[發明專利]文章質量評分方法、文章質量評分裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202010873079.4
• 申請日: 2020-08-26
• 公開（公告）號: CN112069802A
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發明（設計）人: 史小婉;覃玉清;陳婷
• 申請（專利權）人: 北京小米松果電子有限公司
• 主分類號: G06F40/216
• 分類號: G06F40/216;G06F16/953
• 代理公司: 北京鉦霖知識產權代理有限公司 11722
• 代理人: 李志新;劉亞平

本公開是關于一種文章質量評分方法、文章質量評分裝置及存儲介質。其中，文章質量評分方法包括：確定待評分文章中包含的多個靜態特征，并確定多個靜態特征中每一靜態特征的靜態特征分值以及靜態特征權重；將多個靜態特征中各靜態特征對應的靜態特征分值與靜態特征權重相乘后進行累加得到靜態特征總分；基于靜態特征總分確定待評分文章的文章質量評分。通過本公開提供的文章質量評分方法，可以高效、準確確定待評分文章的文章質量評分，為用戶推薦高質量的文章，并提高用戶在獲取推薦文章過程的滿意度打下基礎。

技術領域

本公開涉及文章質量評分技術領域，尤其涉及一種文章質量評分方法、文章質量評分裝置及存儲介質。

背景技術

隨著互聯網技術的快速發展，通過瀏覽器或其他一些類似瀏覽器的應用程序訪問互聯網已經成為用戶獲取信息的重要手段。

為了能夠為用戶提供良好的使用體驗，瀏覽器或類似瀏覽器的應用程序往往會為用戶推薦每日新增的文章。但是，由于新增的文章中存在較多低質文章，若大量向用戶推薦此類文章，將會造成用戶的流失。為了減少用戶的流失、增加用戶的體驗感，為用戶推薦優質文章變得尤為重要。因此，相關技術中，通過對文章進行質量評分，并基于評分的結果，對用戶進行文章推薦。

目前，相關技術中，通過基于待評分文章的文本評分特征及預先構建的評分模型，實現對待評分文章的質量評分。但是，由于該方法僅使用了文章的文本數據，而沒有全方位考慮文章的其他特征，例如，文章的正文圖片、文章的分類等，因此，導致對待評分文章的質量評分的準確率較低。

相關技術中，還通過獲取用戶在瀏覽目標文章(又可稱待評分文章)時的瀏覽行為信息，并根據瀏覽行為信息以及對應的瀏覽行為系數，獲得該用戶對目標文章的瀏覽行為評分，最后，根據獲取的多個用戶的對目標文章的瀏覽行為評分，獲取目標文章的文章質量評分。但是，由于該方法僅使用了用戶對文章的瀏覽行為數據，而沒有充分利用文章自身存在的特征，因此，會導致對目標文章的質量評分的準確性。進一步地，基于本方法，若要對目標文章進行質量評估，還需要先將目標文章推薦給多個用戶，在應用過程中，易于出現將低質量的目標文章推薦給用戶的可能，進而給用戶帶來了不好的體驗感。

因此，如何高效、準確評分文章的質量成為當前關注的一個焦點。

發明內容

為克服相關技術中存在的問題，本公開提供一種文章質量評分方法、文章質量評分裝置及存儲介質。

根據本公開實施例的第一方面，提供一種文章質量評分方法，包括：確定待評分文章中包含的多個靜態特征，并確定所述多個靜態特征中每一靜態特征的靜態特征分值以及靜態特征權重；將所述多個靜態特征中各靜態特征對應的所述靜態特征分值與所述靜態特征權重相乘后進行累加得到靜態特征總分；基于所述靜態特征總分確定所述待評分文章的文章質量評分。

在一種實施方式中，所述文章質量評分方法還包括：基于文章類型以及至少一個參考靜態特征的特征閾值，預先設置多個特征閾值區間，每一特征閾值區間對應一權重組合，其中，每一權重組合中包括所述多個靜態特征的權重；所述確定所述多個靜態特征中每一靜態特征的靜態特征權重，包括：基于所述待評分文章的類型、所述待評分文章中對應所述參考靜態特征的靜態特征、以及所述特征閾值，確定所述待評分文章中對應所述參考靜態特征的靜態特征對應的特征閾值區間；基于與所述特征閾值區間對應的權重組合，確定所述多個靜態特征中每一靜態特征的靜態特征權重。

在另一種實施方式中，基于文章類型以及至少一個參考靜態特征的特征閾值，預先設置多個特征閾值區間，包括：針對預設的多個參考靜態特征中每一參考靜態特征設置至少一個特征閾值，并針對不同文章類型的參考靜態特征設置不同的特征閾值；將所述多個參考靜態特征中全部參考靜態特征對應的特征閾值中任意兩個特征閾值進行組合，形成多個特征閾值區間。