[發明專利]一種產品特征的挖掘與評價方法

有效

• 申請號: 201610903523.6
• 申請日: 2016-10-17
• 公開（公告）號: CN106649519B
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發明（設計）人: 孫鵬飛;吳國仕;許可
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F40/242;G06F40/253;G06F40/289;G06F40/216;G06Q30/02
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 李陽;于潔

1.一種產品特征的挖掘與評價方法，其特征在于，包括：

隨機抓取多條消費者對于產品的文本評論信息訓練感情詞典與產品特征詞典；

確定目標產品，并從電子商務平臺上抓取多條不同消費者對于目標產品的文本評論信息；

根據所述感情詞典與產品特征詞典，依次從每條所述文本評論信息中抽取出產品特征-感情詞語對，并使用所述產品特征-感情詞語對迭代更新所述感情詞典與產品特征詞典，直到多條所述文本評論信息均被處理；

對所有被抽取出的所述產品特征-感情詞語對進行統計，獲得該產品的產品特征與感情評價；

所述隨機抓取多條消費者對于產品的文本評論信息訓練感情詞典包括：

確定每條所述隨機抓取的文本評論信息為正面評價或負面評價；

對每條所述隨機抓取的文本評論信息進行分詞處理，并對分詞處理得到的每個詞進行詞性標注；

使用樸素貝葉斯方法將分詞處理得到的每個形容詞按照該形容詞的出現次數計算該形容詞的在正面評價與負面評價中的先驗概率；

根據該形容詞的在正面評價與負面評價中的先驗概率將該形容詞歸為正面詞語或負面詞語，并加入所述感情詞典中；

所述對每條所述隨機抓取的文本評論信息進行分詞處理時，也將表情符號、標點符號、習慣用語與基于正則表達式的句型模板視為單詞進行分詞處理；對分詞處理得到的每個詞進行詞性標注時，也將表情符號、標點符號、習慣用語與基于正則表達式的句型模板視為單詞進行詞性標注，并標注為形容詞；

隨機抓取多條消費者對于產品的文本評論信息訓練產品特征詞典包括：

對每條所述隨機抓取的文本評論信息進行分詞處理，并對分詞處理得到的每個詞進行詞性標注；

提取出分詞處理得到的所有獨立名詞并加入所述產品特征詞典中；

提取出分詞處理得到的所有多個名詞直接相連形成的復合詞，并將所述復合詞整體作為單個名詞加入所述產品特征詞典中；

提取出分詞處理得到的所有多個名詞之間以“的”相連形成的短語，并將所述短語整體作為單個名詞加入所述產品特征詞典中。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述感情詞典與產品特征詞典，依次從每條所述文本評論信息中抽取出產品特征-感情詞語對包括：

依次指定每條所述文本評論信息，并對所述被指定文本評論信息進行預處理；

從預處理后的所述被指定文本評論信息中提取出與所述感情詞典記載相匹配的單詞，作為所述被指定文本評論信息的感情詞匯；

從預處理后的所述被指定文本評論信息中提取出與所述產品特征詞典記載相匹配的單詞，作為所述被指定文本評論信息的產品特征詞匯；

根據所述感情詞匯與產品特征詞匯，通過“產品特征-感情”模型在預處理后的所述被指定文本評論信息中提取出多個產品特征-感情詞語對。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，對所述被指定文本評論信息進行預處理包括：

將所述被指定文本評論信息分割為按一定順序連接的多個單詞；

對所述每個單詞進行詞性標注。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，根據所述提取出的感情詞匯與產品特征詞匯，通過“產品特征-感情”模型在預處理后的所述被指定文本評論信息中提取出多個產品特征-感情詞語對包括：

依次指定每個所述感情詞匯，根據所述被指定感情詞匯在預處理后的所述被指定文本評論信息中的單詞位置，提取該位置以前預先指定長度內所有詞性被標注為名詞的單詞，并將所述被指定感情詞匯與每個詞性被標注為名詞的所述單詞一一建立產品特征-感情詞語對，直到每個所述感情詞匯都被指定過；

依次指定每個所述產品特征詞匯，根據所述被指定產品特征詞匯在預處理后的所述被指定文本評論信息中的單詞位置，提取該位置以后預先指定長度內所有詞性被標注為形容詞的單詞，并將所述被指定產品特征詞匯與每個詞性被標注為形容詞的所述單詞一一建立產品特征-感情詞語對，直到每個所述產品特征詞匯都被指定過。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述產品特征-感情詞語對迭代更新所述感情詞典與產品特征詞典包括：

將所述產品特征-感情詞語對中的感情部分單詞并入所述感情詞典中；

將所述產品特征-感情詞語對中的產品特征部分單詞并入所述產品特征詞典中。