CN113158683A - 重要事项提醒方法、装置、电子设备及计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及语义解析技术，揭露了一种重要事项提醒方法，包括：获取日程安排文件，对所述日程安排文件进行文本转化，得到事项文本；对所述事项文本进行节点识别，得到多个事项节点；分别提取所述多个事项节点中的时间信息，将所述多个事项节点按照所述时间信息的先后顺序进行排序，得到节点序列；提取所述多个事项节点中的事项重点，将所述事项重点填充至所述节点序列，得到提醒事项序列；按照所述提醒事项序列对用户进行事项提醒。此外，本发明还涉及区块链技术，所述日程安排文件可存储于区块链的节点。本发明还提出一种重要事项提醒装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决事项提醒中无法针对多事项有序地进行事项提醒的问题。
Description
技术领域
本发明涉及语义解析技术领域，尤其涉及一种重要事项提醒方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
人们日常生活中存在着大量的琐事，以至于人们忘记去做重要的事情，例如，人们之间签订的合同条约，由于条约数量较多或合同期限较长，人们往往会由于疏忽而忘记执行合同条约，进而导致违约，因此，当重要事项即将发生时，对人们进行适当的提醒，有利于帮助人们更好的面对生活与工作。
现有的事项提醒多为基于备忘录的事项提醒方法，即分析人们输入的事项内容，以提取关键事项，并生成备忘录或类似文本对人们进行提醒。但当存在多个事项，且事项的总时间跨度较长时，生成备忘录对人们进行提醒的效果明显降低，因此该方法不适用于存在多个不同时间的事项的场景，无法根据实际的情况将事项按照流程先后进行区分，从而对人们进行有序提醒。
发明内容
本发明提供一种重要事项提醒方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决事项提醒中无法针对多事项有序地进行事项提醒的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种重要事项提醒方法，包括：
获取日程安排文件，对所述日程安排文件进行文本转化，得到事项文本；
对所述事项文本进行节点识别，得到多个事项节点；
分别提取所述多个事项节点中的时间信息，将所述多个事项节点按照所述时间信息的先后顺序进行排序，得到节点序列；
提取所述多个事项节点中的事项重点，将所述事项重点填充至所述节点序列，得到提醒事项序列；
按照所述提醒事项序列对用户进行事项提醒。
可选地，所述对所述日程安排文件进行文本转化，得到事项文本，包括：
遍历所述日程安排文件的内容，以确定所述日程安排文件中包含的事项类型；
对所述日程安排文件中事项类型为文本类型的部分进行文本读取，得到事项文本；
对所述日程安排文件中事项类型为图像类型的部分进行文本识别，得到事项文本。
可选地，所述对所述事项文本进行节点识别，得到多个事项节点，包括：
对所述事项文本进行段落拆分，得到多个文本段落；
对所述多个文本段落进行事项节点匹配，得到多个事项节点。
可选地，所述对所述多个文本段落进行事项节点匹配，得到多个事项节点，包括：
分别对所述文本段落进行分词处理，得到段落分词；
对所述段落分词进行特征词筛选，得到多个段落特征词；
对所述多个段落特征词进行事项节点匹配，得到多个事项节点；
对所述多个段落特征词进行向量转化，得到多个特征向量；
分别计算所述多个特征向量与预设的标准事项节点的匹配值；
根据所述匹配值确定所述多个段落特征词对应的多个事项节点。
可选地，所述对所述事项文本进行段落拆分，得到多个文本段落，包括：
通过遍历所述事项文本确定所述事项文本中分段符位置；
根据所述分段符位置对所述事项文本进行段落拆分，得到多个文本段落。
可选地，所述分别提取所述多个事项节点中的时间信息，包括：
获取预先存储的时间字符，将所述时间字符编译为正则表达式；
利用所述正则表达式提取所述多个事项节点中的时间信息。
可选地，所述按照所述提醒事项序列对用户进行事项提醒，包括：
获取系统时间，将所述系统时间与所述事项提醒序列中各事项节点的时间信息进行做差，得到时间差值；
若所述时间差值小于预设的时长阈值，则将所述时间信息对应的事项重点推送给用户。
为了解决上述问题，本发明还提供一种重要事项提醒装置，所述装置包括：
文本转化模块，用于获取日程安排文件，对所述日程安排文件进行文本转化，得到事项文本；
节点识别模块，用于对所述事项文本进行节点识别，得到多个事项节点；
节点排序模块，用于分别提取所述多个事项节点中的时间信息，将所述多个事项节点按照所述时间信息的先后顺序进行排序，得到节点序列；
节点填充模块，用于提取所述多个事项节点中的事项重点，将所述事项重点填充至所述节点序列，得到提醒事项序列；
事项提醒模块，用于按照所述提醒事项序列对用户进行事项提醒。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的重要事项提醒方法。
为了解决上述问题，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中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的重要事项提醒方法。
本发明实施例对获取的日程安排文件进行文本转化，以将日程安排文件转化为文本形式的事项文本，有利于提高后续对日程安排文件处理的效率；识别出事项文本中的多个事项节点，并提取每个节点中的时间信息，以将多个事项节点按照时间先后顺序进行排序，有利于后续按照事项节点的先后顺序对用户进行事项提醒，以提高对用户进行事项提醒的精确度；提取每个事项节点中的事项重点，并填充至对应事项节点，得到提醒事项序列，有利于减少事项的内容，便于对用户进行事项提醒时，提高提醒的效率；按照提醒事项序列对用户进行事项提醒，实现了按照时间顺序将多个事项对用户进行有序提醒。因此本发明提出的重要事项提醒方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决事项提醒中无法针对多事项有序地进行事项提醒的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的重要事项提醒方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的事项节点匹配的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的重要事项提醒装置的功能模块图；
图4为本发明一实施例提供的实现所述重要事项提醒方法的电子设备的结构示意图。
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。
本申请实施例提供一种重要事项提醒方法。所述重要事项提醒方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述重要事项提醒方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的重要事项提醒方法的流程示意图。在本实施例中，所述重要事项提醒方法包括：
S1、获取日程安排文件，对所述日程安排文件进行文本转化，得到事项文本。
本发明实施例中，所述日程安排文件包括但不限于合同、计划书或日程表等记载有不同事项的照片、扫描件等文件。
详细地，所述日程安排文件可由用户上传至预先构建的存储区域，如预先构建的区块链节点，可利用区块的高吞吐性，实现从所述区块链节点中高效地获取所述日程安排文件。
本发明其中一个实际应用场景中，获取到的日程安排文件可能由多种不同类型的文件组成，例如，以文本类型存在的日程安排文件、以图像形式存在的日程安排文件等。
或者，同一个日程安排文件中可能包含多种类型的文件，例如，存在日程安排文件A中包含文字与图像(例如，以word文档描述的日程安排文件中插入了图像)，因此，为了提高对日程安排文件进行文本转化的精确性，本发明实施例针对不同类型的日程安排文件或对同一日程安排文件中不同类型的数据进行不同的处理。
本发明其中一个实施例中，所述对所述日程安排文件进行文本转化，得到事项文本，包括：
遍历所述日程安排文件的内容，以确定所述日程安排文件中包含的事项类型；
对所述日程安排文件中事项类型为文本类型的部分进行文本读取，得到事项文本；
对所述日程安排文件中事项类型为图像类型的部分进行文本识别，得到事项文本。
例如，存在日程安排文件的内容包含：1月1日去三亚旅行的旅游行程，其中，用于表述时间的部分“1月1日”在该旅游行程安排文件中以文字形式进行表达，用于表述地点的部分“三亚”在该旅游行程安排文件中以图像形式进行表达。则可利用不同方式分别对以文字进行表达的部分与以图像进行表达的部分进行行文本转化，得到事项文本。
详细地，可通过文本读取的方式读取所述日程安排文件的中以文字形式进行表达的部分的内容；采用OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)技术对所述日程安排文件中以图像形式进行表达的部分文本识别，得到事项文本。
本发明实施例中，通过判断日程安排文件的类型，可避免对已经为文本类型的日程安排文件进行文本识别，有利于提高从日程安排文件中解析出事项文本的效率。
S2、对所述事项文本进行节点识别，得到多个事项节点。
本发明其中一个实际应用场景中，所述事项文本中可包含多个文本段落，同一文本段落中也可包含多个事项节点，可通过将所述事项文本拆分为多个段落，并分别对每个段落进行节点识别的方式，获取不同段落中的事项节点。
本发明实施例中，所述对所述事项文本进行节点识别，得到多个事项节点，包括：
对所述事项文本进行段落拆分，得到多个文本段落；
对所述多个文本段落进行事项节点匹配，得到多个事项节点。
例如，存在包含事项“小红明天下去3点去北京出差”的事项文本A，所述事项文本A包含文本段落1、文本段落2和文本段落3，其中，文本段落1包含小红出门前准备的事项节点；文本段落2包含小红出门后乘坐地铁至机场的事项节点和小红从机场乘机去北京的事项节点；文本段落3包含小红从北京机场乘坐地铁去出差地点的事项节点。
详细地，所述对所述事项文本进行段落拆分，得到多个文本段落，包括：
通过遍历所述事项文本确定所述事项文本中分段符位置；
根据所述分段符位置对所述事项文本进行段落拆分，得到多个文本段落。
具体地，所述分段符为预设符号，可用于文本内容段落的划分，例如“§”、
等。
本发明实施例中，参图2所示，所述对所述多个文本段落进行事项节点匹配，得到多个事项节点，包括：
S21、分别对所述文本段落进行分词处理，得到段落分词；
S22、对所述段落分词进行特征词筛选，得到多个段落特征词；
S23、对所述多个段落特征词进行向量转化，得到多个特征向量；
S24、分别计算所述多个特征向量与预设的标准事项节点的匹配值；
S25、根据所述匹配值确定所述多个段落特征词对应的多个事项节点。
详细地，所述对所述文本段落进行分词处理，得到段落分词，包括：
对所述文本段落进行无义词删除，得到标准段落；
利用预设标准词库对所述标准段落进行分词处理，得到段落分词。
具体地，所述无义词是指所述文本段落中无意义的词语，例如：啊、嗯、哈哈等没有实际意义的语气词，通过对所述文本段落进行无义词删除，可减少后续需要处理的文本量，进而提高后续对文本段落进行处理的效率。
详细地，每个文本段落对应的段落分词可以为多个。
本发明实施例中，可利用预先构建的关键词筛选模型对所述段落分词进行特征词筛选，得到段落特征词，所述关键词筛选模型包括但不限于：基于NLP关键词提取模型、基于TF-IDF的关键词提取模型等。
详细地，本发明实施例可采用word2vec模型对对所述段落特征词进行向量转化，得到特征向量。
本发明实施例中，所述分别计算所述多个特征向量与预设的标准事项节点的匹配值，包括：
利用如下匹配算法计算所述多个特征向量与预设的标准事项节点的匹配值Pim：
Pim＝Pearson(R，S)
其中，R为所述特征向量，S为所述预设的标准事项节点，Pearson为匹配运算，Pim为R与S之间的匹配度。
例如，存在特征向量P，特征向量P与标准事项节点a的匹配度为20，特征向量P与标准事项节点b的匹配度为50，特征向量P与标准事项节点c的匹配度为80，则确定所述特征向量对应的段落特征词的事项节点为标准事项节点c。
S3、分别提取所述多个事项节点中的时间信息，将所述多个事项节点按照所述时间信息的先后顺序进行排序，得到节点序列。
本发明实施例中，所述分别提取所述多个事项节点中的时间信息，包括：
获取预先存储的时间字符，将所述时间字符编译为正则表达式；
利用所述正则表达式提取所述多个事项节点中的时间信息。
详细地，所述正则表达式是指由多个正则字符按照一定规则编译而成的一种逻辑公式，所述正则字符可由用户预先给定。
所述正则表达式可用于按照一定的表达规则对文本中的内容进行筛选。例如，将获取的正则字符按照时间格式进行编译为正则表达式，可用于从文本中提取出“年/月/日”、“时/分/秒”等用于表达时间的信息。
本发明实施例中，所述将所述多个事项节点按照所述时间信息的先后顺序进行排序，得到节点序列，例如，存在事项节点1、事项节点2和事项节点3，其中，事项节点1的时间信息为2020年3月15日，事项节点2的时间信息为2020年2月1日，事项节点3的时间信息为2020年4月1日，则可按照时间信息的先后顺序将事项节点1、事项节点2和事项节点3排序为节点序列：事项节点2、事项节点1、事项节点3。
本发明实施例将多个事项节点按照所述时间信息的先后顺序排列为节点序列，有利于后续按照事项节点的先后顺序对用户进行事项提醒，以提高对用户进行事项提醒的精确度。
S4、提取所述多个事项节点中的事项重点，将所述事项重点填充至所述节点序列，得到提醒事项序列。
本发明实施例中，所述提取所述多个事项节点中的事项重点，包括：
获取初始模型和训练事项文本，其中，所述训练事项文本中包含至少一个标准事项节点及所述标准事项节点对应的标准事项重点；
利用所述初始模型对所述训练事项文本中各标准事项节点进行重点提取，得到预测事项重点；
计算所述预测事项重点和所述标准事项重点之间的差异值；
根据所述差异值调整所述初始模型的模型参数，得到事项重点提取模型；
利用所述事项重点提取模型对提取所述多个事项节点中的时间中的事项重点。
具体地，所述计算所述预测事项重点和所述标准事项重点之间的差异值，包括：
利用如下差异值算法计算所述预测事项重点和所述标准事项重点之间的差异值：
其中，dist(X，Y)为所述差异值，X为所述预测事项重点，Y为所述标准事项重点，n为所述初始模型的n个预设维度，xi为第i个所述预测事项重点，yi为第i个所述标准事项重点。
本发明实施例中，所述初始模型可采用开源的ALBERT模型，所述ALBERT模型具有较强的模型精确性，有利于提高训练得到的事项重点提取模型对事项重点进行提取的精确度。
本发明实施例中，根据所述差异值调整所述初始模型的模型参数，得到所述关键词标注模型，并利用人工标注及优化算法获得最优关键词标注模型，所述优化算法包括但不限于批量梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法。
进一步地，所述将所述事项重点填充至所述节点序列，得到提醒事项序列，包括：
将所述事项重点封装为节点文件；
将所述节点文件迁移至所述节点序列中，得到提醒事项序列。
本发明实施例利用预设的shell脚本生成所述节点文件，所述节点文件为记载有所述事项重点的文件。
S5、按照所述提醒事项序列对用户进行事项提醒。
本发明实施例中，所述按照所述提醒事项序列对用户进行事项提醒，包括：
获取系统时间，将所述系统时间与所述事项提醒序列中各事项节点的时间信息进行做差，得到时间差值；
若所述时间差值小于预设的时长阈值，则将所述时间信息对应的事项重点推送给用户。
详细地，本发明实施例可通过“date-s”命令获取所述系统时间。
例如，所述提醒事项序列中存在事项节点1、事项节点2和事项节点3，其中，事项节点1的时间信息为2020年3月15日，事项节点2的时间信息为2020年2月1日，事项节点3的时间信息为2020年4月1日。所述系统时间为2020年1月1日，则事项节点1与系统时间的差值为75天，事项节点2与系统时间的差值为30天，事项节点3与系统时间的差值为90天。当预设的时长阈值为40天时，则将时间信息2020年2月1日对应的事项节点2中的事项重点推送给用户。
本发明实施例可通过短信或邮件的形式将所述时间信息对应的事项重点推送给用户，以实现对用户的提醒。
本发明实施例对获取的日程安排文件进行文本转化，以将日程安排文件转化为文本形式的事项文本，有利于提高后续对日程安排文件处理的效率；识别出事项文本中的多个事项节点，并提取每个节点中的时间信息，以将多个事项节点按照时间先后顺序进行排序，有利于后续按照事项节点的先后顺序对用户进行事项提醒，以提高对用户进行事项提醒的精确度；提取每个事项节点中的事项重点，并填充至对应事项节点，得到提醒事项序列，有利于减少事项的内容，便于对用户进行事项提醒时，提高提醒的效率；按照提醒事项序列对用户进行事项提醒，实现了按照时间顺序将多个事项对用户进行有序提醒。因此本发明提出的重要事项提醒方法，可以解决事项提醒中无法针对多事项有序地进行事项提醒的问题。
如图3所示，是本发明一实施例提供的重要事项提醒装置的功能模块图。
本发明所述重要事项提醒装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述重要事项提醒装置100可以包括文本转化模块101、节点识别模块102、节点排序模块103、节点填充模块104及事项提醒模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述文本转化模块101，用于获取日程安排文件，对所述日程安排文件进行文本转化，得到事项文本；
所述节点识别模块102，用于对所述事项文本进行节点识别，得到多个事项节点；
所述节点排序模块103，用于分别提取所述多个事项节点中的时间信息，将所述多个事项节点按照所述时间信息的先后顺序进行排序，得到节点序列；
所述节点填充模块104，用于提取所述多个事项节点中的事项重点，将所述事项重点填充至所述节点序列，得到提醒事项序列；
所述事项提醒模块105，用于按照所述提醒事项序列对用户进行事项提醒。
详细地，本发明实施例中所述重要事项提醒装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1所述的重要事项提醒装置方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
本发明实施例对获取的日程安排文件进行文本转化，以将日程安排文件转化为文本形式的事项文本，有利于提高后续对日程安排文件处理的效率；识别出事项文本中的多个事项节点，并提取每个节点中的时间信息，以将多个事项节点按照时间先后顺序进行排序，有利于后续按照事项节点的先后顺序对用户进行事项提醒，以提高对用户进行事项提醒的精确度；提取每个事项节点中的事项重点，并填充至对应事项节点，得到提醒事项序列，有利于减少事项的内容，便于对用户进行事项提醒时，提高提醒的效率；按照提醒事项序列对用户进行事项提醒，实现了按照时间顺序将多个事项对用户进行有序提醒。因此本发明提出的重要事项提醒装置，可以解决事项提醒中无法针对多事项有序地进行事项提醒的问题。
如图4所示，是本发明一实施例提供的实现重要事项提醒方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11和总线，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如重要事项提醒程序12。
其中，所述存储器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、移动硬盘、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。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如重要事项提醒程序12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。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如重要事项提醒程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
图4仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图4示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、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，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的重要事项提醒程序12是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取日程安排文件，对所述日程安排文件进行文本转化，得到事项文本；
对所述事项文本进行节点识别，得到多个事项节点；
分别提取所述多个事项节点中的时间信息，将所述多个事项节点按照所述时间信息的先后顺序进行排序，得到节点序列；
提取所述多个事项节点中的事项重点，将所述事项重点填充至所述节点序列，得到提醒事项序列；
按照所述提醒事项序列对用户进行事项提醒。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取日程安排文件，对所述日程安排文件进行文本转化，得到事项文本；
对所述事项文本进行节点识别，得到多个事项节点；
分别提取所述多个事项节点中的时间信息，将所述多个事项节点按照所述时间信息的先后顺序进行排序，得到节点序列；
提取所述多个事项节点中的事项重点，将所述事项重点填充至所述节点序列，得到提醒事项序列；
按照所述提醒事项序列对用户进行事项提醒。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种重要事项提醒方法，其特征在于，所述方法包括：
获取日程安排文件，对所述日程安排文件进行文本转化，得到事项文本；
对所述事项文本进行节点识别，得到多个事项节点；
分别提取所述多个事项节点中的时间信息，将所述多个事项节点按照所述时间信息的先后顺序进行排序，得到节点序列；
提取所述多个事项节点中的事项重点，将所述事项重点填充至所述节点序列，得到提醒事项序列；
按照所述提醒事项序列对用户进行事项提醒。
2.如权利要求1所述的重要事项提醒方法，其特征在于，所述对所述日程安排文件进行文本转化，得到事项文本，包括：
遍历所述日程安排文件的内容，以确定所述日程安排文件中包含的事项类型；
对所述日程安排文件中事项类型为文本类型的部分进行文本读取，得到事项文本；
对所述日程安排文件中事项类型为图像类型的部分进行文本识别，得到事项文本。
3.如权利要求1所述的重要事项提醒方法，其特征在于，所述对所述事项文本进行节点识别，得到多个事项节点，包括：
对所述事项文本进行段落拆分，得到多个文本段落；
对所述多个文本段落进行事项节点匹配，得到多个事项节点。
4.如权利要求3所述的重要事项提醒方法，其特征在于，所述对所述多个文本段落进行事项节点匹配，得到多个事项节点，包括：
分别对所述文本段落进行分词处理，得到段落分词；
对所述段落分词进行特征词筛选，得到多个段落特征词；
对所述多个段落特征词进行向量转化，得到多个特征向量；
分别计算所述多个特征向量与预设的标准事项节点的匹配值；
根据所述匹配值确定所述多个段落特征词对应的多个事项节点。
5.如权利要求3所述的重要事项提醒方法，其特征在于，所述对所述事项文本进行段落拆分，得到多个文本段落，包括：
通过遍历所述事项文本确定所述事项文本中分段符位置；
根据所述分段符位置对所述事项文本进行段落拆分，得到多个文本段落。
6.如权利要求1至5中任一项所述的重要事项提醒方法，其特征在于，所述分别提取所述多个事项节点中的时间信息，包括：
获取预先存储的时间字符，将所述时间字符编译为正则表达式；
利用所述正则表达式提取所述多个事项节点中的时间信息。
7.如权利要求1至5中任一项所述的重要事项提醒方法，其特征在于，所述按照所述提醒事项序列对用户进行事项提醒，包括：
获取系统时间，将所述系统时间与所述事项提醒序列中各事项节点的时间信息进行做差，得到时间差值；
若所述时间差值小于预设的时长阈值，则将所述时间信息对应的事项重点推送给用户。
8.一种重要事项提醒装置，其特征在于，所述装置包括：
文本转化模块，用于获取日程安排文件，对所述日程安排文件进行文本转化，得到事项文本；
节点识别模块，用于对所述事项文本进行节点识别，得到多个事项节点；
节点排序模块，用于分别提取所述多个事项节点中的时间信息，将所述多个事项节点按照所述时间信息的先后顺序进行排序，得到节点序列；
节点填充模块，用于提取所述多个事项节点中的事项重点，将所述事项重点填充至所述节点序列，得到提醒事项序列；
事项提醒模块，用于按照所述提醒事项序列对用户进行事项提醒。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的重要事项提醒方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的重要事项提醒方法。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105391863A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-03-09 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 提醒事项信息创建方法及装置 |
| CN108241520A (zh) * | 2016-12-23 | 2018-07-03 | 三星电子株式会社 | 提供用户的待办事项列表的系统和方法 |
| WO2019023994A1 (zh) * | 2017-08-02 | 2019-02-07 | 深圳传音通讯有限公司 | 一种基于智能终端的行程管理方法及行程管理系统 |
| CN111461650A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-07-28 | 深圳价值在线信息科技股份有限公司 | 日程安排提醒方法、装置、存储介质和智能设备 |
| CN112541338A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-03-23 | 平安科技（深圳）有限公司 | 相似文本匹配方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
-
2021
- 2021-04-15 CN CN202110407227.8A patent/CN113158683A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105391863A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-03-09 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 提醒事项信息创建方法及装置 |
| CN108241520A (zh) * | 2016-12-23 | 2018-07-03 | 三星电子株式会社 | 提供用户的待办事项列表的系统和方法 |
| WO2019023994A1 (zh) * | 2017-08-02 | 2019-02-07 | 深圳传音通讯有限公司 | 一种基于智能终端的行程管理方法及行程管理系统 |
| CN111461650A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-07-28 | 深圳价值在线信息科技股份有限公司 | 日程安排提醒方法、装置、存储介质和智能设备 |
| CN112541338A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-03-23 | 平安科技（深圳）有限公司 | 相似文本匹配方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 聂轰: "《信息时代》", vol. 978, 30 June 2020, 长春：吉林人民出版社, pages: 201 * |
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