(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211130251.2 (22)申请日 2022.09.16 (71)申请人 抖音视界有限公司 地址 100041 北京市石景山区实兴大街3 0 号院3号楼 2层B-0035房间 (72)发明人 杨飞　李国建　洪进栋　 (74)专利代理 机构 北京开阳星知识产权代理有 限公司 1 1710 专利代理师 王艳斌 (51)Int.Cl. G06F 16/35(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种文章质量确定方法、 装置、 设备及 介质 (57)摘要 本公开实施例涉及一种文章质量确定方法、 装置、 设备及介质， 其中该方法包括： 获取待测文 章； 将待测文章输入预先构建的质量识别模型 中， 得到质量分数； 将质量分数进行质量等级转 换， 得到待测文章的质量等级。 采用上述技术方 案， 通过对待测文章采用质量识别模 型进行质量 识别得到质量分数， 之后将质量 分数转换为质量 等级， 避免直接采用质量等级评估时具有的质量 等级差异与文章实际质量变化不一致的问题， 提 升了文章质量确定的准确性， 并且输出质量等级 有助于后续 其他文章业务场景的快速 应用。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 115470352 A 2022.12.13 CN 115470352 A 1.一种文章质量确定方法， 其特 征在于， 包括： 获取待测文章； 将所述待测文章输入预 先构建的质量识别模型中， 得到质量分数； 将所述质量分数进行质量 等级转换， 得到所述待测文章的质量 等级。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述待测文章输入预先构建的质量识别 模型中， 得到质量分数， 包括： 确定所述待测文章的文章向量； 将所述文章向量输入所述质量识别模型中， 得到质量分数， 其中， 所述质量识别模型基 于多层神经网络确定 。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 确定所述待测文章的文章向量， 包括： 将所述待测文章划分为多个文本块， 并提取 各所述文本块的特 征向量； 将各所述文本块的特 征向量的平均向量确定为所述待测文章的文章向量。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述质量分数进行质量等级转换， 得到 所述待测文章的质量 等级， 包括： 确定所述质量分数 所在质量 等级区间； 将所述质量分数和质量等级区间输入预设的分数等级转换公式， 确定质量等级连续 值， 并基于所述质量 等级连续 值确定所述待测文章的质量 等级。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述分数等级转换公式为线性插值转换公 式。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述质量识别模型通过如下 方式生成： 获取样本数据， 所述样本数据中包括多个样本文章以及各所述样本文章对应的样本质 量等级； 将各所述样本文章的样本质量 等级转换为对应的样本质量分数； 将各所述样本文章作为输入数据， 各所述样本文章的样本质量分数作为输出数据， 对 初始多层神经网络进行训练， 得到所述质量识别模型。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 将各所述样本文章的样本质量等级转换为 对应的样本质量分数， 包括： 将各所述样本文章的样本质量等级输入预设的等级分数转换公式中， 得到对应的样本 质量分数， 其中， 所述 等级分数转换公式为指函数。 8.一种文章质量确定装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取待测文章； 分数模块， 用于将所述待测文章输入预 先构建的质量识别模型中， 得到质量分数； 等级模块， 用于将所述质量分数进行质量 等级转换， 得到所述待测文章的质量 等级。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 处理器； 用于存储所述处 理器可执行指令的存 储器； 所述处理器， 用于从所述存储器中读取所述可执行指令， 并执行所述指令以实现上述 权利要求1 ‑7中任一所述的文章质量确定方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储有计算机程序， 所述计权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115470352 A 2算机程序用于执 行上述权利要求1 ‑7中任一所述的文章质量确定方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115470352 A 3