[發明專利]一種輿情信息提取方法、裝置、終端設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201710664561.5
• 申請日: 2017-08-04
• 公開（公告）號: CN107391493B
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 張偉毅;周榮海;呂斌;沈敏玲
• 申請（專利權）人: 青木數字技術股份有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06Q30/02
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 麥小嬋;郝傳鑫

1.一種輿情信息提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取商品的第一評論語句；

根據優先級語料庫對所述第一評論語句進行分詞；

調用停用詞語料庫去除分詞后的所述第一評論語句中的停用詞，得到包括至少一個分詞的第二評論語句；

基于每個分詞的類型及分詞之間的順序關系，從所述第二評論語句中提取出至少一個評論結構；其中，所述分詞的類型包括用戶情感詞、用戶行為詞；所述評論結構包括用戶行為NA結構、用戶行為獨立結構；

則所述基于每個分詞的類型及分詞之間的順序關系，從所述第二評論語句中提取出至少一個評論結構，具體包括：

依次獲取所述第二評論語句中的每個分詞的類型；

當判斷當前分詞的類型為用戶行為詞且該分詞的下一個分詞的類型為用戶情感詞時，將該分詞及該分詞的下一個分詞作為一個用戶行為NA結構；

當判斷當前分詞的類型為用戶情感詞且該分詞的上一個分詞的類型不為用戶行為詞時，或者當判斷該分詞的類型為用戶情感詞且所述分詞不存在上一個分詞時，將該分詞作為一個用戶行為獨立結構；

根據提取的所述評論結構獲取所述商品的評價情況。

2.根據權利要求1所述的輿情信息提取方法，其特征在于，所述分詞的類型還包括商品維度詞、商品情感詞；

所述評論結構還包括商品維度NA結構和商品維度獨立結構；

則所述基于每個分詞的類型及分詞之間的順序關系，從所述第二評論語句中提取出至少一個評論結構，具體還包括：

依次獲取所述第二評論語句中的每個分詞的類型；

當判斷當前分詞的類型為商品維度詞且該分詞的下一個分詞的類型為商品情感詞時，將該分詞及該分詞的下一個分詞作為一個商品維度NA結構；

當判斷當前分詞的類型為商品情感詞且該分詞的上一個分詞的類型不為商品維度詞時，或者當判斷該分詞的類型為商品情感詞且所述分詞不存在上一個分詞時，將該分詞作為一個商品維度獨立結構。

3.根據權利要求2所述的輿情信息提取方法，其特征在于，所述根據提取的所述評論結構獲取所述商品的評價情況，具體包括：

當所述評論結構為商品維度NA結構時，調用維度詞語料庫對所述商品維度詞進行同義轉換，調用情感詞語料庫對所述商品情感詞進行等級轉換，根據所述同義轉換及所述等級轉換的結果獲取所述商品維度NA結構對應的商品的商品維度分數；

當所述評論結構為商品維度獨立結構時，調用維度情感詞語料庫對所述商品情感詞進行商品維度判別及情感詞等級轉換，根據所述商品維度判別及情感詞等級轉換的結果獲取所述商品維度獨立結構對應的商品的商品維度分數。

4.根據權利要求3所述的輿情信息提取方法，其特征在于，所述根據提取的所述評論結構獲取所述商品的評價情況，具體包括：

當所述評論結構為用戶行為NA結構時，調用用戶行為詞典對所述用戶行為詞和所述用戶情感詞進行維度轉換，根據所述維度轉換的結果獲取所述用戶行為NA結構對應的商品的用戶行為分數；

當所述評論結構為用戶行為獨立結構時，調用獨立情感詞語料庫對所述用戶情感詞進行維度轉換，根據所述維度轉換的結果獲取所述用戶行為獨立結構對應的商品的用戶行為分數。

5.根據權利要求4所述的輿情信息提取方法，其特征在于，還包括：

根據所述商品維度分數及所述用戶行為分數獲得對應商品的滿意度指數。

6.根據權利要求1至5任意一項所述的輿情信息提取方法，其特征在于，所述根據優先級語料庫對所述第一評論語句進行分詞，具體包括：

對所述第一評論語句中的固定組合詞匯進行優先劃分；

基于詞頻的最大切分組合對優先劃分后的所述第一評論語句中未劃分的部分進行劃分；

調用Viterbi算法對再次劃分后的所述第一評論語句中未劃分的無法識別的部分進行識別并劃分。