[發明專利]一種電商評論分類方法及裝置

在審

• 申請號: 202110909203.2
• 申請日: 2021-08-09
• 公開（公告）號: CN113609293A
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發明（設計）人: 熊澤成
• 申請（專利權）人: 唯品會（廣州）軟件有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06Q30/06
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 彭東威

本申請公開了一種電商評論分類方法及裝置，包括：根據預設的字符匹配規則對待分類的評論文本進行匹配，并根據匹配結果判斷所述待分類的評論文本是否屬于不相關評論；若是，則直接將所述待分類的評論文本歸類為不相關評論；若否，通過訓練后的分類模型對所述待分類的評論文本進行分類，得到模型分類結果；對所述待分類的評論文本進行文本情感分析，得到情感分析結果；以所述情感分析結果對所述模型分類結果進行修正，得到修正后的分類結果，并以所述修正后的分類結果作為所述待分類的評論文本的分類結果。整個分類過程并非單純地依賴分類模型來進行分類，避免了決策角度的單一性，并提升了評論分類的準確性。

技術領域

本申請涉及互聯網信息分類技術領域，更具體地說，是涉及一種電商評論分類方法及裝置。

背景技術

在電商應用中，用戶會對購買的商品進行評論，評論會展示在商品頁面的前端，為其他準備購買該類商品的用戶提供參考信息。通常電商平臺需要對評論進行分類，將評論劃分為好評、差評等類別，并將不同類別的評論分別進行展示，以幫助用戶快速獲取其想要獲取的信息，提高用戶的選購效率。

目前的評論分類方法中，最簡單的是直接依靠用戶輸出評論時所提供的打分結果來進行劃分。但是可能會存在這種情況：用戶在評論框里寫了好評內容，在打分處卻給出低的分數；或者，用戶在評論框里寫了差評的內容，在打分處卻給出高的分數。因此，僅通過打分結果來對用戶評論進行歸類是不可靠的。

此外，目前存在有大量的用戶，為了博取評論內容激勵，或者是進行廣告宣傳，在對商品進行評論時，輸入與商品無關的、無意義的內容。將這些無關的評論也納入到好評或差評中，會導致評論分類結果不夠準確。

發明內容

有鑒于此，本申請提供了一種電商評論分類方法及裝置，以實現對電商評論進行有效分類。

為實現上述目的，本申請第一方面提供了一種電商評論分類方法，包括：

根據預設的字符匹配規則對待分類的評論文本進行匹配，并根據匹配結果判斷所述待分類的評論文本是否屬于不相關評論；

若是，則直接將所述待分類的評論文本歸類為不相關評論；

若否，通過訓練后的分類模型對所述待分類的評論文本進行分類，得到模型分類結果；

對所述待分類的評論文本進行文本情感分析，得到情感分析結果；

以所述情感分析結果對所述模型分類結果進行修正，得到修正后的分類結果，并以所述修正后的分類結果作為所述待分類的評論文本的分類結果。

優選地，所述根據預設的字符匹配規則對待分類的評論文本進行匹配，并根據匹配結果判斷所述待分類的評論文本是否屬于不相關評論的過程，包括：

根據預設的廣告詞匹配規則對待分類的評論文本進行匹配，并根據匹配結果判斷所述待分類的評論文本是否包含廣告詞；

根據預設的無效評論匹配規則對待分類的評論文本進行匹配，并根據匹配結果判斷所述待分類的評論文本是否為無效評論；

其中，被判定為包含廣告詞或無效評論的待分類的評論文本，被歸類為不相關評論。

優選地，所述根據預設的廣告詞匹配規則對待分類的評論文本進行匹配，并根據匹配結果判斷所述待分類的評論文本是否包含廣告詞的過程，包括：

對所述待分類的評論文本進行掃描，得到掃描結果；

根據所述掃描結果判斷所述待分類的評論文本是否匹配預設的廣告詞詞典中的詞語；

若是，則判定所述待分類的評論文本包含廣告詞。

優選地，所述根據預設的無效評論匹配規則對待分類的評論文本進行匹配，并根據匹配結果判斷所述待分類的評論文本是否為無效評論的過程，包括：