[发明专利]基于文本挖掘驱动的产品升级策略的获取方法及装置

权利要求书

1.一种基于文本挖掘驱动的产品升级策略的获取方法，其特征在于，包括：

针对预先构建的产品属性术语库中的各产品属性，获取所述产品属性的满意度和重要性；

基于预先设置的SIPA模型，根据所述产品属性的满意度和重要性获取所述产品属性的分类；

基于分类和升级策略的对应关系，依据所述分类获取升级策略。

2.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，预先设置的产品发生术语库通过以下步骤获取，包括：

利用预先设置的POS词性分析方法，获取出现次数超过预先设置的次数阈值的名词或者名词短语，得到目标产品的产品术语候选集；

通过众包形式剔除所述产品术语候选集中的非产品属性术语；

依据同义词库合并剔除非产品属性术语后的产品术语候选集中的产品属性术语，得到产品属性术语库。

3.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，获取产品属性的满意度包括：

获取包括所述产品属性相关联术语的至少一条评论语句；

针对每条评论语句，依据情感词典方法判别所述产品属性的情感极性；所述情感极性至少包括正面情感极性和负面情感极性；

获取所述产品属性中正面情感极性在所有情感极性中的占比，得到所述产品属性的满意度。

4.根据权利要求3所述的获取方法，其特征在于，获取所述产品属性的重要性包括：

调用预先训练的有序选择模型；

将所述产品属性的正面情感和负面情感输入至所述有序选择模型，得到所述产品属性正面情感和负面情感的重要性系数。

5.根据权利要求4所述的获取方法，其特征在于，所述有序选择模型为：

式中，x_k＝(x_k,l,pos,x_k,l,neg)，表示第k位客户对产品属性的正面情感和负面情感；y_k表示对产品打分的等级，等级1表示低分，等级2表示中等分，等级3表示高分；β＝(β_l,pos,β_l,neg)，表示产品属性的正面情感和负面情感的重要性系数。

6.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，基于预先设置的SIPA模型，根据所述产品属性的满意度和重要性获取所述产品属性的分类包括：

若所述正面情感的重要性系数为第一等级、所述负面情感的重要性系数为第一等级且所述产品属性的满意度为第三等级，则所述产品属性属于第一分类；

若所述正面情感的重要性系数为第一等级、所述负面情感的重要性系数为第一等级且所述产品属性的满意度为第四等级，则所述产品属性属于第二分类；

若所述正面情感的重要性系数为第一等级、所述负面情感的重要性系数为第二等级且所述产品属性的满意度为第四等级，则所述产品属性属于第三分类；

若所述正面情感的重要性系数为第一等级、所述负面情感的重要性系数为第二等级且所述产品属性的满意度为第四等级，则所述产品属性属于第四分类；

若所述正面情感的重要性系数为第二等级、所述负面情感的重要性系数为第一等级且所述产品属性的满意度为第三等级，则所述产品属性属于第五分类；

若所述正面情感的重要性系数为第二等级、所述负面情感的重要性系数为第一等级且所述产品属性的满意度为第四等级，则所述产品属性属于第六分类；

若所述正面情感的重要性系数为第二等级、所述负面情感的重要性系数为第二等级且所述产品属性的满意度为第三等级，则所述产品属性属于第七分类；

若所述正面情感的重要性系数为第二等级、所述负面情感的重要性系数为第二等级且所述产品属性的满意度为第四等级，则所述产品属性属于第八分类。

7.根据权利要求6所述的获取方法，其特征在于，若所述产品属性的满意度大于或者等于预先设置的满意度阈值，则所述满意度为第三等级；

若所述产品属性的满意度小于所述满意度阈值，则所述满意度为第四等级。