[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

说明书

本发明提供了一种基于文本挖掘驱动的产品升级策略的获取方法及装置。一种基于文本挖掘驱动的产品升级策略的获取方法，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。可见，本实施例中获取产品评论的方式简单，样本量大，可以降低获取评述内容的劳动量。并且，在线评论的时效性比较高，因此获取的升级策略也具有及时性好，有效性高的特点。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于文本挖掘驱动的产品升级策略的获取方法及装置。

背景技术

目前，为获得产品属性的满意度和重要性，相关人员需要设计调查问卷或安排访谈等形式，然后由用户填写问卷或访谈记录得到满意度和重要性。之后，基于满意度和重要性，利用IPA(Importance-performance Analysis，重要性-表现程度)模型分析产品的升级策略。

然后，设计问卷、调查问卷或用户访谈都需要耗费大量的人力成本和时间成本，且样本量小，及时性差，使得到的产品升级策略往往达不到满意的效果。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种基于文本挖掘驱动的产品升级策略的获取方法及装置，用于解决现有技术中通过问卷或访谈方式来获得的升级策略的效果不佳的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于文本挖掘驱动的产品升级策略的获取方法，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，所述有序选择模型为：