本申請實施例涉及通信技術領域，特別涉及一種名片生成方法。本申請實施例同時還涉及一種名片生成設備。

背景技術：

社會上人與人的交際往來統(tǒng)稱為社交，它是人們運用一定的方式(工具)傳遞信息、交流思想的意識，以達到某種目的的社會各項活動。當今時代，經(jīng)濟和社會環(huán)境的變化使得人與人之間的交往顯得更加重要。而互聯(lián)網(wǎng)的興起也極大地拓展了社交方式的工具以及內容。

隨著時代的改變以及移動互聯(lián)的崛起，目前人們身邊漸漸出現(xiàn)了很多社交軟件，人們常常利用社交軟件來通過網(wǎng)絡與其他各類人員進行交往和信息溝通。然而，發(fā)明人在實現(xiàn)本發(fā)明的過程發(fā)現(xiàn)，當人們在某個社交軟件聊天過程中談到某個聯(lián)系人或是介紹自己時，自己或是其他人要想根據(jù)聊天信息中所提及的姓名、手機號碼等聯(lián)系信息保存聯(lián)系人十分的麻煩。以手機終端為例，用戶需要先復制待保存聯(lián)系人的姓名，再從聊天軟件切換至通訊錄，隨后在通訊錄創(chuàng)建聯(lián)系人后，再從聊天軟件粘貼號碼或甚至其他信息(姓名，地址等)至通訊錄，整個流程十分復雜以及繁瑣。

由此可見，如何基于人們的聊天信息快速實現(xiàn)聯(lián)系人信息的創(chuàng)建，成為現(xiàn)有技術中亟待解決的技術問題。

技術實現(xiàn)要素：

本申請?zhí)岢隽艘环N名片生成方法和設備，用以實現(xiàn)簡便地通過聊天信息快速實現(xiàn)聯(lián)系人信息的創(chuàng)建，為此，本申請?zhí)岢龅囊环N名片生成方法，包括：

獲取用戶之間的聊天信息；

判斷所述聊天信息是否符合預設的觸發(fā)條件，并當判斷結果為是時，在符合觸發(fā)條件的聊天信息中提取可用于名片的聯(lián)系人信息；

基于提取的聯(lián)系人信息生成名片。

可選的，所述獲取用戶之間的聊天信息，具體包括：

實時獲取用戶之間的聊天信息；

或按照預設的時間區(qū)間，定時獲取前一個時間區(qū)間內的聊天信息。

可選的，所述觸發(fā)條件中包括為判斷是否為名片所需信息設置的概率閾值；

所述判斷所述聊天信息是否符合觸發(fā)條件，具體包括：

針對每一條聊天信息，對所述聊天信息中的字段進行分詞處理，生成一個或多個聊天關鍵詞；

基于預設的識別模型確定生成的各聊天關鍵詞對應的概率，并通過綜合各所述概率確定總概率；所述識別模型中包含有多個關鍵詞以及各關鍵詞成為名片信息的概率；

若所述總概率大于或等于所述觸發(fā)條件中的概率閾值，則確定所述聊天信息符合觸發(fā)條件；

若所述總概率小于所述觸發(fā)條件中的概率閾值，則確定所述聊天信息不符合觸發(fā)條件。

可選的，所述識別模型是通過對社交軟件的歷史聊天數(shù)據(jù)中的關鍵詞和標識進行訓練得到的。

可選的，所述基于提取的聯(lián)系人信息生成名片，具體包括：

判斷提取的聯(lián)系人信息的數(shù)量與類型是否滿足生成名片的需要；

若判斷結果為是，則基于滿足生成名片需要的聯(lián)系人信息生成名片；

若判斷結果為否，則在預設時間段內繼續(xù)獲取新生成的聊天信息，并基 于所有獲取的聊天信息生成名片。

可選的，所述基于提取的聯(lián)系人信息生成名片之后，還包括：

展示生成的名片，并生成提示信息，其中，所述提示信息用于提示用戶是否需要保存生成的名片；

當接收到保存名片的信號時，保存生成的名片。

本申請還提出了一種名片生成設備，包括：

獲取模塊，用于獲取用戶之間的聊天信息；

判斷模塊，用于判斷所述聊天信息是否符合預設的觸發(fā)條件；

提取模塊，用于當判斷結果為是時，在符合觸發(fā)條件的聊天信息中提取可用于名片的聯(lián)系人信息；

生成模塊，用于基于提取的聯(lián)系人信息生成名片。

可選的，所述獲取模塊，具體包括：

實時獲取用戶之間的聊天信息；

或按照預設的時間區(qū)間，定時獲取前一個時間區(qū)間內的聊天信息。

可選的，所述觸發(fā)條件中包括為判斷是否為名片所需信息設置的概率閾值；

所述判斷模塊，具體用于：

針對每一條聊天信息，對所述聊天信息中的字段進行分詞處理，生成一個或多個聊天關鍵詞；

基于預設的識別模型確定生成的各聊天關鍵詞對應的概率，并通過綜合各所述概率確定總概率；所述識別模型中包含有多個關鍵詞以及各關鍵詞成為名片信息的概率；

若所述總概率大于或等于所述觸發(fā)條件中的概率閾值，則確定所述聊天信息符合觸發(fā)條件；

若所述總概率小于所述觸發(fā)條件中的概率閾值，則確定所述聊天信息不符合觸發(fā)條件。

可選的，所述識別模型是通過對社交軟件的歷史聊天數(shù)據(jù)中的關鍵詞和標識進行訓練得到的。

可選的，所述生成模塊，具體用于：

判斷提取的聯(lián)系人信息的數(shù)量與類型是否滿足生成名片的需要；

若判斷結果為是，則基于滿足生成名片需要的聯(lián)系人信息生成名片；

若判斷結果為否，則在預設時間段內繼續(xù)獲取新生成的聊天信息，并基于所有獲取的聊天信息生成名片。

可選的，該設備還包括：

處理模塊，用于展示生成的名片，并生成提示信息，其中，所述提示信息用于提示用戶是否需要保存生成的名片；

當接收到保存名片的信號時，保存生成的名片。

與現(xiàn)有技術相比，本申請通過獲取用戶之間的聊天信息；判斷所述聊天信息是否符合預設的觸發(fā)條件，并當判斷結果為是時，在符合觸發(fā)條件的聊天信息中提取可用于名片的聯(lián)系人信息；基于提取的聯(lián)系人信息生成名片，實現(xiàn)了自動基于聊天信息生成名片，減少了用戶的操作，提高了用戶的體驗。

附圖說明

圖1為本申請實施例公開的一種名片生成方法的流程示意圖；

圖2為本申請實施例公開的一種名片的示意圖；

圖3為本申請實施例公開的一種名片生成設備的結構示意圖。

具體實施方式

如背景技術所述，現(xiàn)有技術中并沒有基于人們的聊天信息快速實現(xiàn)聯(lián)系 人信息創(chuàng)建的方式，為此，本申請實施例公開了一種名片生成方法，實現(xiàn)了通過聊天信息來快速創(chuàng)建聯(lián)系人信息，如圖1所示，該方法包括以下步驟：

步驟101、獲取用戶之間的聊天信息。

具體的，用戶之間聊天信息的獲取，可以是實時獲取用戶之間的聊天信息；或按照預設的時間區(qū)間，定時獲取前一個時間區(qū)間內的聊天信息。例如在某社交軟件上，用戶們聊天所產(chǎn)生的聊天信息，可以通過其中的對話框來劃分為一條一條的聊天信息。若是進行實時獲取，可以每當產(chǎn)生一條聊天信息，就獲取該條聊天信息。若是進行定時獲取，可以設置一個時間區(qū)間，例如為1分鐘，以此每隔1分鐘獲取前1分鐘內所產(chǎn)生的聊天記錄。此外，聊天信息一般是以文字的形式來進行的，若聊天信息中包括語音信息，則將語音信息轉換為文字信息。

步驟102、判斷所述聊天信息是否符合預設的觸發(fā)條件。

具體的，預設設置有觸發(fā)條件，該觸發(fā)條件中包括為判斷是否為名片所需信息設置的概率閾值。

其中，具體判斷過程包括：

針對每一條聊天信息，對所述聊天信息中的字段進行分詞處理，生成一個或多個聊天關鍵詞；

基于預設的識別模型確定生成的各聊天關鍵詞對應的概率，并通過綜合各所述概率確定總概率；所述識別模型中包含有多個關鍵詞以及各關鍵詞成為名片信息的概率；

若所述總概率大于或等于所述觸發(fā)條件中的概率閾值，則確定所述聊天信息符合觸發(fā)條件；

若所述總概率小于所述觸發(fā)條件中的概率閾值，則確定所述聊天信息不符合觸發(fā)條件。

在此，以一個具體的實施例來進行說明，例如獲取到的一條聊天將信息為：“用戶1：你知道劉山的住址嗎？”。針對該聊天記錄，對其進行分詞處理，例如生成的聊天關鍵詞為“劉山”以及“住址”。再通過預設的識別模型來對這兩個聊天關鍵詞進行識別，確定各個聊天關鍵詞成為名片信息的概率。具體的，例如“劉山”作為人名，作為名片信息的概率是很高的，例如對應的概率為0.7；而住址一般是不會作為名片信息的，通常情況下是用公司地址作為名片信息，因此對應的概率很低，例如設置為0.1。如此，通過綜合這兩個概率，得到一個總概率，例如可以通過直接相加，則總概率為0.7+0.1＝0.8。若預設的概率閾值為0.5，則可確認該條聊天信息符合觸發(fā)條件。并在確定符合觸發(fā)條件之后執(zhí)行步驟103.

若總概率小于觸發(fā)條件中的概率閾值，則確定聊天信息不符合觸發(fā)條件，并選取下一條聊天信息，進行與上述相同的判斷過程。

其中，該識別模型是通過對社交軟件的歷史聊天數(shù)據(jù)中的關鍵詞和標識進行訓練得到的。

具體的通過對歷史數(shù)據(jù)的關鍵詞庫中的各關鍵詞與label(標識)進行訓練，以及從獲取到的聊天信息中抽出對應名片主題的各個屬性(例如包括姓名，電話，公司地址，公司名稱)來進行訓練、得到各關鍵字的觸發(fā)名片需求的概率。

步驟103、當判斷結果為是時，在符合觸發(fā)條件的聊天信息中提取可用于名片的聯(lián)系人信息。

具體的，當確定聊天信息符合觸發(fā)條件時，從聊天信息中提取可用于名片的聯(lián)系人信息，具體的，可選擇一段時間內的多條符合觸發(fā)條件的聊天信息來進行提取，在此以一個具體的例子來進行說明，例如獲取到的一段符合觸發(fā)條件的聊天信息為：

A君：你還記得王小明嗎？

B君：記得啊，我還有他電話

A君：那你把他電話告訴我

B君：13666666666

A君：他現(xiàn)在在哪里啊

B君：在A公司上班呢

其中，從第一條聊天信息為中提取的聯(lián)系人信息為“王小明”，從第二條和第三條聊天信息中提取的聯(lián)系人信息為“電話”，從第四條聊天信息提取的聯(lián)系人信息為“13666666666”，從第五條聊天信息提取的聯(lián)系人信息為“在哪兒”，從第六條聊天信息中提取的聯(lián)系人信息為“A公司”。

在此還可以進行結合具體的聊天場景，以及具體的聊天上下文關聯(lián)，以及名片信息的格式需要，對獲取的聯(lián)系人信息進行適當補充和修正。

具體的，“王小明”作為人名，在名片中體現(xiàn)應該為“姓名：王小明”；至于提取的“電話”與“13666666666”，基于上下文聯(lián)系可以關聯(lián)起來，將其體現(xiàn)為“電話：13666666666”，當然，并不是可以進行隨意關聯(lián)，為了提高準確性，例如就可以通過驗證13666666666的位數(shù)或者查詢通訊號碼數(shù)據(jù)庫來判斷其是否是手機號，再繼續(xù)判斷是否可以與“電話”關聯(lián)。再例如，若出現(xiàn)關鍵詞“郵箱”，能與之關聯(lián)的其他聯(lián)系人信息中就需要包括“@”(當然，也可能出現(xiàn)賬號為111的123郵箱，在此情況下，可以自動補全信息為111@126.com后再進行關聯(lián))。而“在哪兒”與“A公司”由于其上下文關系，確定是可以關聯(lián)的，為此，就可以基于名片信息的格式要求將“在哪兒”修正為“地址”，也可以修正為“公司地址”，在此以“地址”為例來進行說明，修正關聯(lián)后的信息體現(xiàn)為“地址：A公司”

步驟104、基于提取的聯(lián)系人信息生成名片。

具體的生成過程，包括：

判斷提取的聯(lián)系人信息的數(shù)量與類型是否滿足生成名片的需要；

若判斷結果為是，則基于滿足生成名片需要的聯(lián)系人信息生成名片；

若判斷結果為否，則在預設時間段內繼續(xù)獲取新生成的聊天信息，并基于所有獲取的聊天信息生成名片。

在此，仍以上述例子來進行說明，由上述，獲取的聯(lián)系人信息有:

(1)“姓名：王小明”，(2)“電話”與“13666666666”，(3)“地址：A公司”，聯(lián)系人信息的數(shù)量為3個，類型也為3個，具體的類型可以基于聯(lián)系人的各方面的屬性來進行區(qū)分，例如可以區(qū)分為：姓名，聯(lián)系方式(例如可以包括電話，郵箱，社交軟件號)，聯(lián)系地址(例如可以包括公司地址)。并判斷其是否滿足生成名片的需要，具體的，可以通過與預設的聯(lián)系人信息的數(shù)量閾值和類型閾值進行比較，若數(shù)量大于數(shù)量閾值，且類型數(shù)也大于類型閾值，則可確定滿足生成名片的需要，并進行生成名片的過程。

而若是判斷結果為不滿足，在選擇一個時間段，例如為10分鐘，繼續(xù)獲取接下來10分鐘內的聊天信息，并對這10分鐘內的聊天信息執(zhí)行上述步驟102和步驟103，得到這10分鐘的聊天信息對應的聯(lián)系人信息，并與原先得到的聯(lián)系人信息合并，并基于合并后的聯(lián)系人信息生成名片。

具體的名片生成過程中，考慮到各個國家民族等的風俗習慣等有所不同，可以基于此預先設置多個名片模板，名片模板中預設有不同類型的聯(lián)系人信息與名片中所處位置的對應關系。具體生成的過程基于該對應關系，將各聯(lián)系人信息寫入到對應位置。

而在生成名片之后，還包括：

展示生成的名片，并生成提示信息，其中，所述提示信息用于提示用戶是否需要保存生成的名片；

當接收到保存名片的信號時，保存生成的名片。

具體的，仍以上述例子來進行說明，在生成名片之后，會進行名片展示，具體名片可以體現(xiàn)為一個輕打擾對話框，如圖2所示，與此同時，生成提示信息，用以提示用戶，是否需要保存該名片，若接收到保存名片的信號，保存生成的名片，若檢測到存在有歷史名片，可以將該保存的名片與歷史名片進行比對，并對相同類型的聯(lián)系人信息進行更新。

為了對本申請進行進一步的說明，本申請實施例還提出了一種名片生成設備，如圖3所示，包括：

獲取模塊301，用于獲取用戶之間的聊天信息；

判斷模塊302，用于判斷所述聊天信息是否符合預設的觸發(fā)條件；

提取模塊303，用于當判斷結果為是時，在符合觸發(fā)條件的聊天信息中提取可用于名片的聯(lián)系人信息；

生成模塊304，用于基于提取的聯(lián)系人信息生成名片。

具體的，所述獲取模塊301，具體包括：

實時獲取用戶之間的聊天信息；

或按照預設的時間區(qū)間，定時獲取前一個時間區(qū)間內的聊天信息。

具體的，所述觸發(fā)條件中包括為判斷是否為名片所需信息設置的概率閾值；

所述判斷模塊302，具體用于：

針對每一條聊天信息，對所述聊天信息中的字段進行分詞處理，生成一個或多個聊天關鍵詞；

基于預設的識別模型確定生成的各聊天關鍵詞對應的概率，并通過綜合各所述概率確定總概率；所述識別模型中包含有多個關鍵詞以及各關鍵詞成為名片信息的概率；

若所述總概率大于或等于所述觸發(fā)條件中的概率閾值，則確定所述聊天信息符合觸發(fā)條件；

若所述總概率小于所述觸發(fā)條件中的概率閾值，則確定所述聊天信息不符合觸發(fā)條件。

具體的，所述識別模型是通過對社交軟件的歷史聊天數(shù)據(jù)中的關鍵詞和標識進行訓練得到的。

具體的，所述生成模塊304，具體用于：

判斷提取的聯(lián)系人信息的數(shù)量與類型是否滿足生成名片的需要；

若判斷結果為是，則基于滿足生成名片需要的聯(lián)系人信息生成名片；

若判斷結果為否，則在預設時間段內繼續(xù)獲取新生成的聊天信息，并基于所有獲取的聊天信息生成名片。

具體的，該設備還包括：

處理模塊，用于展示生成的名片，并生成提示信息，其中，所述提示信息用于提示用戶是否需要保存生成的名片；

當接收到保存名片的信號時，保存生成的名片。

本申請通過獲取用戶之間的聊天信息；判斷所述聊天信息是否符合預設的觸發(fā)條件，并當判斷結果為是時，在符合觸發(fā)條件的聊天信息中提取可用于名片的聯(lián)系人信息；基于提取的聯(lián)系人信息生成名片，實現(xiàn)了自動基于聊天信息生成名片，減少了用戶的操作，提高了用戶的體驗。

通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到本申請可以通過硬件實現(xiàn)，也可以借助軟件加必要的通用硬件平臺的方式來實現(xiàn)?；谶@樣的理解，本申請的技術方案可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該軟件產(chǎn)品可以存儲在一個非易失性存儲介質(可以是CD-ROM，U盤，移動硬盤等)中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服 務器，或者網(wǎng)絡設備等)執(zhí)行本申請各個實施場景所述的方法。

本領域技術人員可以理解附圖只是一個優(yōu)選實施場景的示意圖，附圖中的模塊或流程并不一定是實施本申請所必須的。

本領域技術人員可以理解實施場景中的裝置中的模塊可以按照實施場景描述進行分布于實施場景的裝置中，也可以進行相應變化位于不同于本實施場景的一個或多個裝置中。上述實施場景的模塊可以合并為一個模塊，也可以進一步拆分成多個子模塊。

上述本申請序號僅僅為了描述，不代表實施場景的優(yōu)劣。

以上公開的僅為本申請的幾個具體實施場景，但是，本申請并非局限于此，任何本領域的技術人員能思之的變化都應落入本申請的保護范圍。