[發明專利]評價信息處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質在審
| 申請號: | 201910755590.1 | 申請日: | 2019-08-15 |
| 公開(公告)號: | CN110688451A | 公開(公告)日: | 2020-01-14 |
| 發明(設計)人: | 崔剛 | 申請(專利權)人: | 中國平安人壽保險股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/33 | 分類號: | G06F16/33;G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司: | 44325 深圳眾鼎專利商標代理事務所(普通合伙) | 代理人: | 張宏杰 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 評價信息 文本向量 目標評價 相似度 分類結果 同一用戶 計算機設備 統計信息 存儲介質 統計結果 信息處理 準確率 預設 刪除 分類 轉化 統計 | ||
1.一種評價信息處理方法,其特征在于,包括:
獲取所有用戶對系統的評價信息,同一個所述用戶對應至少兩條評價信息;
將所有用戶中各個用戶的評價信息轉化為文本向量;
計算同一用戶的評價信息所對應的所述文本向量中每兩兩文本向量之間的相似度;
根據所述同一用戶的評價信息所對應的所述文本向量中每兩兩文本向量之間的相似度,確定出相似度大于或等于第一預設相似度的第一評價信息組合;
刪除所述第一評價信息組合中的其中一條評價信息;
將經過所述刪除后的所述同一用戶對應的評價信息作為所述同一用戶的剩余評價信息;
將所有用戶對應的所述剩余評價信息作為目標評價信息;
對所述目標評價信息進行分類,得到所述目標評價信息的分類結果;
根據所述分類結果對所述目標評價信息進行統計,得到所述系統的評價統計信息。
2.如權利要求1所述的評價信息處理方法,其特征在于,所述將經過所述刪除后的所述同一用戶對應的評價信息作為所述同一用戶的剩余評價信息之前,所述方法還包括:
根據所述同一用戶的評價信息所對應的所述文本向量中每兩兩文本向量之間的相似度,確定出相似度小于或等于第二預設相似度的第二評價信息組合,其中,第一預設相似度大于所述第二預設相似度;
刪除所述第二評價信息組合中的所有評價信息。
3.如權利要求2所述的評價信息處理方法,其特征在于,所述刪除所述第二評價信息組合中的所有評價信息,包括:
獲取所述第二評價信息組合中每條評價信息的發布時刻;
根據所述第二評價信息組合中每條評價信息的發布時刻確定所述第二評價信息組合中的評價信息的發布時刻間隔;
確定所述第二評價信息組合中的評價信息的發布時刻間隔是否小于或等于預設時長;
若所述第二評價信息組合中的評價信息的發布時刻間隔小于或等于預設時長,則刪除所述第二評價信息組合中的所有評價信息。
4.如權利要求3所述的評價信息處理方法,其特征在于,所述方法還包括:
若所述第二評價信息組合中的評價信息的發布時刻間隔大于預設時長,則刪除所述第二評價信息組合中發布時刻最早的評價信息。
5.如權利要求1-4任意一項所述的評價信息處理方法,其特征在于,所述刪除所述第一評價信息組合中的其中一條評價信息,包括:
獲取所述第一評價信息組合中每條評價信息的發布時刻;
根據所述第一評價信息組合中每條評價信息的發布時刻確定出發布時刻最早的評價信息;
刪除所述第一評價信息組合中發布時刻最早的評價信息。
6.如權利要求1-4任意一項所述的評價信息處理方法,其特征在于,所述對所述目標評價信息進行分類,得到所述目標評價信息的分類結果,包括:
將所述目標評價信息對應的文本向量輸入到預設的神經網絡中,得到類別分布概率向量,其中,所述類別分布概率向量中的每個元素表示所述目標評價信息屬于預設類別的概率;
取所述類別分布概率向量中概率最高的元素對應的預設類別作為所述目標評價信息的分類類別,得到所述目標評價信息的分類結果。
7.如權利要求6所述的評價信息處理方法,其特征在于,所述根據所述分類結果對所述目標評價信息進行統計,得到所述系統的評價統計信息,包括:
根據所述分類結果確定同一分類類別中的所述目標評價信息;
確定同一分類類別中的所述目標評價信息的數量、評分總分和評分平均分;
根據同一分類類別中所述目標評價信息的數量、評分總分和評分平均分繪制每個預設類別的統計圖和/或統計表,得到所述系統的評價統計信息。
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