本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及信息推送方法和装置。
背景技术：
随着中文的推广和普及，中文写作越来越重要。在中文写作后，通常需要对所写的文章进行批改和审阅，以保证所写的内容无误、具有可读性。
现有的对文章的批改方法通常是人为批改，或者利用现有的中文写作领域的辅助产品进行批改，这些产品通常仅将各类写作素材进行罗列以供用户选择，无法对待检测文本进行审阅、校正等处理。现有的英文文本检测工具不适用于中文检测。
技术实现要素：
本申请实施例提出了信息推送方法和装置。
第一方面，本申请实施例提供了一种信息推送方法，该方法包括：接收包含待检测文本和待检测文本的题材的文本检测请求；确定待检测文本的目标词和目标句，并基于目标词在待检测文本中的位置和目标句在待检测文本中的位置，生成待检测文本的词句分布信息，其中，目标句为句式与预设句式集合中的任一预设句式相匹配的句子；提取与题材相匹配的结构检测模型，将词句分布信息输入至结构检测模型，得到待检测文本的结构评价信息，结构检测模型用于表征词句分布信息与结构评价信息的对应关系；推送包含待检测文本的结构评价信息的文本检测结果。
在一些实施例中，文本检测结果还包括句式检测结果，句式检测结果通过以下步骤生成：逐句切分待检测文本；对于切分后的每一句，确定该句是否存在搭配错误的词语，若是，提取与词语相搭配的推荐词，并生成用于提示该句存在搭配问题的提示信息，其中，提示信息包括推荐词；汇总所生成的提示信息，生成句式检测结果。
在一些实施例中，在汇总所生成的提示信息，生成句式检测结果之前，生成句式检测结果的步骤还包括：对于每一个目标句，将与该目标句相匹配的预设句式作为目标预设句式，基于与目标预设句式相匹配的预设优化规则对该目标句进行优化，生成用于提示对该句进行优化的提示信息。
在一些实施例中，文本检测结果还包括词语检测结果，词语检测结果通过以下步骤生成：提取待检测文本中的关键词和诗句；对于所提取的每一个关键词，响应于确定关键词为名词，从预设的关键词搭配信息表中查找与该关键词对应的搭配信息，响应于确定该关键词为形容词，从预设的同义词表中查找该关键词的同义词，生成包含搭配信息或同义词的词语推荐信息；对于所提取的每一个诗句，从预设的诗句库中查找与该诗句相关联的关联诗句，生成包含关联诗句的诗句推荐信息；汇总所生成的词语推荐信息和诗句推荐信息，生成词语检测结果。
在一些实施例中，文本检测结果还包括错别字检测结果，错别字检测结果通过以下步骤生成：提取待检测文本中的诗句；对除诗句外的待检测文本进行分词，将分词后的各个词与预设的词语库进行匹配，并将诗句与预设的诗句库进行匹配；基于匹配结果，确定待检测文本中的包含错别字的词语和待检测文本中的包含错别字的诗句，以生成包含错别字信息的错别字检测结果。
第二方面，本申请实施例提供了一种信息推送装置，该装置包括：接收单元，配置用于接收包含待检测文本和待检测文本的题材的文本检测请求；生成单元，配置用于确定待检测文本的目标词和目标句，并基于目标词在待检测文本中的位置和目标句在待检测文本中的位置，生成待检测文本的词句分布信息，其中，目标句为句式与预设句式集合中的任一预设句式相匹配的句子；输入单元，配置用于提取与题材相匹配的结构检测模型，将词句分布信息输入至结构检测模型，得到待检测文本的结构评价信息，结构检测模型用于表征词句分布信息与结构评价信息的对应关系；推送单元，配置用于推送包含待检测文本的结构评价信息的文本检测结果。
在一些实施例中，文本检测结果还包括句式检测结果，装置还包括：切分单元，配置用于逐句切分待检测文本；第一确定单元，配置用于对于切分后的每一句，确定该句是否存在搭配错误的词语，若是，提取与词语相搭配的推荐词，并生成用于提示该句存在搭配问题的提示信息，其中，提示信息包括推荐词；第一汇总单元，配置用于汇总所生成的提示信息，生成句式检测结果。
在一些实施例中，装置还包括：优化单元，配置用于对于每一个目标句，将与该目标句相匹配的预设句式作为目标预设句式，基于与目标预设句式相匹配的预设优化规则对该目标句进行优化，生成用于提示对该句进行优化的提示信息。
在一些实施例中，文本检测结果还包括词语检测结果，装置还包括：第一提取单元，配置用于提取待检测文本中的关键词和诗句；第一查找单元，配置用于对于所提取的每一个关键词，响应于确定关键词为名词，从预设的关键词搭配信息表中查找与该关键词对应的搭配信息，响应于确定该关键词为形容词，从预设的同义词表中查找该关键词的同义词，生成包含搭配信息或同义词的词语推荐信息；第二查找单元，配置用于对于所提取的每一个诗句，从预设的诗句库中查找与该诗句相关联的关联诗句，生成包含关联诗句的诗句推荐信息；第二汇总单元，配置用于汇总所生成的词语推荐信息和诗句推荐信息，生成词语检测结果。
在一些实施例中，文本检测结果还包括错别字检测结果，装置还包括：第二提取单元，配置用于提取待检测文本中的诗句；匹配单元，配置用于对除诗句外的待检测文本进行分词，将分词后的各个词与预设的词语库进行匹配，并将诗句与预设的诗句库进行匹配；第二确定单元，配置用于基于匹配结果，确定待检测文本中的包含错别字的词语和待检测文本中的包含错别字的诗句，以生成包含错别字信息的错别字检测结果。
第三方面，本申请实施例提供了一种服务器，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，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如信息推送方法中任一实施例的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如信息推送方法中任一实施例的方法。
本申请实施例提供的信息推送方法和装置，通过确定所接收到的待检测文本的目标词和目标句，以便基于目标词和目标句在位置生成词句分布信息，而后将词句分布信息输入至与待检测文本的题材相匹配的结构检测模型，得到待检测文本的结构评价信息，最后推送包含该结构评价信息的文本检测结果，从而不需依赖人工进行文本的审阅，提高了对文本的检测的灵活性。
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，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；
图2是根据本申请的信息推送方法的一个实施例的流程图；
图3是根据本申请的信息推送方法的一个应用场景的示意图；
图4是根据本申请的信息推送装置的一个实施例的结构示意图；
图5是适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请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，本申请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申请。
图1示出了可以应用本申请的信息推送方法或信息推送装置的示例性系统架构100。
如图1所示，系统架构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，例如文本编辑类应用、图像识别类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103所发送的待检测文本等信息提供审阅服务的云服务器。云服务器可以对接收到的文本检测请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如文本检测结果)反馈给终端设备。
需要说明的是，本申请实施例所提供的信息推送方法一般由服务器105执行，相应地，信息推送装置一般设置于服务器105中。
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。
继续参考图2，示出了根据本申请的信息推送方法的一个实施例的流程200。该信息推送方法，包括以下步骤：
步骤201，接收包含待检测文本和待检测文本的题材的文本检测请求。
在本实施例中，信息推送方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器105)可以通过有线连接方式或者无线连接方式接收客户端(例如图1所示的终端设备101、102、103)发送的、包含待检测文本和该待检测文本的题材的文本检测请求。其中，上述待检测文本可以是各种题材的中文文章，例如记叙文、议论文、说明文、散文、诗歌、申请信、推荐信等。需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3g/4g连接、wifi连接、蓝牙连接、wimax连接、zigbee连接、uwb(ultrawideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。
需要说明的是，上述文本校验请求中还可以包含其他信息，例如上述待校验文本的标签等。此处，该标签可以是用户人工输入的，例如“友谊、朋友”。
实践中，用户所使用的终端设备(如图1所示的终端设备101、102、103)中可以安装有文本检测类应用或浏览器应用，用户可以在该文本检测类应用或者浏览器应用的文本检测页面中编辑上述待检测文本，并选中该待检测文本的题材。而后，用户可以通过点击上述文本检测类应用或上述浏览器应用的页面中的“开始检测”按键，向上述电子设备发送包含上述待检测文本和上述题材的文本检测请求。此外，需要说明的是，上述文本检测类应用或者浏览器应用的文本检测页面也可以支持图像导入，此时，可以利用ocr(opticalcharacterrecognition，光学字符识别)技术对图像中的文字进行识别，将识别出的文字确定为待校验文字。
步骤202，确定待检测文本的目标词和目标句，并基于目标词在待检测文本中的位置和目标句在待检测文本中的位置，生成待检测文本的词句分布信息。
在本实施例中，上述电子设备可以首先确定上述待检测文本的目标词和目标句。需要指出的是，上述目标句可以为句式与预设句式集合中的任一预设句式相匹配的句子，其中，预设句式可以包括但不限于排比句、拟人句、设问句、对偶句等等。需要说明的是，上述目标词可以包括取自上述待检测文本的标题、头部(例如第一自然段或前两个自然段等)、尾部(例如最后一个自然段或最后三个自然段等)中的出现频率较高的一个或多个名词(可以称为中心词)；也可以包括上述待检测文本中的上述中心词的同义词和近义词；还可以包括上述待检测文本中的用于修饰上述中心词、上述同义词和上述近义词的修饰词。作为示例，若某文本的标题、头部和尾部中出现频率较高的名词为“友谊”(即中心词)，则目标词可以包括取自该文本中的如下词：“友谊”、“朋友”、“闺蜜”、“知己”、“兄弟”、“亲密无间”、“肝胆相照”、“锦上添花”。
在确定上述待检测文本的目标词和目标句之后，上述电子设备可以确定各个目标词和目标句在上述待检测文本中的位置，并基于目标词在上述待检测文本中的位置和上述目标句在上述待检测文本中的位置，生成上述待检测文本的词句分布信息。其中，上述此句分布信息可以包括用于指示每一个目标词的类型(例如中心词、近义词、同义词、修饰词等)的目标词类型标识(例如可以是由各种字符构成的字符串，用以区分目标词的类型)、用于指示每一个目标句的类型(例如排比句、对偶句、拟人句、设问句等)的目标句类型标识(例如可以是由各种字符构成的字符串，用以区分目标句的类型)、用于指示每一个目标词在上述待检测文本中的位置的信息(例如段落标号)、用于指示每一个目标词在上述待检测文本中的位置的信息等。
步骤203，提取与题材相匹配的结构检测模型，将词句分布信息输入至结构检测模型，得到待检测文本的结构评价信息。
在本实施例中，上述电子设备中可以预先存储有与各种题材的文本相匹配的结构检测模型。在生成上述待检测文本的词句分布信息之后，上述电子设备可以提取与上述待检测文本的题材相匹配的结构检测模型，将所生成的词句分布信息输入至该结构检测模型，得到待检测文本的结构评价信息。其中，上述结构评价信息可以是用于表征上述待检测文本的结构布局优劣的评分(例如80分、90分、100分等)或评级(例如a级、b级、c级等)等。需要说明的是，上述结构检测模型可以用于表征词句分布信息与结构评价信息的对应关系，例如，上述结构检测模型可以是技术人员基于大量的文本的词句分布信息与结构评价信息的统计后所制定的词句分布信息与结构评价信息的对应关系表。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述结构检测模型可以通过以下步骤生成：首先，可以提取预置的训练样本，其中，上述训练样本可以包括多个文本中的每一个文本的词句分布信息和结构评价信息。而后，上述电子设备可以利用机器学习方法，将训练样本中的词句分布信息作为输入，将训练样本中的结构评价信息作为输出，使用现有的用于分类模型(例如决策树、神经网络、逻辑回归模型等)训练得到上述结构检测模型。需要说明的是，上述训练模型的方法是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。
步骤204，推送包含待检测文本的结构评价信息的文本检测结果。
在本实施例中，上述电子设备可以向发送上述文本检测请求的客户端推送包含上述待检测文本的结构评价信息的文本检测结果。此处，上述文本检测结果还可以包括其他信息，例如所确定的中心词、用于描述上述待检测文本的结构局部的布局描述信息等。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述文本检测结果还可以包括句式检测结果。其中，上述句式检测结果可以通过以下步骤生成：第一步，可以逐句切分上述待检测文本。第二步，对于切分后的每一句，可以确定该句是否存在搭配错误的词语，若是，提取与上述词语相搭配的推荐词，并生成用于提示该句存在搭配问题的提示信息，其中，上述提示信息可以包括上述推荐词。具体的，对于切分后的每一句，上述电子设备可以首先确定该句中的主语、谓语、宾语、定语、状语、补语；而后，可以通过确定主语与谓语(或动词)是否搭配、谓语和状语是否搭配、宾语和定语是否搭配等方式确定该句是否存在搭配错误的词语；若确定存在搭配错误的词语，可以提取预置的、与该词语相搭配的词，将所提取的词作为推荐词，生成包括该推荐词的提示信息。第三步，可以汇总所生成的提示信息，生成句式检测结果。作为示例，上述待检测文本中包含字符串“让人沁入心扉”，而“沁入心扉”为动词，主语一般是“花香”、“清香”等，而不是人，因此，可以确定“人”为搭配错误的词语，并将上述“花香”、“清香”等词确定为推荐词。
在本实施例的一些可选的实现方式中，在汇总所生成的提示信息，生成句式检测结果之前，上述电子设备还可以执行如下步骤：对于每一个目标句，将与该目标句相匹配的预设句式作为目标预设句式，基于与上述目标预设句式相匹配的预设优化规则对该目标句进行优化，生成用于提示对该句进行优化的提示信息。作为示例，目标预设句式为排比句，排比句通常包含至少三个结构相似的短句，且三个短句的中的动词或者副词相同，例如“xx，像a，像b，更像c”。与排比句相匹配的优化规则可以是：确定构成排比句的各短句中的名词前是否存在形容词，若不存在，则在名词前增加用于形容该名词的形容词。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述文本检测结果还可以包括词语检测结果。其中，上述词语检测结果可以通过以下步骤生成：第一步，可以提取上述待检测文本中的关键词(例如与预置关键词词库中的名词、形容词相匹配的词)和诗句。第二步，对于所提取的每一个关键词，响应于确定上述关键词为名词，可以从预设的关键词搭配信息表中查找与该关键词对应的搭配信息(例如用于修饰该关键词的形容词)，响应于确定该关键词为形容词，从预设的同义词表中查找该关键词的同义词，生成包含上述搭配信息或上述同义词的词语推荐信息。第三步，对于所提取的每一个诗句，可以从预设的诗句库中查找与该诗句相关联的关联诗句(例如表征同一主题(例如友情、思乡等)的诗句)，生成包含上述关联诗句的诗句推荐信息。第四步，汇总所生成的词语推荐信息和诗句推荐信息，生成词语检测结果。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述文本检测结果还可以包括错别字检测结果。其中，上述错别字检测结果可以通过以下步骤生成：第一步，提取上述待检测文本中的诗句。第二步，对除上述诗句外的上述待检测文本进行分词，利用字符串匹配方式，将分词后的各个词与预设的词语库进行匹配，并将上述诗句与预设的诗句库进行匹配。第三步，基于匹配结果，确定上述待检测文本中的包含错别字的词语和上述待检测文本中的包含错别字的诗句，以生成包含错别字信息的错别字检测结果。需要说明的是，所述电子设备还可以利用其它错别字检测方式进行错别字检测，例如通过将词语或诗句与预设的错别字词库或错别字诗句库进行字符串匹配，来确定上述待检测文本中的包含错别字的词语和上述待检测文本中的包含错别字的诗句，在此不再赘述。
继续参见图3，图3是根据本实施例的升级方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，用户首先使用终端设备编辑了待检测文本301，选中了待检测文本的题材为“记叙文-记事”，并通过点击“开始检测”按键，发送了包含和待检测文本的题材的文本检测请求。服务器在接收到该请求后，对该待检测文本301执行了确定目标词和目标句、生成词句分布信息和获取结构评价信息等操作，并向上述终端设备推送了包含待检测文本的结构评价信息的文本检测结果302，上述终端设备显示的文本检测结果302。
本申请的上述实施例提供的方法，通过确定所接收到的待检测文本的目标词和目标句，以便基于目标词和目标句在位置生成词句分布信息，而后将词句分布信息输入至与待检测文本的题材相匹配的结构检测模型，得到待检测文本的结构评价信息，最后推送包含该结构评价信息的文本检测结果，从而不需依赖人工进行文本的审阅，提高了对文本的检测的灵活性。
进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种信息推送装置的一个实施例，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4所示，本实施例所述的信息推送装置400包括：接收单元401，配置用于接收包含待检测文本和上述待检测文本的题材的文本检测请求；生成单元402，配置用于确定上述待检测文本的目标词和目标句，并基于上述目标词在上述待检测文本中的位置和上述目标句在上述待检测文本中的位置，生成上述待检测文本的词句分布信息，其中，上述目标句为句式与预设句式集合中的任一预设句式相匹配的句子；输入单元403，配置用于提取与上述题材相匹配的结构检测模型，将上述词句分布信息输入至上述结构检测模型，得到上述待检测文本的结构评价信息，上述结构检测模型用于表征词句分布信息与结构评价信息的对应关系；推送单元404，配置用于推送包含上述待检测文本的结构评价信息的文本检测结果。
在本实施例中，上述接收单元401可以接收客户端发送的、包含待检测文本和该待检测文本的题材的文本检测请求。
在本实施例中，上述生成单元402可以首先确定上述待检测文本的目标词和目标句。在确定上述待检测文本的目标词和目标句之后，上述生成单元402可以确定各个目标词和目标句在上述待检测文本中的位置，并基于目标词在上述待检测文本中的位置和上述目标句在上述待检测文本中的位置，生成上述待检测文本的词句分布信息。
在本实施例中，上述输入单元403可以提取与上述待检测文本的题材相匹配的结构检测模型，将所生成的词句分布信息输入至该结构检测模型，得到待检测文本的结构评价信息。需要说明的是，上述结构检测模型可以用于表征词句分布信息与结构评价信息的对应关系。
在本实施例中，上述推送单元404可以向发送上述文本检测请求的客户端推送包含上述待检测文本的结构评价信息的文本检测结果。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述文本检测结果还可以包括句式检测结果，上述装置还包括切分单元、第一确定单元和第一汇总单元(图中未示出)。其中，上述切分单元可以配置用于逐句切分上述待检测文本。上述第一确定单元可以配置用于对于切分后的每一句，确定该句是否存在搭配错误的词语，若是，提取与上述词语相搭配的推荐词，并生成用于提示该句存在搭配问题的提示信息，其中，上述提示信息包括上述推荐词。上述第一汇总单元可以配置用于汇总所生成的提示信息，生成句式检测结果。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述装置还可以包括优化单元(图中未示出)。其中，上述优化单元可以配置用于对于每一个目标句，将与该目标句相匹配的预设句式作为目标预设句式，基于与上述目标预设句式相匹配的预设优化规则对该目标句进行优化，生成用于提示对该句进行优化的提示信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述文本检测结果还可以包括词语检测结果，上述装置还可以包括第一提取单元、第一查找单元、第二查找单元和第二汇总单元(图中未示出)。其中，上述第一提取单元可以配置用于提取上述待检测文本中的关键词和诗句。上述第一查找单元可以配置用于对于所提取的每一个关键词，响应于确定上述关键词为名词，从预设的关键词搭配信息表中查找与该关键词对应的搭配信息，响应于确定该关键词为形容词，从预设的同义词表中查找该关键词的同义词，生成包含上述搭配信息或上述同义词的词语推荐信息。上述第二查找单元可以配置用于对于所提取的每一个诗句，从预设的诗句库中查找与该诗句相关联的关联诗句，生成包含上述关联诗句的诗句推荐信息。上述第二汇总单元可以配置用于汇总所生成的词语推荐信息和诗句推荐信息，生成词语检测结果。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述文本检测结果还可以包括错别字检测结果，上述装置还可以包括第二提取单元、匹配单元和第二确定单元(图中未示出)。其中，上述第二提取单元可以配置用于提取上述待检测文本中的诗句。上述匹配单元可以配置用于对除上述诗句外的上述待检测文本进行分词，将分词后的各个词与预设的词语库进行匹配，并将上述诗句与预设的诗句库进行匹配。上述第二确定单元可以配置用于基于匹配结果，确定上述待检测文本中的包含错别字的词语和上述待检测文本中的包含错别字的诗句，以生成包含错别字信息的错别字检测结果。
本申请的上述实施例提供的装置，通过生成单元402确定接收单元401所接收到的待检测文本的目标词和目标句，以便基于目标词和目标句在位置生成词句分布信息，而后输入单元403将词句分布信息输入至与待检测文本的题材相匹配的结构检测模型，得到待检测文本的结构评价信息，最后推送单元404推送包含该结构评价信息的文本检测结果，从而不需依赖人工进行文本的审阅，提高了对文本的检测的灵活性。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机系统500的结构示意图。图5示出的服务器仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，计算机系统500包括中央处理单元(cpu)501，其可以根据存储在只读存储器(rom)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(ram)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram503中，还存储有系统500操作所需的各种程序和数据。cpu501、rom502以及ram503通过总线504彼此相连。输入/输出(i/o)接口505也连接至总线504。
以下部件连接至i/o接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至i/o接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
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部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)501执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请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、或半导体的系统、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。在本申请中，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系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的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。计算机可读的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，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、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：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、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系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请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：一种处理器包括接收单元、生成单元、输入单元和推送单元。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，接收单元还可以被描述为“接收包含待检测文本和待检测文本的题材的文本检测请求的单元”。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。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装置执行时，使得该装置：接收包含待检测文本和该待检测文本的题材的文本检测请求；确定该待检测文本的目标词和目标句，并基于该目标词在该待检测文本中的位置和该目标句在该待检测文本中的位置，生成该待检测文本的词句分布信息；提取与该待检测文本的类型相匹配的结构检测模型，将该词句分布信息输入至该结构检测模型，得到该待检测文本的结构评价信息；推送包含该待检测文本的结构评价信息的文本检测结果。
以上描述仅为本申请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，本申请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。例如上述特征与本申请中公开的(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。