[發明專利]一種對評論有用性進行判斷和篩選的方法與裝置

在審

• 申請號: 202110496262.1
• 申請日: 2021-05-07
• 公開（公告）號: CN113282704A
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: 湯凌燕;王嫄;熊聰聰;劉玉橋;楊巨成;趙婷婷;陳亞瑞;潘旭冉
• 申請（專利權）人: 天津科技大學
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/338;G06F40/216;G06F40/242;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 符繼超

本發明公開了一種對評論有用性進行判斷和篩選的方法與裝置，該方法包括：獲取多條待判斷的評論數據，對待判斷的評論數據進行預處理；將每條預處理后的評論數據輸入情感分析模型，輸出評論情感得分；將每條預處理后的評論數據輸入主題分析模型，輸出詞頻總權重和評論主題排序；將每條預處理后的評論數據輸入可信度分析模型，輸出評論者可信度得分；根據評論情感得分、詞頻總權重、評論者可信度得分及在評論數據中提取的語義特征進行加權求和，得到評論有用性得分；將評論有用性得分與預設閾值相比較，篩選出高效有用評論。該方法與傳統方法相比，可充分考慮評論內部、外部特征，進行更深層次的評論語義分析，實現精確地高效有用評論的判別和篩選。

技術領域

本發明涉及自然語言處理技術領域，特別涉及一種對評論有用性進行判斷和篩選的方法與裝置。

背景技術

當前，人們總是追求更高效、更便捷的生活方式，互聯網不僅節約了時間成本，也改變著我們的生活方式。電子商務的快速發展使網絡購物已經成為消費者購物的一種重要方式，在線評論作為電子口碑的一種重要形式，成為消費者在購買決策過程中參考的重要依據。面對數量眾多的在線評論，如何快速發現對消費者有用的評論，成為許多研究的關注點。評論有用性是指產品評論信息的影響程度，能夠幫助評論閱讀者快速獲取有效信息，評論的有用性越高，對閱讀者的決策影響越大。

但是，現有評論有用性的預測方法存在局限性。首先，現有在評論有用性特征的研究學習上未充分考慮評論者網絡特征和評論對象特征，多數研究僅考慮了評論屬性和評論內容；其次，現有評論語義分析方法相對簡單，以構建主題詞庫和情感詞典為主，評論可用性得分僅由詞頻權重和情感值計算得到，沒有進行深層次的評論語義分析，然而評論中所包含的情感傾向對評論有用性起到很關鍵的作用。

因此，在現有評論有用性預測研究的基礎上，如何提供一種既能根據評論內容特征和產品屬性特征對評論有用性進行判斷，又能根據評論者和閱讀者網絡特征進行判斷和篩選有用性評論的方法與裝置，成為本領域技術人員亟需解決的問題。

發明內容

鑒于上述問題，本發明提出了一種至少解決上述部分技術問題的一種對評論有用性進行判斷和篩選的方法與裝置。該方法既可充分考慮評論內容特征、產品屬性特征，又可充分考慮評論者和閱讀者特征，將評論者網絡特征進行量化計算，并改進詞頻權重和評論情感值的計算方式，實現更精確地高效有用性評論的判別和篩選。

第一方面，本發明實施例提供一種對評論有用性進行判斷和篩選的方法，包括：

獲取多條待判斷的評論數據，對所述待判斷的評論數據進行預處理；

將每條所述預處理后的評論數據輸入情感分析模型，輸出評論情感得分；

將每條所述預處理后的評論數據輸入主題分析模型，輸出詞頻總權重和評論主題排序；

將每條所述預處理后的評論數據輸入可信度分析模型，輸出評論者可信度得分；

根據所述評論情感得分、詞頻總權重、評論者可信度得分及在所述評論數據中提取的語義特征，進行加權求和，得到評論有用性得分；

將所述評論有用性得分與預設閾值相比較，判斷和篩選出高效有用評論。

進一步地，還包括：

根據閱讀者的網絡特征，并結合所述評論主題排序，輸出基于閱讀者特征的高效有用評論排序結果。

進一步地，對待判斷的評論數據進行預處理，包括：

對所述待判斷的評論數據進行清洗；

對清洗后的所述評論數據進行分詞處理；

對分詞后的所述評論數據進行詞性標注和標點符號標注。

進一步地，所述情感分析模型的訓練步驟包括：