[發明專利]基于多模態信息融合的評論有用性預測方法及系統

在審

• 申請號: 202210202483.8
• 申請日: 2022-03-02
• 公開（公告）號: CN114693341A
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發明（設計）人: 楊穎;徐根成
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04;G06F16/33;G06F16/35
• 代理公司: 北京久誠知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11542
• 代理人: 余罡

1.一種基于多模態信息融合的評論有用性預測方法，其特征在于，所述方法包括：

基于產品有用性評論多模態數據根據領域專家知識提取影響產品評論有用性的關鍵特征；基于所述關鍵特征獲取領域知識混合視角的評論有用性度量結果；

基于產品有用性評論多模態數據獲取不同單個視角的產品有用性評論度量結果；

將所述領域知識混合視角的評論有用性度量結果和不同的所述單個視角的產品有用性評論度量結果進行融合，獲取產品有用性評論的最終評估結果。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述產品有用性評論多模態數據包括評論文本數據、評論圖片數據以及用戶投票行為數據。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述產品有用性評論多模態數據獲取不同單個視角的產品有用性評論度量結果包括：

基于自然語言處理技術和深度學習算法構建評論文本視角的評論有用性度量模型，利用所述評論文本視角的評論有用性度量模型和所述評論文本數據獲取文本視角的產品有用性評論度量結果；

基于深度神經網絡構建評論圖片視角的評論有用性度量模型，利用所述評論圖片視角的評論有用性度量模型和所述評論圖片數據獲取圖片視角的產品有用性評論度量結果；

基于用戶投票行為數據，預設評論投票數有用性閾值，將所述用戶投票行為數據進行歸一化以獲取投票行為視角的產品有用性評論度量結果。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述領域知識混合視角的評論有用性度量結果和不同的所述單個視角的產品有用性評論度量結果進行融合，獲取產品有用性評論的最終評估結果包括：

S31、基于證據推理規則，將所述領域知識混合視角的評論有用性度量結果、文本視角的產品有用性評論度量結果、圖片視角的產品有用性評論度量結果，以及初始投票數視角的產品有用性評論度量結果進行融合，獲取產品有用性評論的評估結果；

S32、將所述評估結果按照有用性概率大小進行排序，獲取產品有用性評論的最終評估結果。

5.一種基于多模態信息融合的評論有用性預測系統，其特征在于，所述系統包括：

混合視角的評論有用性度量結果獲取模塊，用于基于產品有用性評論多模態數據根據領域專家知識提取影響產品評論有用性的關鍵特征；基于所述關鍵特征獲取領域知識混合視角的評論有用性度量結果；

單個視角的產品有用性評論度量結果獲取模塊，用于基于產品有用性評論多模態數據獲取不同單個視角的產品有用性評論度量結果；

產品有用性評論最終評估結果獲取模塊，用于將所述領域知識混合視角的評論有用性度量結果和不同的所述單個視角的產品有用性評論度量結果進行融合，獲取產品有用性評論的最終評估結果。

6.如權利要求5所述的系統，其特征在于，所述產品有用性評論多模態數據包括評論文本數據、評論圖片數據以及用戶投票行為數據。

7.如權利要求6所述的系統，其特征在于，所述單個視角的產品有用性評論度量結果獲取模塊基于所述產品有用性評論多模態數據獲取不同單個視角的產品有用性評論度量結果包括：

基于自然語言處理技術和深度學習算法構建評論文本視角的評論有用性度量模型，利用所述評論文本視角的評論有用性度量模型和所述評論文本數據獲取文本視角的產品有用性評論度量結果；

基于深度神經網絡構建評論圖片視角的評論有用性度量模型，利用所述評論圖片視角的評論有用性度量模型和所述評論圖片數據獲取圖片視角的產品有用性評論度量結果；

基于用戶投票行為數據，預設評論投票數有用性閾值，將所述用戶投票行為數據進行歸一化以獲取投票行為視角的產品有用性評論度量結果。