[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

本發明公開了一種輿情信息提取方法，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；根據提取的所述評論結構獲取所述商品的評價情況。本發明還提供了一種輿情信息提取裝置、終端設備及計算機可讀存儲介質，多維度挖掘提取評論數據，為商家提供準確直觀地數據信息，為商家制定并調整后續運營決策提供參考。

技術領域

本發明涉及計算機領域，尤其涉及一種輿情信息提取方法、裝置、終端設備及存儲介質。

背景技術

電子商務行業發展迅猛，對社會和經濟的重要性與日俱增。隨著互聯網的普及，人們越來越依賴于諸如天貓、淘寶、京東等電商平臺進行購物。大型電商平臺是電子商務行業發展的催化劑。對比傳統線下銷售的廠商，從購物用戶的角度，在電商平臺上可以十分詳盡地獲取到商品的屬性、銷量等信息，還可以通過已購買過的用戶做出的評價，進一步的了解商品的使用情況，從而做出購買與否的選擇。而對商家來說，收集消費者對線下銷售產品的評價信息成本非常高，電商平臺則提供了這樣一個利于用戶反饋的環境。在線評論對消費者做出消費決策具有參考意義。據美國權威調查咨詢公司——KRC研究所在2005年所做的一項調查表明，通過網絡進行購物的用戶進行在線搜索和評價商品時，會參考其他消費者對目標商品的評價與使用心得，評論數據很大程度上影響了他們的購物決策。根據中國互聯網絡信息中心(CNNIC)在2009年調查發布的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，在線商品的評論是我國消費者“網購”購買決策的重要信息來源之一。

因此，分析電商平臺上購買用戶對產品的評價信息，并針對多維度來提取相關信息是了解商品輿情、用戶反饋的重要途徑，為商家改善自身經營狀況、提升用戶體驗、制定運營策略具有很高的參考意義。基于電商評論的輿情信息提取對商家具有很高價值，故對電商評論數據的精確分析與信息提取就顯得尤為重要。

在電商蓬勃發展的同時，針對電商評論數據處理的技術也應運而生，但現有的電商評論處理技術較為粗獷。通過調查多個商家對評論數據的處理方案，以及參考多個電商第三方數據處理平臺針對評論數據進行處理的功能模塊，電商行業中基于電商評論的處理方案大體分為以下三類：

第一，依靠平臺用戶反饋(如天貓的五星好評機制)來篩選出評分低的評論，再依靠客服人員分析問題、跟進問題、解決問題；

第二，構建情感詞特征詞庫，將用戶評論中涉及用戶情感的關鍵詞分為正、負兩面，從中感知對商品服務的滿意程度；

第三，構建問題關鍵詞特征詞庫，將用戶評論中涉及產品問題的關鍵詞作為篩選條件，對評論進行過濾篩選，將評論進行分類。

發明內容

上述處理電商評論的技術均較為粗獷，處理后的評論數據能提供到的參考往往不夠直觀，提取到的信息價值十分有限，不能為商家提供到精確細致的用戶反饋。上述現有技術的缺點如下：

第一，依靠平臺用戶反饋(如天貓的五星好評機制)來篩選出分數低的評論的方法的缺點是：

(1)低效。在面對大數據量的評論的時候使用此種方法耗時耗力。

(2)不精準。用戶的評論往往涉及商品的多個維度，此種方法收集的是用戶的總體感知，商家無法明確感知到改進方向。

第二，構建情感詞特征詞庫，將用戶評論中涉及用戶情感的關鍵詞分為正、負兩面，從中感知對商品服務的滿意程度。此方法的缺點是：

(1)不直觀。將文本中情感分為積極和消極兩類，忽略了用戶表述的情感程度。

(2)無法定位商品維度。情感詞固然能說明用戶的喜好程度，但是籠統的將文本分成兩類無法定位到商品在哪個維度需要改進。