[發明專利]一種評論質量的判斷方法、裝置、設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202010598285.9 | 申請日: | 2020-06-28 |
| 公開(公告)號: | CN111861546A | 公開(公告)日: | 2020-10-30 |
| 發明(設計)人: | 張燦;牟奇;孟繁成 | 申請(專利權)人: | 浪潮(北京)電子信息產業有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/02 | 分類號: | G06Q30/02;G06F16/35;G06F40/30;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人: | 郄晨芳 |
| 地址: | 100085 北京市海*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 評論 質量 判斷 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
1.一種評論質量的判斷方法,其特征在于,包括:
根據樣本評論數據的用戶信息、評論詞和評論信息設置出樣本評論網絡圖,并利用圖神經網絡和所述樣本評論網絡圖訓練出評論判斷模型;
獲取待測評論數據,并根據所述待測評論數據設置出對應的待測評論網絡圖;
將所述待測評論網絡圖輸入至所述評論判斷模型中,利用所述評論判斷模型輸出對所述待測評論數據的判斷結果。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據樣本評論數據的用戶信息、評論詞和評論信息設置出樣本評論網絡圖,并利用圖神經網絡和所述樣本評論網絡圖訓練出評論判斷模型的過程,具體包括:
根據所述樣本評論數據的所述用戶信息、所述評論詞和所述評論信息設置出所述樣本評論網絡圖;
將所述樣本評論網絡圖輸入至所述圖神經網絡中,獲取與所述樣本評論網絡圖對應的樣本網絡特征;
將所述樣本網絡特征輸入至全連接層和softmax網絡中進行訓練,得出所述評論判斷模型。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,進一步包括:
當所述樣本評論網絡圖的節點為與所述評論信息對應的評論節點和與所述評論詞對應的詞節點時,計算出所述評論節點和所述詞節點之間的權重;
根據所述權重設置所述評論節點和所述詞節點之間的邊。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,進一步包括:
在對同一目標商品的多個待測評論數據進行質量判斷時,若確定出的質量差的待測評論數據的數量大于預設數量閾值,觸發提示裝置發出第一提示信息。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在所述將所述待測評論網絡圖輸入至所述評論判斷模型中,利用所述評論判斷模型輸出對所述待測評論數據的判斷結果之后,進一步包括:
觸發提示裝置發出第二提示信息。
6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在所述將所述待測評論網絡圖輸入至所述評論判斷模型中,利用所述評論判斷模型輸出對所述待測評論數據的判斷結果之后,進一步包括:
顯示與所述待測評論數據對應的所述判斷結果。
7.根據權利要求1至6任一項所述的方法,其特征在于,在所述將所述待測評論網絡圖輸入至所述評論判斷模型中,利用所述評論判斷模型輸出對所述待測評論數據的判斷結果之后,進一步包括:
記錄各所述待測評論數據和對應的判斷結果。
8.一種評論質量的判斷裝置,其特征在于,包括:
訓練模塊,用于根據樣本評論數據的用戶信息、評論詞和評論信息設置出樣本評論網絡圖,并利用圖神經網絡和所述樣本評論網絡圖訓練出評論判斷模型;
設置模塊,用于獲取待測評論數據,并根據所述待測評論數據設置出對應的待測評論網絡圖;
判斷模塊,用于將所述待測評論網絡圖輸入至所述評論判斷模型中,利用所述評論判斷模型輸出對所述待測評論數據的判斷結果。
9.一種評論質量的判斷設備,其特征在于,包括:
存儲器,用于存儲計算機程序;
處理器,用于執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7任一項所述的評論質量的判斷方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于,所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的評論質量的判斷方法的步驟。
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