[發明專利]評論信息的識別方法、介質、裝置和計算設備

在審

• 申請號: 202110486043.5
• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113033214A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 李家誠;沙雨辰;胡光龍;汪源;劉東
• 申請（專利權）人: 網易（杭州）網絡有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F40/284;G06F16/9535
• 代理公司: 北京市鑄成律師事務所 11313
• 代理人: 曹遠;閻敏

本發明的實施方式提供了一種評論信息的識別方法、介質、裝置和計算設備。該方法包括：獲取待識別的評論信息以及對應于該評論信息的評論回復信息；將所述待識別的評論信息以及所述評論回復信息送入預先訓練的評論識別模型中進行識別，以確定對應于所述待識別的評論信息的識別結果；其中，所述評論識別模型通過評論信息樣本和對應于所述評論信息樣本的評論回復信息樣本訓練獲得。本發明實施例能夠根據評論信息，以及對應于該評論信息的評論回復信息等多類對象對待識別的評論信息進行識別。從而可以克服單純依賴評論信息本身進行識別而造成的識別結果準確性偏差的問題，提高識別的準確度。

技術領域

本發明的實施方式涉及信息識別技術領域，更具體地，本發明的實施方式涉及評論信息的識別方法、介質、裝置和計算設備。

背景技術

本部分旨在為權利要求書中陳述的本發明的實施方式提供背景或上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認是現有技術。

目前，相關技術在進行評論信息的識別時，通常會將評論文本通過至少一種方式轉化為特征向量，以及獲取評論信息的相關特征。通過評論識別模型進行評論的預測。然而，相關技術存在著識別評論信息所依賴的對象單一，以及訓練評論識別模型所需的樣本標注成本高等缺陷。

發明內容

本發明期望提供一種評論信息的識別方法和裝置。

在本發明實施方式的第一方面中，提供了一種評論信息的識別方法，包括：

獲取待識別的評論信息以及對應于該評論信息的評論回復信息；

將所述待識別的評論信息以及所述評論回復信息送入預先訓練的評論識別模型中進行識別，以確定對應于所述待識別的評論信息的識別結果；

其中，所述評論識別模型通過評論信息樣本和對應于所述評論信息樣本的評論回復信息樣本訓練獲得。

在本發明的一個實施例中，將所述待識別的評論信息以及所述評論回復信息送入預先訓練的評論識別模型中進行識別，包括：

對所述待識別的評論信息進行特征提取，以獲得對應于所述待識別的評論信息的第一特征向量；

對所述評論回復信息進行特征提取，以獲得對應于所述評論回復信息的第二特征向量；

將所述第一特征向量和所述第二特征向量融合為最終特征向量，基于該最終特征向量確定對應于所述待識別的評論信息的識別結果。

在本發明的一個實施例中，對所述待識別的評論信息進行特征提取，以獲得對應于所述評論信息的第一特征向量，包括：

利用第一特征提取模型，對所述待識別的評論信息進行特征提取，以獲得對應于所述待識別的評論信息的第一特征向量；

所述第一特征提取模型是預先利用評論信息樣本訓練的。

在本發明的一個實施例中，對所述評論回復信息進行特征提取，以獲得對應于所述評論回復信息的第二特征向量，包括：

利用第二特征提取模型，對所述評論回復信息進行特征提取，以獲得對應于所述評論回復信息的第二特征向量；

所述第二特征提取模型是預先利用評論回復信息樣本訓練的。

在本發明的一個實施例中，將所述第一特征向量和所述第二特征向量融合為最終特征向量，包括：

利用特征向量拼接、計算特征向量的均值或特征向量池化中的任意一種方式，將所述第一特征向量和所述第二特征向量融合為最終特征向量。

在本發明的一個實施例中，評論回復信息的確定方式，包括：

獲取對所述待識別的評論信息直接進行回復的候選評論回復信息；