[發(fā)明專利]產(chǎn)品評論數(shù)據(jù)分析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)

在審

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• 申請日: 2019-04-12
• 公開（公告）號: CN110135690A
• 公開（公告）日: 2019-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張杰
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q40/06
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 王寧;劉廣

本申請涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種產(chǎn)品評論數(shù)據(jù)分析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。方法包括：根據(jù)產(chǎn)品選擇信息，確定待分析產(chǎn)品，根據(jù)獲取的待分析產(chǎn)品的發(fā)行數(shù)據(jù)，確定產(chǎn)品特征標(biāo)簽，并查找與產(chǎn)品特征標(biāo)簽匹配的目標(biāo)語言處理模型，獲取待分析產(chǎn)品的評論數(shù)據(jù)并輸入目標(biāo)語言處理模型進(jìn)行詞法分析，確定各評論數(shù)據(jù)的褒貶性，并根據(jù)評論數(shù)據(jù)攜帶的類別標(biāo)簽，獲得各類別評論數(shù)據(jù)的比重?cái)?shù)據(jù)，根據(jù)比重?cái)?shù)據(jù)以及目標(biāo)語言處理模型的加權(quán)參數(shù)，得到評論數(shù)據(jù)分析結(jié)果?？紤]待分析產(chǎn)品的發(fā)行數(shù)據(jù)來選擇對應(yīng)的目標(biāo)語言處理模型，在進(jìn)行評論數(shù)據(jù)褒貶分析的同時(shí)，結(jié)合了發(fā)行數(shù)據(jù)的影響，提高評論數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種產(chǎn)品評論數(shù)據(jù)分析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，電子商務(wù)正在發(fā)展成一個(gè)繁榮的商業(yè)模式，尤其是對于金融產(chǎn)品中的P2P理財(cái)產(chǎn)品，收益高風(fēng)險(xiǎn)也高，用戶在購買消費(fèi)之后，經(jīng)常會就購買的產(chǎn)品發(fā)表他們的看法或評論意見，對于想要購買這類金融產(chǎn)品的用戶，往往會想要根據(jù)已發(fā)表看法和評論來進(jìn)行整體的評估，決定是否購買該產(chǎn)品。

但由于同一產(chǎn)品的評論數(shù)據(jù)眾多，信息零散，導(dǎo)致分析難度大，且不同的產(chǎn)品的發(fā)行企業(yè)以及地域政策等，也會對產(chǎn)品的評估分析造成不同的影響，傳統(tǒng)的對于理財(cái)類的產(chǎn)品的評論數(shù)據(jù)分析方法，對產(chǎn)品分析的分析結(jié)果不夠準(zhǔn)確。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種能夠提高分析準(zhǔn)確性的產(chǎn)品評論數(shù)據(jù)分析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。

一種產(chǎn)品評論數(shù)據(jù)分析方法，所述方法包括：

根據(jù)產(chǎn)品分析請求攜帶的產(chǎn)品選擇信息，確定待分析產(chǎn)品；

獲取所述待分析產(chǎn)品的發(fā)行數(shù)據(jù)，根據(jù)所述發(fā)行數(shù)據(jù)，確定所述待分析產(chǎn)品的產(chǎn)品特征標(biāo)簽；

根據(jù)所述產(chǎn)品特征標(biāo)簽，查找預(yù)設(shè)模型群中的目標(biāo)語言處理模型，所述目標(biāo)語言處理模型攜帶有與所述產(chǎn)品特征標(biāo)簽匹配的模型特征標(biāo)簽；

獲取所述待分析產(chǎn)品的評論數(shù)據(jù)，將所述評論數(shù)據(jù)輸入所述目標(biāo)語言處理模型進(jìn)行詞法分析，確定各所述評論數(shù)據(jù)的褒貶性，并根據(jù)所述評論數(shù)據(jù)攜帶的類別標(biāo)簽，獲得各類別評論數(shù)據(jù)褒貶評論的比重?cái)?shù)據(jù)；

根據(jù)所述各類別評論數(shù)據(jù)褒貶評論的比重?cái)?shù)據(jù)以及所述目標(biāo)語言處理模型的加權(quán)參數(shù)，得到所述待分析產(chǎn)品的評論數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述獲取所述待分析產(chǎn)品的發(fā)行數(shù)據(jù)，根據(jù)所述發(fā)行數(shù)據(jù)，確定所述待分析產(chǎn)品的產(chǎn)品特征標(biāo)簽包括：

獲取所述發(fā)行數(shù)據(jù)中的發(fā)行企業(yè)信息與發(fā)行地域信息；

獲取所述發(fā)行企業(yè)信息中的守信數(shù)據(jù)與失信數(shù)據(jù)，根據(jù)所述守信數(shù)據(jù)與所述失信數(shù)據(jù)，確定發(fā)行企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)等級；

獲取所述發(fā)行地域信息中的地域已發(fā)行產(chǎn)品數(shù)目與地域風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品數(shù)目，根據(jù)所述地域已發(fā)行產(chǎn)品數(shù)目與所述地域風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品數(shù)目，確定發(fā)行地域風(fēng)險(xiǎn)等級；

根據(jù)所述發(fā)行企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)等級和所述發(fā)行地域風(fēng)險(xiǎn)等級，確定所述待分析產(chǎn)品的產(chǎn)品特征標(biāo)簽。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述產(chǎn)品特征標(biāo)簽，查找預(yù)設(shè)模型群中的目標(biāo)語言處理模型之前，還包括：

根據(jù)發(fā)行數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)等級，對樣本產(chǎn)品進(jìn)行分類，獲得多個(gè)樣本產(chǎn)品集合，并獲取所述樣本產(chǎn)品集合中樣本產(chǎn)品的評論樣本數(shù)據(jù)；

建立所述樣本產(chǎn)品集合與初始語言處理模型的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

根據(jù)所述關(guān)聯(lián)關(guān)系，將所述評論樣本數(shù)據(jù)輸入對應(yīng)的初始語言處理模型，對所述初始語言處理模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的語言處理模型；

將所述樣本產(chǎn)品集合對應(yīng)所述發(fā)行數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)等級，標(biāo)記為所述語言處理模型的模型特征標(biāo)簽；