[發明專利]文本質量評估方法及裝置

有效

• 申請號: 201911370576.6
• 申請日: 2019-12-26
• 公開（公告）號: CN111126063B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 何伯磊
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F40/289;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 王萌

本申請公開了文本質量評估方法及裝置，涉及文本處理技術領域。具體實現方案為：獲取待評估的文本以及對應的評論信息；評論信息包括：至少一條評論；對文本以及對應的評論信息分別進行特征提取，獲取文本內容特征信息和評論內容特征信息；將文本內容特征信息和評論內容特征信息輸入預設的文本分類模型，獲取文本的質量等級，從而能夠結合文本以及對應的評論信息進行質量評估，提高評估得到的質量的準確度。

技術領域

本申請涉及數據處理技術領域，具體涉及文本處理技術領域，尤其涉及文本質量評估方法及裝置。

背景技術

目前，需要根據文章的質量對文章進行分發和推薦等。文章的質量確定方法為，根據文章的作者質量、作者往期發表文章的質量、文章的長度以及信息量、文章的黃反信息、文章的結構信息、文章的內容等來確定文章的質量。

上述方法中，沒有涉及文章對應的評論信息，只是根據文章的內容進行質量確定，確定得到的文章質量帶有一定的主觀性和有偏性，導致確定得到的文章質量的準確度低。

發明內容

本申請提出一種文本質量評估方法及裝置，結合文本內容以及文本對應的評論信息內容來進行質量評估，提高評估得到的文本質量的準確度。

本申請一方面實施例提出了一種文本質量評估方法，包括：

獲取待評估的文本以及對應的評論信息；所述評論信息包括：至少一條評論；

對所述文本以及對應的評論信息分別進行特征提取，獲取文本內容特征信息和評論內容特征信息；

將所述文本內容特征信息和所述評論內容特征信息輸入預設的文本分類模型，獲取所述文本的質量等級。

在本申請一個實施例中，所述文本內容特征信息包括以下信息中的任意一種或者多種：文本標題對應的情感數值、文本正文內容對應的情感數值。

在本申請一個實施例中，所述評論內容特征信息包括以下信息中的任意一種或者多種：評論信息對應的情感數值、評論信息的觀點抽取結果、評論信息對應的流暢度、評論信息對應的糾錯率。

在本申請一個實施例中，所述評論信息對應的情感數值的獲取方式為，

針對所述評論信息中的每條評論，將所述評論輸入預設的情感分析模型，獲取所述評論對應的情感數值；

對所述至少一條評論對應的情感數值進行計算，確定所述評論信息對應的情感數值。

在本申請一個實施例中，所述評論信息的觀點抽取結果的獲取方式為，

針對所述評論信息中的每條評論，將所述評論輸入預設的觀點抽取模型，獲取所述評論對應的觀點抽取結果；

對所述至少一條評論對應的觀點抽取結果進行合并，生成所述評論信息對應的觀點抽取結果。

在本申請一個實施例中，所述將所述文本內容特征信息和所述評論內容特征信息輸入預設的文本分類模型，獲取所述文本的質量等級之前，還包括：

獲取訓練數據，所述訓練數據包括：多個訓練樣本，所述訓練樣本包括：文本、文本對應的評論信息、文本的質量等級；

采用所述訓練數據對初始的文本分類模型進行訓練，得到所述預設的文本分類模型。

本申請實施例的文本質量評估方法，通過獲取待評估的文本以及對應的評論信息；評論信息包括：至少一條評論；對文本以及對應的評論信息分別進行特征提取，獲取文本內容特征信息和評論內容特征信息；將文本內容特征信息和評論內容特征信息輸入預設的文本分類模型，獲取文本的質量等級，從而能夠結合文本以及對應的評論信息進行質量評估，提高評估得到的質量的準確度。

本申請另一方面實施例提出了一種文本質量評估裝置，包括：