[發明專利]一種目標對象的目標數據的獲取方法及裝置

有效

• 申請號: 201310224508.5
• 申請日: 2013-06-07
• 公開（公告）號: CN103279549A
• 公開（公告）日: 2013-09-04
• 發明（設計）人: 李壽山;薛云霞;周國棟
• 申請（專利權）人: 蘇州大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 常亮

1.一種目標對象的目標數據的獲取方法，其特征在于，包括：

獲取至少一個參考對象的參考評論參數作為訓練樣本，以由所述訓練樣本構建分類器；

利用所述分類器對目標對象的每條目標評論參數進行分類，以確定所述目標對象的目標評論參數中第一類別評論的第一數量值和第二類別評論的第二數量值；

依據所述第一數量值和所述第二數量值，獲取所述目標對象的目標數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述依據第一數量值和所述第二數量值，獲取所述目標對象的目標數據，包括：

利用計算所述目標對象的目標數據，其中，所述M為所述目標對象的目標數據，所述N₊為所述第一數量值，所述N_-為所述第二數量值。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述分類器包括最大熵分類器；

相應的，所述獲取至少一個參考對象的參考評論參數作為訓練樣本，以由所述訓練樣本構建分類器，包括：

獲取至少一個參考對象的參考評論參數；

對每條所述參考評論參數標注第一類別、第二類別或不確定類別；

對標注第一類別類別和第二類別后的每條參考評論參數進行分詞操作，得到訓練樣本；

利用所述訓練樣本構建最大熵分類器。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述分類器對目標對象的每條目標評論參數進行分類，以確定所述目標對象的目標評論參數中第一類別評論的第一數量值和第二類別評論的第二數量值，包括：

利用所述分類器分別確定目標對象的每條目標評論參數屬于第一類別評論的第一概率及屬于第二類別評論的第二概率；

分別判斷每條所述目標評論參數對應的第一概率是否大于第二概率，如果是，標記所述第一概率所屬的目標評論參數為第一類別評論，否則標記所述第一概率所屬的目標評論參數為第二類別評論；

確定在所述目標對象的目標評論參數中第一類別評論的數量為第一數量值，并確定在所述目標對象的目標評論參數中第二類別評論的數量為第二數量值。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在所述構建分類器之后，在所述利用所述分類器對目標對象的每條目標評論參數進行分類之前，所述方法還包括：

分別對目標對象的每條目標評論參數進行分詞操作；

將經過分詞操作的目標評論參數作為新的目標評論參數，執行所述利用所述分類器對目標對象的每條目標評論參數進行分類的步驟。

6.一種目標對象的目標數據的獲取裝置，其特征在于，包括：

分類器建立單元，用于獲取至少一個參考對象的參考評論參數作為訓練樣本，以由所述訓練樣本構建分類器；

數量值確定單元，用于利用所述分類器對目標對象的每條目標評論參數進行分類，以確定所述目標對象的目標評論參數中第一類別評論的第一數量值和第二類別評論的第二數量值；

數據獲取單元，用于依據所述第一數量值和所述第二數量值，獲取所述目標對象的目標數據。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述數據獲取單元具體用于：

利用計算所述目標對象的目標數據，其中，所述M為所述目標對象的目標數據，所述N₊為所述第一數量值，所述N_-為所述第二數量值。

8.根據權利要求6或7所述的裝置，其特征在于，所述分類器包括最大熵分類器；

相應的，所述分類器建立單元包括：

評論獲取子單元，用于獲取至少一個參考對象的參考評論參數；

評論標注子單元，用于對每條所述參考評論參數標注第一類別、第二類別或不確定類別；

評論分詞子單元，用于對標注第一類別和第二類別后的每條參考評論參數進行分詞操作，得到訓練樣本；

分類器構建子單元，用于利用所述訓練樣本構建最大熵分類器。