一种基于文本哈希的确定性评分整形方法及装置

本发明涉及医学影像处理与脑血管智能诊断，具体为一种基于文本哈希的确定性评分整形方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着数字界面技术的持续普及与迭代，页面视觉质量评价已成为界面设计优化、产品体验评估、用户交互检测的核心环节，行业对页面视觉质量的量化评分需求不断提升。页面视觉质量评价需要兼顾主观文本评价内容与客观页面视觉特征，评分整形作为原始评分转化为最终展示分值的关键步骤，直接决定评分结果的合理性与实用性。当前行业内的评分整形环节，亟需解决原始评分突兀、与实际视觉状态脱节、结果波动等问题，需要整合评价信息与多类视觉特征、依托稳定算法实现分值规整的技术方案，以此完善页面视觉质量评价体系，满足行业对精准、规范、稳定评分展示的核心需求，为界面视觉评估与优化提供可靠的技术支撑。

2、传统页面视觉质量评分整形技术存在明显缺陷，无法适配当前行业的实际应用需求。传统处理方式多采用简单数值调整或无固定基准的扰动处理，评分结果不具备确定性，相同输入条件下易出现分值波动，一致性与稳定性难以保障。此类技术未将评价文本与页面客观视觉特征纳入核心处理依据，评分逻辑片面，无法精准匹配页面真实视觉质量。多维度评分场景中未设置独立运算机制，各维度分值易相互干扰，场景适配性不足。同时缺乏完善的评分合法性校验流程，异常与无效评分易进入处理环节，降低结果准确性。分值边界无规范约束，易超出合理展示范围，整体流程严谨性不足，评分结果可信度低，无法为页面视觉质量评价提供有效支撑。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷/之一，本技术的目的是提供一种基于文本哈希的确定性评分整形方法、装置、电子设备及存储介质。

2、本技术的第一方面，提供一种基于文本哈希的确定性评分整形方法，包括：

3、s1、获取评价信息与页面视觉特征：获取待评分页面的页面视觉质量评价结果，从所述页面视觉质量评价结果中定向提取评分维度标识、与所述评分维度标识唯一对应的原始评分值、完整的评价文本内容，同时提取待评分页面的页面布局特征、颜色特征、元素密度、视觉复杂度四类页面视觉特征，将页面视觉特征纳入评分整形核心输入，为分布式环境下确定性评分整形提供多维度统一数据基准；

4、s2、分段映射生成基础展示分值：将s1提取的原始评分值输入至基础展示分值分段映射算法中，通过该算法的分段运算处理，生成对应的基础展示分值，保障分布式节点间基础分值计算逻辑统一，提升计算稳定性；

5、s3、多特征联合构造种子字符串：按照评分维度标识、原始评分值字符串、总体评价文本、维度点评文本、页面布局特征、颜色特征、元素密度、视觉复杂度的固定排列顺序，执行连续字符串拼接处理，构造得到唯一的种子字符串，通过页面结构特征、视觉特征与文本特征联合生成种子，杜绝分布式环境下种子生成偏差，保障系统一致性；

6、s4、滚动哈希算值：对s3构造完成的种子字符串执行滚动哈希计算算法，通过逐字符迭代运算的方式，得到固定不变的确定性哈希值，依托逐字符迭代的确定性运算，生成唯一且可复现的哈希结果，从根源上规避分布式环境下随机扰动、缓存不一致导致的评分波动；

7、s5、生成扰动叠加：基于s4得到的确定性哈希值，通过有界扰动量生成算法生成固定数值范围的有界扰动量，将所述有界扰动量与s2得到的基础展示分值执行数值叠加运算，然后通过中间评分值计算取整算法对叠加结果进行取整处理，得到中间评分值，实现分布式节点间分值微调逻辑统一，保障计算稳定性；

8、s6、边界限制出分：对s5得到的中间评分值执行最终展示评分边界限制算法，通过上下限数值约束处理，得到最终展示评分，将评分约束在合理有效区间内，过滤异常分值，提升分布式环境下评分数据的规范性与系统一致性。

9、可选地，所述s1中，获取页面视觉质量评价结果的具体执行流程包括：

10、获取待评分页面的rgb真彩色页面截图、html源码格式或json结构化格式的页面结构化数据、包含页面元素坐标、尺寸、颜色、字体、对齐方式的页面视觉参数，全面采集页面视觉相关的多维度数据，完整覆盖页面视觉质量评价所需的全部信息；

11、根据所述页面视觉参数计算页面元素占用率、文本内容对齐度、版面整体平衡度、色彩对比度四类机器视觉指标，量化页面视觉核心特征，为模型评价提供客观的数值化参考；

12、将所述页面截图、页面结构化数据、四类机器视觉指标输入至多模态视觉评价模型，生成包含评分维度标识、原始评分值、评价文本内容的页面视觉质量评价结果，结合多模态数据与量化指标，输出客观、全面的页面视觉质量评价结果。

13、所述s1中的评分维度标识为布局维度、比例维度、配色维度中的任意一种或多种组合，适配页面视觉质量多维度评价需求，实现单一或多维度评分的独立整形；所述评价文本内容包含总体评价文本与维度点评文本两类，所述总体评价文本为描述页面整体视觉质量的文本内容，所述维度点评文本为与单一评分维度标识对应的专项视觉质量描述文本；所述页面布局特征为页面元素坐标与排版结构编码值，颜色特征为页面主色与对比度编码值，元素密度为页面单位面积元素数量值，视觉复杂度为页面元素层级与纹理复杂度编码值，三类特征与文本特征联合构成种子生成核心要素。

14、可选地，所述s3中构造种子字符串的具体规则为：严格按照评分维度标识、原始评分值字符串、总体评价文本、维度点评文本、页面布局特征、颜色特征、元素密度、视觉复杂度的固定顺序依次执行拼接操作，拼接全程采用utf-8编码格式完成；将数值型原始评分值转换为保留一位小数的文本型字符串，作为原始评分值字符串参与拼接；拼接过程中自动剔除评价文本、页面视觉特征内的空格、标点符号、换行符等所有特殊字符，仅保留纯文本与特征编码内容，保障分布式环境下种子字符串生成规则统一，提升缓存一致性。

15、可选地，所述s4中滚动哈希计算算法的具体执行流程为：按照种子字符串的字符前后排列顺序，依次读取每一个字符对应的标准utf-16码元值；每完成一个字符码元值的读取，即通过滚动哈希计算算法对当前哈希值执行一次迭代更新；重复迭代更新操作直至种子字符串内全部字符读取完毕，读取完成后输出最终的确定性哈希值；滚动哈希计算算法的数学表达式为：hi+1=(hi×31+codei) mod 232；其中，hi+1为第i+1次迭代运算后得到的当前哈希值，hi第 i次迭代后的哈希值，h0为算法固定的初始哈希值，系数31为哈希迭代运算的固定乘数因子，codei为种子字符串内第i个字符对应的标准utf-16码元值，mod 232为将迭代运算结果约束在32位无符号整数范围内的取模运算，逐字符迭代与固定参数运算确保哈希值绝对确定，32位数值约束保障运算结果稳定，为分布式环境下有界扰动量生成提供统一可靠的基准数据，保障计算稳定性。

16、可选地，所述s1中提取原始评分值后执行合法性校验操作；合法性校验的具体规则为：剔除数值小于0的异常原始评分值；将数值等于0的无效原始评分值标记为终止流程状态，并直接输出原始评分值0作为最终展示评分，不执行后续评分整形步骤；仅对数值大于0的合法原始评分值继续执行步骤s2至s6的评分整形步骤，提前过滤异常、无效评分，减少无效运算流程，提升分布式系统评分整形效率，保障系统一致性。

17、可选地，当页面视觉质量评价结果同时包含布局、比例、配色多个评分维度时，分别对布局评分维度、比例评分维度、配色评分维度独立且完整地执行步骤s1至s6的全部评分整形步骤，分别得到各评分维度对应的最终展示评分；各评分维度的评分整形运算过程相互独立，互不干扰，避免分布式多节点间多维度评分运算交叉干扰，保障各维度评分的精准度与系统一致性。

18、本技术的第二方面，一种基于文本哈希的确定性评分整形装置，该装置包括：

19、评分结果与视觉特征获取模块：用于获取待评分页面的页面视觉质量评价结果，从页面视觉质量评价结果中提取评分维度标识、与评分维度标识唯一对应的原始评分值、评价文本内容，同时提取页面布局特征、颜色特征、元素密度、视觉复杂度，对所述原始评分值执行合法性校验，剔除数值小于0的异常原始评分值，标记数值等于0的无效原始评分值；

20、基础分映射模块：用于将合法性校验通过的原始评分值输入基础展示分值分段映射算法执行分段运算，生成对应的基础展示分值；

21、多特征种子构造模块：用于按照评分维度标识、原始评分值字符串、总体评价文本、维度点评文本、页面布局特征、颜色特征、元素密度、视觉复杂度的固定顺序执行utf-8编码字符串拼接，剔除拼接内容中的空格、标点符号、换行符等特殊字符，构造得到唯一的种子字符串；

22、哈希计算模块：用于对种子字符串以初始哈希值0为起点，逐字符读取标准utf-16码元值，执行滚动哈希计算算法进行迭代运算，遍历全部字符后得到确定性哈希值；扰动生成模块：用于基于确定性哈希值通过有界扰动量生成算法进行运算，生成固定数值范围的有界扰动量；

23、评分限制模块：用于将有界扰动量与基础展示分值执行数值叠加运算，通过中间评分值计算取整算法对叠加结果执行四舍五入取整处理得到中间评分值，对中间评分值执行最终展示评分边界限制算法进行上下限数值约束，得到最终展示评分；结果输出模块：用于输出最终展示评分，最终展示评分是1至99之间的整数。

24、本技术的第三方面，提供一种电子设备，包括：

25、存储器，其上存储有计算机程序；

26、处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现本技术第一方面提供的任一项所述方法的步骤。

27、本技术的第四方面，提供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本技术第一方面提供的任一项所述方法的步骤。

28、有益效果

29、与现有技术相比，该基于文本哈希的确定性评分整形方法、装置、电子设备及存储介质具备如下有益效果：

30、一、本发明通过融合评价信息与页面视觉特征作为评分整形核心输入，结合分段映射运算生成基础展示分值，依托多特征联合构造种子字符串并采用滚动哈希计算得到确定性哈希值，再通过有界扰动叠加与边界限制处理得到最终展示评分，全程保障评分结果的确定性与稳定性，同一输入条件下可输出固定一致的展示分值，规避传统评分方式中随机波动、结果不一致的问题。同时结合合法性校验过滤异常与无效评分值，保障流程运行严谨高效，针对多维度评价场景采用独立运算模式，各维度评分处理互不干扰，适配多元评价需求。该方式让评分结果紧密贴合页面实际视觉质量，分值生成逻辑完整且依据充分，有效提升评分结果的可信度与合理性，优化页面视觉质量评分的展示效果，解决传统评分与实际视觉状态脱节、分值不稳定的问题。

31、二、本发明通过滚动哈希逐字符迭代运算确保哈希值唯一固定，为扰动生成提供稳定基准，搭配有界扰动量生成与分值叠加处理，在保证评分确定性的同时提升展示分值的自然度，避免分值过于生硬突兀。通过边界限制算法约束最终分值范围，让展示分值符合常规使用规范，多特征联合拼接种子字符串可整合评价文本与各类视觉特征，让评分依据更全面详实。分段映射算法优化基础分值生成逻辑，提升分值与原始评分的适配性，合法性校验快速处理无效评分，简化流程执行步骤，多维度独立运算提升整体处理效率，全方位实现评分整形的精准性、规范性与实用性，让页面视觉质量评分更贴合实际应用场景，增强评分结果的适用性与用户接受度。

32、由附加特征带来的其他技术效果将在相应的实施例中进一步阐述。