[發明專利]一種電商服務問題自動發現系統

有效

• 申請號: 201810371912.8
• 申請日: 2018-04-24
• 公開（公告）號: CN108596637B
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發明（設計）人: 趙吉昌;王珊珊;孫孟晗
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06Q30/00
• 分類號: G06Q30/00;G06Q30/06;G06Q30/02;G06F40/279
• 代理公司: 北京中創陽光知識產權代理有限責任公司 11003
• 代理人: 尹振啟

本發明提出一種電商服務問題自動發現系統，其特征在于包括：特征詞提取模塊、文本分類模塊、一級屬性發現模塊和二級屬性提取模塊；所述特征詞提取模塊，完成對文本中出現的有意義詞的提取。所述文本分類模塊，完成對單條文本的初步分類；所述一級屬性發現模塊，完成基于詞性的電商服務問題一級屬性關鍵詞的確定；所述二級屬性提取模塊，實現電商服務問題二級屬性的自動發現；建立二級屬性備選集合；基于情緒詞典對二級屬性統計與排序，統計在文本中，從而有助于針對性的改進和提高電商服務質量。

技術領域

本發明涉及一種電商服務問題自動發現系統，尤其涉及一種適用于對有關電商服務問題的文本進行分類統計、語義分析，并基于文本的情感傾向自動發現電商服務問題的系統

背景技術

隨著互聯網的發展，電子商務發展迅速，2017年，全國網上零售額達到7.18萬億元人民幣，同比增長32.2％，增速較上一年提高了6個百分點。與傳統商務相比，電子商務具有交易虛擬化、交易成本低、交易效率高、交易透明化等特點，消費者可以在網絡上發布關于電商服務質量的文本，但由于每個人的表述都有所不同，并且數據量太大，逐個閱讀每個文本的所有內容將耗費大量時間。現有技術中，由于有關電商服務問題的文本數量太多，很難逐條讀完，用戶無法在短時間內了解電商服務中的問題，并且由于對于電商服務的問題發現存在滯后性，電商無法短時間內獲取消費者對于電商服務的反饋信息，從而針對性的改進和提高服務質量。

發明內容

本發明提供一種電商服務問題自動發現系統，包括：特征詞提取模塊、文本分類模塊、一級屬性發現模塊和二級屬性提取模塊；所述特征詞提取模塊，完成對文本中出現的有意義詞的提取：對已經標記的典型文本進行分詞并去除停用詞之后，根據詞語出現頻次排序，得到特征詞。所述文本分類模塊，完成對單條文本的初步分類：利用邏輯回歸分類器對有關電商服務問題的文本進行分類，分類結果分為物流、產品、售后、營銷四類；所述一級屬性發現模塊，完成基于詞性的電商服務問題一級屬性關鍵詞的確定，為二級屬性的自動發現提供數據基礎；所述二級屬性提取模塊，實現電商服務問題二級屬性的自動發現；建立二級屬性備選集合；基于情緒詞典對二級屬性統計與排序，并進行統計。

本發明能夠從海量數據中統計出各個產品的質量問題，使用戶能在短時間內了解電商服務的具體問題，并能使制造者能夠在短時間內了解自己的何種產品出現了質量問題，有助于針對性的改進和提高產品質量。

附圖說明

圖1為本發明的組成框圖；

圖2為本發明中的特征詞提取模塊實現流程圖；

圖3為本發明中的文本分類模塊實現流程圖；

圖4為本發明中的一級屬性發現模塊實現流程圖；

圖5為本發明中的二級屬性提取模塊實現流程圖；

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。此外，下面所描述的本發明各個實施方式中所涉及到的技術特征只要彼此之間未構成沖突就可以相互組合。

如圖1所示，本發明系統包括特征詞提取模塊、文本分類模塊、一級屬性發現模塊和二級屬性提取模塊。

所述特征詞提取模塊，完成對文本中出現的有意義詞的提取：對已經標記的典型文本進行分詞并去除停用詞之后，根據詞語出現頻次排序，得到特征詞。

所述文本分類模塊，完成對單條文本的初步分類：利用邏輯回歸分類器對有關電商服務問題的文本進行分類，分類結果分為物流、產品、售后、營銷四類；

所述一級屬性發現模塊，完成基于詞性的電商服務問題一級屬性關鍵詞的確定，為二級屬性的自動發現提供數據基礎；