评价信息的生成方法及装置、存储介质、电子设备与流程

1.本技术涉及计算机领域，尤其涉及一种评价信息的生成方法及装置、存储介质、电子设备。


背景技术：

2.相关技术的，保险理赔评价是保险售卖环节中非常重要的一环，通过其他人的真实理赔案例(金额、时间日期
…
)，让更多的人意识到保险的重要性和遇到问题时候带来的安全感。评价中如果有添加理赔相关图片、截图能增加其评价可信度。真实的用户理赔评价，能促进保险产品售卖。
3.相关技术的，一般是提供用户拍摄、相册上传两种路径。但在互联网保险行业等虚拟商品行业中，用户的投保、理赔、到账均在线上完成，评论时很少事先准备好图片，如需要图片还要求用户退出评论去截图；且用户准备的大部分图片没有将隐私信息打码，有隐私信息的截图无法通过平台审核，且平台客服也无权对图片进行编辑，因此用户写的评论将会作废；保险用户年龄偏大，编辑图片打码学习成本也较高。综上所述，在保险理赔时添加图片对用户来说非常不方便，成本极高。
4.针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未发现有效的解决方案。


技术实现要素：

5.为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本技术提供了一种评价信息的生成方法及装置、存储介质、电子设备。
6.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种评价信息的生成方法，包括：获取目标保单的理赔记录信息；基于所述目标保单，在预设样式库中选择待生成评价信息的图片样式；采用所述理赔记录信息和所述图片样式生成所述目标保单的理赔评价图片，并对所述理赔记录信息中的敏感信息进行自定义编辑。
7.根据本技术实施例的另一个方面，还提供了一种评价信息的生成装置，包括：获取模块，用于获取目标保单的理赔记录信息；选择模块，用于基于所述目标保单，在预设样式库中选择待生成评价信息的图片样式；生成模块，用于采用所述理赔记录信息和所述图片样式生成所述目标保单的理赔评价图片，并对所述理赔记录信息中的敏感信息进行自定义编辑。
8.进一步，所述选择模块包括：检测单元，用于在目标保单的评价编辑界面检测图片添加请求；第一读取单元，用于根据所述图片添加请求从预设样式库读取若干个图片样式模板，并显示所述若干个图片样式模板；第二读取单元，用于响应针对目标图片样式模板的选中指令，读取所述目标图片样式模板的模板参数，所述目标图片样式模板是若干个图片样式模板中任一模板，所述模板参数用于在评论编辑界面生成对应图片样式的空白图片。
9.进一步，所述第一读取单元包括：显示子单元，用于响应所述图片添加请求，在所述评价编辑界面显示图片添加方式的条目列表，其中，所述条目列表目包括自动生成条目；
读取子单元，用于响应所述自动生成条目的选中指令，从预设样式库中随机读取若干个图片样式模板。
10.进一步，所述生成模块包括：第一处理单元，用于从所述理赔记录信息提取多个信息字段，基于所述图片样式生成空白图片；识别单元，用于识别所述空白图片中的多个内容显示区域，其中，每个内容显示区域用于显示对应的信息字段；生成单元，用于将所述多个信息字段分别填充至匹配的内容显示区域，生成所述目标保单的理赔评价图片。
11.进一步，所述生成模块还包括：提取单元，用于在所述生成单元生成所述目标保单的理赔评价图片之后，将所述理赔评价图片输入文本提取模型，输出所述理赔评价图片中的文本字符串；匹配单元，用于对所述文本字符串进行倒排索引匹配，输出命中预设词的隐私信息字符和关键信息字符；第二处理单元，用于在所述理赔评价图片中对所述隐私信息字符所在的第一文本行进行遮挡处理，以及在所述理赔评价图片中对所述关键信息字符所在的第二文本行进行增强处理。
12.进一步，所述提取单元包括：提取子单元，用于将所述理赔评价图片输入文本提取模型的卷积层，输出所述理赔评价图片的卷积特征序列，其中，所述卷积层用于提取所述理赔评价图片中的局部像素块，每个局部像素块的像素特征对应一个卷积特征；预估子单元，用于将所述卷积特征序列输入所述文本提取模型的双向循环网络层，输出所述卷积特征序列的字典序号序列，其中，所述双向循环网络层用于对所述卷积特征序列中的每个卷积特征进行字符预估；转换子单元，用于将所述字典序号序列输入所述文本提取模型的映射层，输出所述字典序号序列的文本字符串，其中，所述映射层用于将所述字典序号序列中的字典序号转换为文本字符。
13.进一步，所述匹配单元包括：创建子单元，用于采用预设词集合创建基于双字粒度的倒排索引，其中，所述预设词集合包括多个预设词，每个预设词在所述倒排索引中的查询字典包括若干个双字标记词；提取子单元，用于遍历所述文本字符串的每行文本，提取每两个相邻字符作为待选关键字；第一判断子单元，用于针对每个待选关键字，判断所述待选关键字是否命中所述查询字典；第二判断子单元，用于若所述待选关键字命中所述查询字典，判断所述待选关键字对应的关键词是否在当前语句中；输出子单元，用于若所述待选关键字对应的关键词在当前语句中，将所述当前语句输出为所述隐私信息字符或所述关键信息字符。
14.进一步，所述生成模块包括：第一处理单元，用于从所述理赔记录信息提取多个信息字段，基于所述图片样式生成空白图片；第三处理单元，用于识别所述空白图片中的多个内容显示区域，其中，每个内容显示区域用于显示对应的信息字段；识别所述多个信息字段中的隐私信息字段和关键信息字段；查找单元，用于查找与所述隐私信息字段和所述关键信息字段分别对应的第一显示区域和第二显示区域；编辑单元，用于对所述隐私信息字段中的隐私内容进行遮挡处理，得到第一目标内容，对所述关键信息字段中的关键内容进行增强处理，得到第二目标内容；填充单元，用于将所述第一目标内容填充至所述第一显示区域，将所述第二目标内容填充至所述第二显示区域，生成所述目标保单的理赔评价图片。
15.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，程序运行时执行上述的步骤。
16.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、
存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；其中：存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于通过运行存储器上所存放的程序来执行上述方法中的步骤。
17.根据本技术的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述评价信息的生成方法中提供的方法。
18.本技术实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：
19.在本技术实施例中，获取目标保单的理赔记录信息，在预设样式库中选择待生成评价信息的图片样式，采用理赔记录信息和图片样式生成目标保单的理赔评价图片，通过获取理赔记录信息，并选择评价信息的图片样式，可以自动生成目标保单的理赔评价图片，使用用户的真实据生成评论图片，并通过图片样式保证评论配图的丰富性，解决了相关技术生成理赔评价图片效率低的技术问题，通过插入图片增加评价信息的可信度，同时通过编辑敏感信息保证了用户信息的安全性，避免隐私信息泄露。
附图说明
20.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
21.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1是根据本发明实施例的一种评价信息的生成方法的流程图；
23.图2是本发明实施例在客户端上生成理赔评价图片的流程示意图；
24.图3是本发明实施例的基于ctc的关键词识别模型的结构示意图；
25.图4是根据本发明实施例的一种评价信息的生成装置的结构框图；
26.图5是本发明实施例的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
27.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
28.需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个类似的实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并
不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
29.在本实施例中提供了一种评价信息的生成方法，图1是根据本发明实施例的一种评价信息的生成方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
30.步骤s102，获取目标保单的理赔记录信息；
31.在本实施例的理赔记录信息是用户理赔完成，商家发放赔偿金额之后的理赔记录信息，包括：出险人，理赔类型，保单类型，赔付金额，理赔进度信息等。理赔记录信息可以根据目标保单的类型和理赔类型从服务器进行实时拉取或者在客户端本地读取。
32.步骤s104，基于目标保单，在预设样式库中选择待生成评价信息的图片样式；
33.本实施例的预设样式库包括多种可选择的图片样式，可以通过缩略图，样式模板，编号，简介等形式呈现在客户端的选择界面。图片样式是图片的显示样式，可以通过显示框，显示尺寸，颜色等参数进行分类，如，每种图片样式包括固定显示内容，如出险人显示框，赔付金额显示框，结案时间显示框等，每种图片样式也可以包括灵活显示内容，如出险地址显示框，理赔保单显示框。
34.步骤s106，采用理赔记录信息和图片样式生成目标保单的理赔评价图片，并对理赔记录信息中的敏感信息进行自定义编辑。
35.在本实施例理赔评价图片可以显示在该目标保单的交易订单的评论区，理赔评价图片还可以分享在社交软件，即时通讯软件，线上保险商店上。
36.通过上述步骤，获取目标保单的理赔记录信息，在预设样式库中选择待生成评价信息的图片样式，采用理赔记录信息和图片样式生成目标保单的理赔评价图片，通过获取理赔记录信息，并选择评价信息的图片样式，可以自动生成目标保单的理赔评价图片，使用用户的真实据生成评论图片，并对理赔记录信息中的敏感信息进行自定义编辑，并通过图片样式保证评论配图的丰富性，解决了相关技术生成理赔评价图片效率低的技术问题，通过插入图片增加评价信息的可信度，同时通过编辑敏感信息保证了用户信息的安全性，避免隐私信息泄露。
37.在本实施例的一个实施方式中，在预设样式库中选择待生成评价信息的图片样式包括：
38.s11，在目标保单的评价编辑界面检测图片添加请求；
39.本实施例目标保单的评价信息可以是文字，图片，视频等，在此以图片格式的评价信息为例进行说明。
40.s12，根据图片添加请求从预设样式库读取若干个图片样式模板，并显示若干个图片样式模板；
41.目标保单的评价编辑界面提供用于添加图片的控件，用户在评价编辑界面选定选择添加图片的控件之后，可以通过弹窗，页面跳转等方式显示若干个图片样式模板，若当前显示界面无法完整显示，则可以通过切换控件进行切换，或者是通过刷新按钮进行刷新显示。
42.在本实施例中，前端选择样式来源于后台的预设样式库，可人工配置多种样式模板，每种模板下方有多种样式随机下发到前端用户界面。用户多次进入选择样式页，可能会有不同的模板、样式供选择。保证其评价图片的多样性。
43.在一个示例中，根据图片添加请求从预设样式库读取若干个图片样式模板包括：
响应图片添加请求，在评价编辑界面显示图片添加方式的条目列表，其中，条目列表目包括自动生成条目；响应自动生成条目的选中指令，从预设样式库中随机读取若干个图片样式模板。
44.可选的，条目列表包括以下条目：相机拍摄，相册上传，自动生成/一键生成等。
45.s13，响应针对目标图片样式模板的选中指令，读取目标图片样式模板的模板参数，目标图片样式模板是若干个图片样式模板中任一模板，模板参数用于在评论编辑界面生成对应图片样式的空白图片。
46.可选的，目标图片样式模板是用户从若干个图片样式模板中选定的，目标图片样式模板的模板参数包括图片的布局参数，尺寸参数，颜色参数等，用于生成待填充字符的空白图片。
47.图2是本发明实施例在客户端上生成理赔评价图片的流程示意图，图2中模糊显示的均为示意内容，与本实施例无关，在一个应用场景中，用户从理赔记录中，选择进入某一条理赔记录的评价编辑界面，用户点击“添加图片”按钮控件，后台提供多种添加图片方式；用户选择“一键生成理赔图片”后，可进入选择图片样式页，后台提供多种样式供选择，用户可左右滑动图片查看样式的图片样式模板，将当前显示的图片样式模板作为模板图片样式模板，用户点击“使用图片”后，生成当前选择的样式图片填充至评价栏中，即实现可快速添加理赔评价图片，且该理赔评价图片有对敏感信息进行遮挡处理，提高用户信息的保密性。
48.在本实施例的一个实施方式中，采用理赔记录信息和图片样式生成目标保单的理赔评价图片包括：
49.s21，从理赔记录信息提取多个信息字段，基于图片样式生成空白图片；
50.s22，识别空白图片中的多个内容显示区域，其中，每个内容显示区域用于显示对应的信息字段；
51.s23，将多个信息字段分别填充至匹配的内容显示区域，生成目标保单的理赔评价图片。
52.本实施例的理赔记录信息包含多个理赔相关的字段信息，例如理赔进度多个节点日期时间、对应事项、理赔金额等。当用户进入该页时，拉取其保单对应的字段信息，填充至图片样式的空白图片中，即可生成包含理赔内容的理赔评价图片。
53.由于图片样式定义了不同区域，如红色区域为隐私信息区，绿色区域为赔付金额区，左上角区域为显示赔付进度的区域等，根据不同区域做二次加工，对不同区域进行对应的处理，如红色区域使用多种遮挡手段进行涂抹，绿色区域会在信息周围增加强调装饰。
54.在本实施例的一些实施场景中，还可以对生成的理赔评价图片进行编辑处理，以对理赔评价图片中的一些内容进行遮挡或者增强显示，对理赔记录信息中的敏感信息进行自定义编辑包括：将理赔评价图片输入文本提取模型，输出理赔评价图片中的文本字符串；对文本字符串进行倒排索引匹配，输出命中预设词的隐私信息字符和关键信息字符；在理赔评价图片中对隐私信息字符所在的第一文本行进行遮挡处理，以及在理赔评价图片中对关键信息字符所在的第二文本行进行增强处理。
55.可选的，隐私信息字符可以是实际的用户名称(如张三，李四..)，身份证号，地址等相关的信息，关键信息字符可以是赔付金额，赔付时间等需要突出重点显示的信息。
56.可选的，遮挡处理包括涂抹遮挡、打码遮挡等，增强处理包括框选、下划线等。
57.可选的，将理赔评价图片输入文本提取模型，输出理赔评价图片中的文本字符串包括：将理赔评价图片输入文本提取模型的卷积层，输出理赔评价图片的卷积特征序列，其中，卷积层用于提取理赔评价图片中的局部像素块，每个局部像素块的像素特征对应一个卷积特征；将卷积特征序列输入文本提取模型的双向循环网络层，输出卷积特征序列的字典序号序列，其中，双向循环网络层用于对卷积特征序列中的每个卷积特征进行字符预估；将字典序号序列输入文本提取模型的映射层，输出字典序号序列的文本字符串，其中，映射层用于将字典序号序列中的字典序号转换为文本字符。
58.在本实施例中，文本提取模型的输入层为原始的理赔评价图片，为一维长向量，为标准化图像，完成输入后，我们利用卷积层来提取图像的局部信息(局部信息指的是图像每一个指定大小的像素信息，举例：一个加权平均的3*3卷积核，提取的是3*3像素块像素的平均值。每个卷积核都会遍历全部图像)，得到了多个卷积特征序列。采用了13层设计，分别为[卷积3*3,最大池化2*2，卷积3*3,最大池化2*2，卷积3*3,卷积3*3,最大池化1*2，卷积3*3,归一层，卷积3*3,归一层，最大池化1*2，卷积3*3]，其中，数字乘法表示卷积核/池化核的大小，归一层表示对这一层数据进行归一化处理，可以加速网络的整体收敛。卷积层的输出会送入一层双向循环网络层(bi-lstm)来进行字符预估，预估出的字符为已经编码好的字典序号。最后一层是映射层，会将预测完成后的字典序号转换为中文字符。由于在进行解码的时候，在进行图片样式设计的时候，图片格式是固定的，通过固定格式，可以直接识别对应字符所处位置，从而确定对应的图片区域，所以每个中文字符的坐标可以直接获取。最后网络输出的结果为对应的中文字符和坐标。
[0059]
可选的，对文本字符串进行倒排索引匹配，输出命中预设词的隐私信息字符和关键信息字符包括：采用预设词集合创建基于双字粒度的倒排索引，其中，预设词集合包括多个预设词，每个预设词在倒排索引中的查询字典包括若干个双字标记词；遍历文本字符串的每行文本，提取每两个相邻字符作为待选关键字；针对每个待选关键字，判断待选关键字是否命中查询字典；若待选关键字命中查询字典，判断待选关键字对应的关键词是否在当前语句中；若待选关键字对应的关键词在当前语句中，将当前语句输出为隐私信息字符或关键信息字符。
[0060]
本实施例中，基于倒排索引的关键词识别模型根据倒排索引来识别，首先，根据预设词建立基于双字粒度的倒排索引，然后，根据提取出的图像的每行关键词进行匹配，命中对应关键词则对当前行进行强调/屏蔽，进而实现所需功能。关键词提取流程包括：遍历每行识别出的文本，任何两个连续的字都是要识别的潜在关键词(即待选关键字)，创建倒排索引时，对于每个目标关键词，使用双字作为其标记，来构建查询字典，例如，“付款吗”的标记词为：付款，款码。每个双字都包含对应关键词。在匹配时，如果潜在关键词在倒排索引中，则会查询当前双字对应的关键词是否在当前语句中，如果在的话，会对当前行进行屏蔽/强调。
[0061]
上述实施例中的文本提取模型和基于倒排索引的关键词识别模型可以设置在ctc(connectionist temporal classification，基于神经网络的时序类分类)网络架构，文本提取模型的输出端与基于倒排索引的关键词识别模型的输入端连接，图3是本发明实施例的基于ctc的关键词识别模型的结构示意图。
[0062]
在本实施例的另一个实施方式中，还可以在生成理赔评价图片的过程中，对理赔
记录信息中的隐私信息字符和关键信息字符进行遮挡和增强处理，然后再填充至匹配的内容显示区域，生成包括遮挡区域和增强区域的理赔评价图片，提高图片生成效率。
[0063]
在本实施例的一个实施示例中，采用理赔记录信息和图片样式生成目标保单的理赔评价图片，并对理赔记录信息中的敏感信息进行自定义编辑包括：从理赔记录信息提取多个信息字段，基于图片样式生成空白图片；识别空白图片中的多个内容显示区域，其中，每个内容显示区域用于显示对应的信息字段；识别多个信息字段中的隐私信息字段和关键信息字段；查找与隐私信息字段和关键信息字段分别对应的第一显示区域和第二显示区域；对隐私信息字段中的隐私内容进行遮挡处理，得到第一目标内容，对关键信息字段中的关键内容进行增强处理，得到第二目标内容；将第一目标内容填充至第一显示区域，将第二目标内容填充至第二显示区域，生成目标保单的理赔评价图片。
[0064]
采用本实施例的方案，用户可在评论特定商品类型时(如互联网保险)，可授权平台使用自己的真实据生成评论图片，并有多种样式可选。平台会将用户隐私信息隐去或打码，保证安全。平台也会根据多种条件，提供不同样式供用户选择，以满足评论配图的丰富性。
[0065]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0066]
在本实施例中还提供了一种评价信息的生成装置，用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
[0067]
图4是根据本发明实施例的一种评价信息的生成装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：获取模块40，选择模块42，生成模块44，其中，
[0068]
获取模块40，用于获取目标保单的理赔记录信息；
[0069]
选择模块42，用于基于所述目标保单，在预设样式库中选择待生成评价信息的图片样式；
[0070]
生成模块44，用于采用所述理赔记录信息和所述图片样式生成所述目标保单的理赔评价图片，并对所述理赔记录信息中的敏感信息进行自定义编辑。
[0071]
可选的，所述选择模块包括：检测单元，用于在目标保单的评价编辑界面检测图片添加请求；第一读取单元，用于根据所述图片添加请求从预设样式库读取若干个图片样式模板，并显示所述若干个图片样式模板；第二读取单元，用于响应针对目标图片样式模板的选中指令，读取所述目标图片样式模板的模板参数，所述目标图片样式模板是若干个图片样式模板中任一模板，所述模板参数用于在评论编辑界面生成对应图片样式的空白图片。
[0072]
可选的，所述第一读取单元包括：显示子单元，用于响应所述图片添加请求，在所述评价编辑界面显示图片添加方式的条目列表，其中，所述条目列表目包括自动生成条目；读取子单元，用于响应所述自动生成条目的选中指令，从预设样式库中随机读取若干个图
片样式模板。
[0073]
可选的，所述生成模块包括：第一处理单元，用于从所述理赔记录信息提取多个信息字段，基于所述图片样式生成空白图片；识别单元，用于识别所述空白图片中的多个内容显示区域，其中，每个内容显示区域用于显示对应的信息字段；生成单元，用于将所述多个信息字段分别填充至匹配的内容显示区域，生成所述目标保单的理赔评价图片。
[0074]
可选的，所述生成模块还包括：提取单元，用于在所述生成单元生成所述目标保单的理赔评价图片之后，将所述理赔评价图片输入文本提取模型，输出所述理赔评价图片中的文本字符串；匹配单元，用于对所述文本字符串进行倒排索引匹配，输出命中预设词的隐私信息字符和关键信息字符；第二处理单元，用于在所述理赔评价图片中对所述隐私信息字符所在的第一文本行进行遮挡处理，以及在所述理赔评价图片中对所述关键信息字符所在的第二文本行进行增强处理。
[0075]
可选的，所述提取单元包括：提取子单元，用于将所述理赔评价图片输入文本提取模型的卷积层，输出所述理赔评价图片的卷积特征序列，其中，所述卷积层用于提取所述理赔评价图片中的局部像素块，每个局部像素块的像素特征对应一个卷积特征；预估子单元，用于将所述卷积特征序列输入所述文本提取模型的双向循环网络层，输出所述卷积特征序列的字典序号序列，其中，所述双向循环网络层用于对所述卷积特征序列中的每个卷积特征进行字符预估；转换子单元，用于将所述字典序号序列输入所述文本提取模型的映射层，输出所述字典序号序列的文本字符串，其中，所述映射层用于将所述字典序号序列中的字典序号转换为文本字符。
[0076]
可选的，所述匹配单元包括：创建子单元，用于采用预设词集合创建基于双字粒度的倒排索引，其中，所述预设词集合包括多个预设词，每个预设词在所述倒排索引中的查询字典包括若干个双字标记词；提取子单元，用于遍历所述文本字符串的每行文本，提取每两个相邻字符作为待选关键字；第一判断子单元，用于针对每个待选关键字，判断所述待选关键字是否命中所述查询字典；第二判断子单元，用于若所述待选关键字命中所述查询字典，判断所述待选关键字对应的关键词是否在当前语句中；输出子单元，用于若所述待选关键字对应的关键词在当前语句中，将所述当前语句输出为所述隐私信息字符或所述关键信息字符。
[0077]
可选的，所述生成模块包括：第一处理单元，用于从所述理赔记录信息提取多个信息字段，基于所述图片样式生成空白图片；第三处理单元，用于识别所述空白图片中的多个内容显示区域，其中，每个内容显示区域用于显示对应的信息字段；识别所述多个信息字段中的隐私信息字段和关键信息字段；查找单元，用于查找与所述隐私信息字段和所述关键信息字段分别对应的第一显示区域和第二显示区域；编辑单元，用于对所述隐私信息字段中的隐私内容进行遮挡处理，得到第一目标内容，对所述关键信息字段中的关键内容进行增强处理，得到第二目标内容；填充单元，用于将所述第一目标内容填充至所述第一显示区域，将所述第二目标内容填充至所述第二显示区域，生成所述目标保单的理赔评价图片。
[0078]
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
[0079]
本技术实施例还提供了一种电子设备，图5是本发明实施例的一种电子设备的结
构图，如图5所示，包括处理器51、通信接口52、存储器53和通信总线54，其中，处理器51，通信接口52，存储器53通过通信总线54完成相互间的通信；
[0080]
存储器53，用于存放计算机程序；
[0081]
处理器51，用于执行存储器53上所存放的程序时，实现如下步骤：获取目标保单的理赔记录信息；基于所述目标保单，在预设样式库中选择待生成评价信息的图片样式；采用所述理赔记录信息和所述图片样式生成所述目标保单的理赔评价图片，并对所述理赔记录信息中的敏感信息进行自定义编辑。
[0082]
进一步，在预设样式库中选择待生成评价信息的图片样式包括：在目标保单的评价编辑界面检测图片添加请求；根据所述图片添加请求从预设样式库读取若干个图片样式模板，并显示所述若干个图片样式模板；响应针对目标图片样式模板的选中指令，读取所述目标图片样式模板的模板参数，所述目标图片样式模板是若干个图片样式模板中任一模板，所述模板参数用于在评论编辑界面生成对应图片样式的空白图片。
[0083]
进一步，根据所述图片添加请求从预设样式库读取若干个图片样式模板包括：响应所述图片添加请求，在所述评价编辑界面显示图片添加方式的条目列表，其中，所述条目列表目包括自动生成条目；响应所述自动生成条目的选中指令，从预设样式库中随机读取若干个图片样式模板。
[0084]
进一步，采用所述理赔记录信息和所述图片样式生成所述目标保单的理赔评价图片包括：从所述理赔记录信息提取多个信息字段，基于所述图片样式生成空白图片；识别所述空白图片中的多个内容显示区域，其中，每个内容显示区域用于显示对应的信息字段；将所述多个信息字段分别填充至匹配的内容显示区域，生成所述目标保单的理赔评价图片。
[0085]
进一步，对所述理赔记录信息中的敏感信息进行自定义编辑包括：将所述理赔评价图片输入文本提取模型，输出所述理赔评价图片中的文本字符串；对所述文本字符串进行倒排索引匹配，输出命中预设词的隐私信息字符和关键信息字符；在所述理赔评价图片中对所述隐私信息字符所在的第一文本行进行遮挡处理，以及在所述理赔评价图片中对所述关键信息字符所在的第二文本行进行增强处理。
[0086]
进一步，将所述理赔评价图片输入文本提取模型，输出所述理赔评价图片中的文本字符串包括：将所述理赔评价图片输入文本提取模型的卷积层，输出所述理赔评价图片的卷积特征序列，其中，所述卷积层用于提取所述理赔评价图片中的局部像素块，每个局部像素块的像素特征对应一个卷积特征；将所述卷积特征序列输入所述文本提取模型的双向循环网络层，输出所述卷积特征序列的字典序号序列，其中，所述双向循环网络层用于对所述卷积特征序列中的每个卷积特征进行字符预估；将所述字典序号序列输入所述文本提取模型的映射层，输出所述字典序号序列的文本字符串，其中，所述映射层用于将所述字典序号序列中的字典序号转换为文本字符。
[0087]
进一步，对所述文本字符串进行倒排索引匹配，输出命中预设词的隐私信息字符和关键信息字符包括：采用预设词集合创建基于双字粒度的倒排索引，其中，所述预设词集合包括多个预设词，每个预设词在所述倒排索引中的查询字典包括若干个双字标记词；遍历所述文本字符串的每行文本，提取每两个相邻字符作为待选关键字；针对每个待选关键字，判断所述待选关键字是否命中所述查询字典；若所述待选关键字命中所述查询字典，判断所述待选关键字对应的关键词是否在当前语句中；若所述待选关键字对应的关键词在当
前语句中，将所述当前语句输出为所述隐私信息字符或所述关键信息字符。
[0088]
进一步，采用所述理赔记录信息和所述图片样式生成所述目标保单的理赔评价图片，并对所述理赔记录信息中的敏感信息进行自定义编辑包括：从所述理赔记录信息提取多个信息字段，基于所述图片样式生成空白图片；识别所述空白图片中的多个内容显示区域，其中，每个内容显示区域用于显示对应的信息字段；识别所述多个信息字段中的隐私信息字段和关键信息字段；查找与所述隐私信息字段和所述关键信息字段分别对应的第一显示区域和第二显示区域；对所述隐私信息字段中的隐私内容进行遮挡处理，得到第一目标内容，对所述关键信息字段中的关键内容进行增强处理，得到第二目标内容；将所述第一目标内容填充至所述第一显示区域，将所述第二目标内容填充至所述第二显示区域，生成所述目标保单的理赔评价图片。
[0089]
上述终端提到的通信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。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0090]
通信接口用于上述终端与其他设备之间的通信。
[0091]
存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，简称ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
[0092]
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
[0093]
在本技术提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的评价信息的生成方法。
[0094]
在本技术提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的评价信息的生成方法。
[0095]
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘
solid state disk(ssd))等。
[0096]
以上所述仅为本技术的较佳实施例而已，并非用于限定本技术的保护范围。凡在本技术的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本技术的保护范围内。
[0097]
以上所述仅是本技术的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。