[发明专利]质量抽检项目确定方法、系统、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种物品质量抽检项目确定方法，其特征在于，所述物品质量抽检项目确定方法包括：

获取一物品的第一评价数据；

对所述第一评价数据进行分词处理，得到多个评价分词；

预设一抽检项目库；所述抽检项目库存储有多个待抽检项目及每个待抽检项目对应的主题词；

计算每个主题词与所述评价分词的相似度，并统计所述相似度大于相似度阈值的频次；

选取所述频次最高的N个主题词对应的N个待抽检项目作为质量抽检项目，N为正整数。

2.如权利要求1所述的质量抽检项目确定方法，其特征在于，所述获取一物品的第一评价数据的步骤之后，所述物品质量抽检项目确定方法还包括：

判断所述第一评价数据是否包含对所述物品质量的负面评价，若是，则滤除没有包含对所述物品质量的负面评价的第一评价数据；

所述对所述第一评价数据进行分词处理的步骤中，对滤除后的第一评价数据进行分词处理。

3.如权利要求2所述的质量抽检项目确定方法，其特征在于，所述判断所述第一评价数据是否包含对所述物品质量的负面评价的步骤具体包括：

获取一预设时间内目标物品的第二评价数据；

对所述第二评价数据赋予目标特征标签，所述目标特征标签用于表征所述第二评价数据是否体现所述目标物品具有质量问题；

根据所述第二评价数据创建评判物品质量的文本信息库；

根据所述文本信息库和所述目标特征标签训练得到物品评价数据评判模型；

利用所述物品评价数据评判模型判断所述第一评价数据是否包含对所述物品质量的负面评价。

4.如权利要求3所述的质量抽检项目确定方法，其特征在于，所述根据所述评价数据创建评判物品质量的文本信息库的步骤具体包括：

预设一词向量库；所述词向量库存储有多个标准分词及与每个标准分词对应的词向量；

对所述第二评价数据进行分词处理，得到多个分词；

从所述词向量库中获取与所述多个分词对应的分词向量；所述文本信息库包括所述分词向量；

所述根据所述文本信息库训练得到物品评价数据评判模型的步骤具体包括：

将所述分词向量和所述目标特征标签作为训练样本输入到机器学习模型中，训练得到所述物品评价数据评判模型。

5.如权利要求4所述的质量抽检项目确定方法，其特征在于，所述利用所述物品评价数据评判模型判断第一评价数据是否包含对所述物品质量的负面评价的步骤具体包括：

从所述词向量库中获取与所述多个评价分词对应的评价分词向量；

将所述评价分词向量输入到所述物品评价数据评判模型中，输出所述第一评价数据的特征标签；所述特征标签用于表征所述第一评价数据是否包含对所述物品质量的负面评价；

根据所述特征标签评判模型判断第一评价数据是否包含对所述物品质量的负面评价。

6.如权利要求4所述的质量抽检项目确定方法，其特征在于，所述从所述词向量库中查询与所述多个分词对应的分词向量的步骤之前，所述质量抽检项目确定方法还包括：

滤除所述多个分词中的停用词；

所述从所述词向量库中查询与所述多个分词对应的分词向量的步骤中，对滤除后的多个分词获取对应的分词向量。

7.如权利要求5所述的质量抽检项目确定方法，其特征在于，所述计算每个主题词与所述评价分词的相似度的步骤具体包括：

从所述词向量库中获取与所述主题词对应的主题词向量；

基于余弦相似度算法计算所述主题词向量和所述评价分词向量的余弦相似度作为所述相似度。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的质量抽检项目确定方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的质量抽检项目确定方法的步骤。