(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 202210575464.X (22)申请日 2022.05.24 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦2层 (72)发明人 鲁亚男　王跃虎　 (74)专利代理 机构 北京市汉坤律师事务所 11602 专利代理师 姜浩然　吴丽丽 (51)Int.Cl. G06F 16/26(2019.01) G06F 40/30(2020.01) (54)发明名称 失效兴趣点的挖掘方法及装置、 设备和介质 (57)摘要 本公开提供了一种失效兴趣点的挖掘方法 及装置、 设备和介质， 涉及计算机技术领域， 尤其 涉及人工智能、 智能交通、 智能座舱、 车联网和自 然语言处理技术领域。 实现方案为： 获取与多个 兴趣点分别对应的多个第一用户评论信息， 所述 第一用户评论信息至少包括评论文本信息； 基于 所述第一用户评论信息所包括的评论文本信息， 从所述多个第一用户评论信息中确定能够指示 兴趣点失效的至少一个第二用户评论信息； 以及 基于所述至少一个第二用户评论信息， 从所述多 个兴趣点中确定 至少一个失效兴趣点。 权利要求书3页 说明书12页 附图4页 CN 114860836 A 2022.08.05 CN 114860836 A 1.一种失效兴趣点的挖掘方法， 包括： 获取与多个兴趣点分别对应的多个第 一用户评论信 息， 所述第 一用户评论信 息至少包 括评论文本信息； 基于所述第 一用户评论信 息所包括的评论文本信 息， 从所述多个第 一用户评论信 息中 确定能够指示兴趣点失效的至少一个第二用户评论信息； 以及 基于所述至少一个第二用户评论信息， 从所述多个兴趣点中确定至少一个失效兴趣 点。 2.如权利要求1所述的方法， 其中， 所述基于所述第 一用户评论信 息所包括的评论文本 信息， 从所述多个第一用户评论信息中确定能够指示兴趣点 失效的至少一个第二用户评论 信息包括： 将所述多个第 一用户评论信 息的评论文本信 息输入失效语义预测模型， 以获取所述失 效语义预测模型所输出的每个第一用户评论信息对应的预测结果， 所述预测结果能够指示 该第一用户评论信息对应的兴趣点失效的置信度； 以及 基于所述每个第 一用户评论信 息对应的预测结果， 从所述多个第 一用户评论信 息中确 定能够指示兴趣点失效的至少一个第二用户评论信息 。 3.如权利要求1或2所述的方法， 还 包括： 基于至少一个预设失效词， 从所述多个第 一用户评论信 息中确定至少一个初筛用户评 论信息， 并且其中， 基于所述初筛用户评论信息所包括的评论文本信息， 从所述多个初筛用户 评论信息中确定能够指示兴趣点失效的至少一个第二用户评论信息 。 4.如权利要求3所述的方法， 其中， 所述基于至少一个预设失效词， 从所述多个第一用 户评论信息中确定 至少一个初筛用户评论信息包括： 针对所述多个第 一用户评论信 息中的每个第 一用户评论信 息， 响应于该第 一用户评论 信息的评论文本信息包括至少一个预设失效词， 确定该第一用户评论信息为初筛用户评论 信息。 5.如权利要求1 ‑4中任一项所述的方法， 其中， 所述第 一用户评论信 息还包括评论时间 信息， 并且所述基于所述至少一个第二用户评论信息， 从所述多个兴趣点中确定至少一个 失效兴趣点包括： 针对所述至少一个第 二用户评论信 息中的每个第 二用户评论信 息， 获取所述第 二用户 评论信息对应的评论时间信息； 以及 响应于所述第 二用户评论信 息对应的评论 时间信息满足预设条件， 确定该第 二用户评 论信息对应的兴趣点 为失效兴趣点。 6.如权利要求5所述的方法， 其中， 所述响应于所述第 二用户评论信 息对应的评论 时间 信息满足预设条件， 确定该第二用户评论信息对应的兴趣点 为失效兴趣点包括： 针对所述第 二用户评论信 息对应的兴趣点， 获取该兴趣点对应的其他用户评论信 息对 应的评论时间信息； 基于相应的评论 时间信息， 对所述第 二用户评论信 息和所述其他用户评论信 息进行排 序， 以得到所述第二用户评论信息的排序位次， 其中， 评论时间与当前时间间隔更短的用户 评论信息的排序位次小于 评论时间与当前时间 间隔更长的用户评论信息的排序位次； 以及权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114860836 A 2响应于所述第 二用户评论信 息的排序位 次小于预设阈值， 确定该第 二用户评论信 息对 应的兴趣点 为失效兴趣点。 7.一种失效语义预测模型的训练方法， 包括： 获取与兴趣点对应的样本评论文本信 息， 所述样本评论文本信 息包括能够指示该样本 评论文本信息对应的兴趣点的有效性的样本标注； 将所述样本评论文本信 息输入所述失效语义预测模型， 以获取所述失效语义预测模型 所输出的预测结果， 所述预测结果能够指示该样本评论文本信息对应的兴趣点失效的置信 度； 基于所述样本标注和所述预测结果， 计算损失值； 以及 基于所述损失值， 对所述失效语义预测模型进行调参。 8.如权利要求7 所述的方法， 其中， 所述失效语义预测模型为预训练模型。 9.如权利要求7或8所述的方法， 其中， 所述获取样本文本 评论信息包括： 获取多个真实用户评论文本信息； 以及 基于至少一个预设失效词， 从所述多个真实用户评论文本信 息中确定至少一个样本评 论文本信息 。 10.如权利要求9所述的方法， 其中， 所述基于至少一个预设失效词， 从所述多个真实用 户评论文本信息中确定 至少一个样本 评论文本信息包括： 针对所述多个真实用户评论文本信 息中的每个真实用户评论文本信 息， 响应于该真实 用户评论文本信息包括至少一个预设失效词， 确定该真实用户评论文本信息为样本评论文 本信息。 11.如权利要求10所述的方法， 其中， 所述获取样本 评论文本信息还 包括： 基于预设规则， 利用至少一个预设替换词替换所述样本评论文本信 息所包括的至少一 个预设失效词， 以得到替换后的样本 评论文本信息， 并且其中， 利用所述 替换后的样本 评论文本信息进行训练。 12.一种电子地图的显示方法， 所述电子地图包括地图底图和多个兴趣点， 所述方法包 括： 利用权利要求1 ‑6中任一项所述的方法从所述多个兴趣点中确定至少一个失效兴趣 点； 以及 响应于接收到用户的打开请求， 在所述地图底图上显示所述多个兴趣点中的除所述至 少一个失效兴趣点以外的兴趣点。 13.一种失效兴趣点的挖掘装置， 包括： 第一获取单元， 被配置用于获取与多个兴趣点分别对应的多个第一用户评论信息， 所 述第一用户评论信息 至少包括评论文本信息； 第一确定单元， 被配置用于基于所述第一用户评论信息所包括的评论文本信息， 从所 述多个第一用户评论信息中确定能够指示兴趣点失效的至少一个第二用户评论信息； 以及 第二确定单元， 被配置用于基于所述至少一个第二用户评论信息， 从所述多个兴趣点 中确定至少一个失效兴趣点。 14.一种失效语义预测模型的训练装置， 包括： 第二获取单元， 被配置用于获取样本评论文本信息， 所述样本评论文本信息包括能够权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114860836 A 3