为示例，上述执行主体提取出的关键词组包括：今天、下午、南京路、天气、逛街、强调、沮丧，根据该关键词组中关键词对应的语义信息，对应生成的归纳信息可以为“今天下午，南京路天气不好，不能逛街，很沮丧”。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体还可以通过其他方式实现根据该关键词组中的关键词对应的语义信息，生成与该关键词组对应的归纳信息。具体地，针对至少一个关键词组中的关键词组，上述执行主体可以将该关键词组输入预先训练的消息生成模型，从而得到与该关键词组对应的归纳信息。其中，消息生成模型用于按照关键词组中各关键词的语义信息生成对应的归纳信息。该消息生成模型可以为通过各种方式训练得到的模型，这里没有唯一的限定。该实现方式提供的方案通过消息生成模型可以直接得到关键词组对应的归纳信息，进一步提高了信息归纳的效率。

在本实施例的一些可选实现方式中，上述消息生成模型具体可以通过如下步骤生成对应的归纳信息：采用预先训练的消息生成模型，根据消息生成模型内预设的字典，可以将关键词组中的关键词映射为关键词向量，而后根据关键词向量以及消息生成模型编码时刻的隐层状态，可以生成语义向量，最后根据语义向量和消息生成模型解码时刻的隐层状态，通过计算可以得到归纳信息。其中，上述消息生成模型为基于循环神经网络的模型。具体地，该消息生成模型可以是seq2seq模型，包括一个编码端以及一个解码端，在消息生成模型中，关键词组中的关键词可以依次输入该消息生层模型的编码端，采用预设的字典将各关键词映射为关键词向量后，可以把关键词组转换成一个定长的语义向量组。该语义向量组包括输入编码端的关键词向量组的信息。最后将关键词的语义向量输入解码端，即可以计算得到归纳信息。该实现方式提供的方案，使得计算机对语言的处理可以深入到语义理解的层面，使得生成的归纳信息的文本语义通顺，提高了生成的归纳信息的质量。

步骤204，显示归纳信息。

在本实施例中，上述执行主体基于步骤203可以生成与各关键词组对应的归纳信息。而后，上述执行主体可以向用户显示所生成的归纳信息。用户通过查看所显示的归纳信息即可以得知所有未读消息的所涉及的事件，而后用户可以自主详细查看未读消息还是跳过未读消息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体在向用户显示归纳信息之后，各未读消息可以直接被标注为已读。或者，上述执行主体在向用户显示归纳信息之后，各未读消息还可以被标注为未读。在标注为未读的情况下，如果用户需要详细查看未读消息，用户可以点击查看未读消息，该点击查操作即可以认为是已读标注操作，上述执行主体可以将用户点击查看的未读消息标记为已读消息。如果用户不需要详细查看未读消息，用户可以通过点击预设控件等形式对各未读消息执行已读标记操作，上述执行主体可以将所获取的各未读消息标记为已读消息。该实现方式公开的方案可以通过用户的已读标记操作将各未读消息标记为已读，避免出现已经被归纳过的未读消息重新被获取归纳的风险，提高了信息归纳的效率。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体在生成与各关键词组对应的归纳信息之后，可以直接将所生成的归纳信息显示给用户。或者，上述执行主体在生成与各关键词组对应的归纳信息之后，可以检测用户是否执行了预设操作。如果用户执行了预设操作，上述执行主体可以显示归纳信息。如果用户没有执行预设操作，上述执行主体无需显示归纳信息。上述预设操作可以为点击预设控件、发送指定信息等操作，这里可以根据实际的需求设置上述预设操作。该实现方式提供的方案可以使得用户自主选择是否查看归纳信息，提高了用户体验。

继续参见图3，图3是根据本实施例的信息生成的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，在终端设备确定出目标对象(如图3中的聊天群)的未读消息的数目等于或大于预设阈值的情况下，可以获取目标对象的未读消息；之后，终端设备可以从所获取的未读消息中提取各事件对应的关键词组；而后，针对各关键词组中的任一关键词组，终端设备可以根据该关键词组中的关键词对应的语义信息，生成与该关键词组对应的归纳信息，如图3所示，所获取的未读消息涉及两个事件，因此可以生成两条归纳信息“内容1”和“内容2”；最后，终端设备可以显示所生成的归纳信息“内容1”和“内容2”。

本公开的上述实施例提供的信息生成的方法，在确定出目标对象的未读消息的数目等于或大于预设阈值的情况下，可以获取目标对象的未读消息，之后从所获取的未读消息中提取至少一个关键词组，而后针对至少一个关键词组中的关键词组，可以根据该关键词组中的关键词对应的语义信息，生成与该关键词组对应的归纳信息，最后显示归纳信息，从而使得用户通过阅读归纳信息即可以快速了解大量未读消息的内容，提高了用户阅读未读消息的效率。

进一步参考图4，其示出了信息生成的方法的又一个实施例的流程400。该信息生成的方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，响应于确定出目标对象的未读消息的数目等于或大于预设阈值，获取目标对象的未读消息。

步骤402，对所获取的未读消息的文本进行切词处理，得到每条未读消息的分词集合。

在本实施例中，基于步骤401获取的未读消息，上述执行主体可以采用各种方式对未读消息的文本进行切词处理，从而可以得到每条未读消息的分词集合。

作为示例，可以利用全切分方法对各未读消息进行切词，首先从未读消息中切分出与语言词库匹配的所有可能的词，再运用统计语言模型确定最优的切分结果。以未读消息为“南京市长江大桥”为例，可以首先进行语言词库匹配，找到匹配的所有词——南京，市，长江，大桥，南京市，长江大桥，市长，江大桥，江大，桥；这些词以词网格(wordlattices)形式表示，接着基于词网格做路径搜索，再基于统计语言模型(例如N-Gram模型，)找到最优路径。如果结果显示“南京市长江大桥”的语言模型得分最高，则“南京市长江大桥”即为“南京市长江大桥”的最优切分。在这里，N-Gram模型是常用的一种语言模型，对中文而言，可以称之为汉语语言模型(CLM，Chinese Language Model)。该N-Gram模型基于这样一种假设，第N个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积，而这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。当然，上述未读消息还可以通过其他的切词方式得到对应的分词，这里不再一一列举。

步骤403，基于各未读消息的分词集合中的分词，将各未读消息按照事件进行分组。

在本实施例中，基于步骤402得到的每条未读消息的分词集合，上述执行主体可以采用各种方式处理每条未读消息的分词集合中的分词，从而可以将各未读消息按照事件进行分组。作为示例，针对任一未读消息的分词集合，可以根据分词集合中各分词的词性来确定该条未读消息所属的事件。例如，可以根据“名词、人名、地名”等理解该未读消息的发送者主要在讲什么事情，根据“时语素、时间词”等理解该未读消息的发送者描述的时态，根据“动语素、动词、副动词、名动词”等理解未读消息的发送者描述的做什么，根据“数词、量词、叹词、语气词”等理解未读消息的发送者的态度，综合考虑各词性即可以确定出未读消息所属的具体事件。

步骤404，对同一分组中的未读消息的分词集合中的分词进行关键词提取，得到对应的关键词组。

在本实施例中，上述执行主体在按照事件为各未读消息分组之后，同一分组中的未读消息属于同一事件。因此，上述执行主体可以采用各种手段从属于同一分组的未读消息的分词集合的分词中提取关键词，从而可以得到该事件的关键词组。

作为示例，上述执行主体可以采用词频-逆向文件频率方法对属于同一分组的未读消息的分词集合中的分词进行重要性计算，再基于重要性来选取分词作为关键词或者对这些分词进行重要性评分。词频-逆向文件频率方法的主要思想是，如果某个分词或短语在一篇文章中出现的频率(Term Frequency，TF)高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。而逆向文件频率(Inverse DocumentFrequency，IDF)主要是指，如果包含某个词或短语的文档越少，则IDF越大，则说明该词或短语具有很好的类别区分能力。由此，使用词频-逆向文件频率方法，可以计算某个词或短语在某篇文章里面的重要性。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过如下方式获取关键词组：针对同一分组中的未读消息，基于各未读消息的分词的词性，对各分词进行分词处理，得到对应的关键词组，其中，分词处理包括分类、去重和合并。该实现方式提供的方案，可以根据词性将各分词进行分类，从而可以得到动词分类、名词分类、时间状语分类等。可以理解的是，由于各分类可以是由多条未读消息构成的，因此分类中可能包括相同或相似的分词，此时可以对相同或向的分词进行去重。最后，可以对去重的结果进行分词合并，得到关键词，例如，对三个分词“南京市长江大桥”合并得到关键词“南京市长江大桥”。

步骤405，针对至少一个关键词组中的关键词组，根据该关键词组中的关键词对应的语义信息，生成与该关键词组对应的归纳信息。

步骤406，显示归纳信息。

在本实施例中，步骤401、步骤405和步骤406的内容分别与上述实施例中的步骤210、步骤203和步骤204的内容相同或相似，这里不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体在显示归纳信息之后，如果确定出用户执行针对任一归纳信息对应的未读消息的查看操作，则可以打开未消息的显示界面。此时用户可以针对性的查看该归纳信息对应的事件分组中的未读消息。该实现方式提供的方案可以使得用户针对事件来阅读未读消息，避免用户浪费时间查找相应事件的未读消息，进一步提高了用户阅读未读消息的效率。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体在将未读消息按照事件分组之后，可以为不同分组中的未读消息分别设置不同的标识。这里的标识可以为字体、字号、字的颜色、文字背景等。例如，未读消息被分成两个事件分组之后，可以将其中一个分组中的未读消息的字体设置为宋体，另一个分组中的未读消息的字体设置为楷体。

在本实施例的一些可选的实现方式中，本申请公开的信息生成的方法可以应用于社交类应用程序。上述目标对象可以为社交类应用程序中的社交对象。本申请公开的信息生成的方法还可以应用于例如电商应用程序等的用户与客服交流等中，这里没有唯一的限定。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述目标对象可以为社交类应用程序中包含至少两个社交用户的社交对象。例如，目标对象可以为聊天软件中包含多个聊天用户的群。上述执行主体在生成与该关键词组对应的归纳信息之后，还可以执行如下步骤：针对任一归纳信息，确定用于生成该归纳信息的未读消息；从至少两个社交用户中确定发送所确定的未读消息的社交用户；在显示该归纳信息的同时，显示所确定的社交用户。该实现方式提供的方案，在显示归纳信息的同时显示参与事件交流的用户，可以使得用户在阅读归纳信息的同时了解相应事件的参与者，丰富了归纳信息，进一步体高了用户体验。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的信息生成的方法的流程400体现了从未读消息中提取至少一个关键词组的步骤。由此，本实施例描述的方案可以按照未读消息的分词对未读消息进行事件分组，从而使得未读消息的分组更加准确，提高了得到的归纳信息的准确性。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种信息生成的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的信息生成的装置500包括：获取单元501、提取单元502、生成单元503和第一显示单元504。其中，获取单元501被配置成响应于确定出目标对象的未读消息的数目等于或大于预设阈值，获取目标对象的未读消息；提取单元502被配置成从所获取的未读消息中提取至少一个关键词组，其中，关键词组包括针对同一事件的至少一个关键词；生成单元503被配置成针对至少一个关键词组中的关键词组，根据该关键词组中的关键词对应的语义信息，生成与该关键词组对应的归纳信息；第一显示单元504被配置成显示归纳信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，装置500还包括：转换单元，被配置成响应于确定出所获取的未读消息中存在语音型未读消息，将语音型未读消息转换为文本型未读消息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，提取单元502包括：切词模块，被配置成对所获取的未读消息的文本进行切词处理，得到每条未读消息的分词集合；分组模块，被配置成基于各未读消息的分词集合中的分词，将各未读消息按照事件进行分组；提取模块，被配置成对同一分组中的未读消息的分词集合中的分词进行关键词提取，得到对应的关键词组。

在本实施例的一些可选的实现方式中，提取模块进一步被配置成：针对同一分组中的未读消息，基于各未读消息的分词的词性，对各分词进行分词处理，得到对应的关键词组，其中，分词处理包括分类、去重和合并。

在本实施例的一些可选的实现方式中，装置500还包括：打开单元，被配置成响应于用户针对任一归纳信息对应的未读消息的查看操作，打开未读消息的显示页面，以使用户查看与该归纳信息对应的分组中的未读消息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，装置500还包括：设置单元，被配置成为不同分组中的未读消息分别设置不同的标识。

在本实施例的一些可选的实现方式中，装置500还包括：标记单元，被配置成响应于用户的已读标记操作，将所获取的未读消息标记为已读消息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第一显示单元504进一步被配置：响应于用户的预设操作，显示归纳信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，生成单元503进一步被配置：针对至少一个关键词组中的关键词组，将该关键词组输入预先训练的消息生成模型，得到与该关键词组对应的归纳信息，其中，消息生成模型用于按照关键词组中各关键词的语义信息生成对应的归纳信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，生成单元503进一步被配置：采用预先训练的消息生成模型，根据消息生成模型内预设的字典，将关键词组中的关键词映射为关键词向量，其中，消息生成模型为基于循环神经网络的模型；根据关键词向量以及消息生成模型编码时刻的隐层状态，生成语义向量；根据语义向量和消息生成模型解码时刻的隐层状态，计算得到归纳信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，装置500应用于社交类应用程序，目标对象为社交类应用程序中的社交对象。

在本实施例的一些可选的实现方式中，社交对象中包含至少两个社交用户；装置500还包括：第一确定单元，被配置成针对任一归纳信息，确定用于生成该归纳信息的未读消息；第二确定单元，被配置成从至少两个社交用户中确定发送所确定的未读消息的社交用户；第二显示单元，被配置成在显示该归纳信息的同时，显示所确定的社交用户。

装置500中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作和特征同样适用于装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备(例如图1中的终端设备)600的结构示意图。本公开的实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本公开的实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：响应于确定出目标对象的未读消息的数目等于或大于预设阈值，获取目标对象的未读消息；从所获取的未读消息中提取至少一个关键词组，其中，关键词组包括针对同一事件的至少一个关键词；针对至少一个关键词组中的关键词组，根据该关键词组中的关键词对应的语义信息，生成与该关键词组对应的归纳信息；显示归纳信息。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、提取单元、生成单元和第一显示单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“响应于确定出目标对象的未读消息的数目等于或大于预设阈值，获取目标对象的未读消息的单元”。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (14)

1.一种信息生成的方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于确定出目标对象的未读消息的数目等于或大于预设阈值，获取所述目标对象的未读消息；

从所获取的未读消息中提取至少一个关键词组，其中，所述关键词组包括针对同一事件的至少一个关键词；

针对所述至少一个关键词组中的关键词组，根据该关键词组中的关键词对应的语义信息，生成与该关键词组对应的归纳信息；

显示所述归纳信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于确定出所获取的未读消息中存在语音型未读消息，将所述语音型未读消息转换为文本型未读消息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述从所获取的未读消息中提取至少一个关键词组，包括：

对所获取的未读消息的文本进行切词处理，得到每条未读消息的分词集合；

基于各所述未读消息的分词集合中的分词，将各所述未读消息按照事件进行分组；

对同一分组中的未读消息的分词集合中的分词进行关键词提取，得到对应的关键词组。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对同一分组中的未读消息的分词集合中的分词进行关键词提取，得到对应的关键词组，包括：

针对同一分组中的未读消息，基于各所述未读消息的分词的词性，对各分词进行分词处理，得到对应的关键词组，其中，所述分词处理包括分类、去重和合并。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述显示所述归纳信息之后，所述方法还包括：

响应于用户针对任一归纳信息对应的未读消息的查看操作，打开所述未读消息的显示页面，以使所述用户查看与该归纳信息对应的分组中的未读消息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

为不同分组中的未读消息分别设置不同的标识。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于用户的已读标记操作，将所获取的未读消息标记为已读消息。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述显示所述归纳信息，包括：

响应于用户的预设操作，显示所述归纳信息。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述针对所述至少一个关键词组中的关键词组，根据该关键词组中的关键词对应的语义信息，生成与该关键词组对应的归纳信息，包括：

针对所述至少一个关键词组中的关键词组，将该关键词组输入预先训练的消息生成模型，得到与该关键词组对应的归纳信息，其中，所述消息生成模型用于按照关键词组中各关键词的语义信息生成对应的归纳信息。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述针对所述至少一个关键词组中的关键词组，将该关键词组输入预先训练的消息生成模型，得到与该关键词组对应的归纳信息，包括：

采用预先训练的消息生成模型，根据所述消息生成模型内预设的字典，将所述关键词组中的关键词映射为关键词向量，其中，所述消息生成模型为基于循环神经网络的模型；

根据关键词向量以及消息生成模型编码时刻的隐层状态，生成语义向量；

根据所述语义向量和所述消息生成模型解码时刻的隐层状态，计算得到归纳信息。

11.根据权利要求1-10之一所述的方法，其特征在于，所述方法应用于社交类应用程序，所述目标对象为所述社交类应用程序中的社交对象。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述社交对象中包含至少两个社交用户；

在生成与该关键词组对应的归纳信息之后，所述方法还包括：

针对任一归纳信息，确定用于生成该归纳信息的未读消息；

从所述至少两个社交用户中确定发送所确定的未读消息的社交用户；

在显示该归纳信息的同时，显示所确定的社交用户。

13.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

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如权利要求1-12中任一所述的方法。

14.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-12中任一所述的方法。

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