[发明专利]基于用户评论的产品质量评价方法和系统

权利要求书

1.一种基于用户评论的产品质量评价方法，其特征在于，所述评价方法由计算机执行，包括以下步骤：

获取产品数据和用户对产品的评论数据；

对所述评论数据预处理，得到历史评论数据；基于所述产品数据获取初始评价指标；

基于所述历史评论数据和所述初始评价指标获取指标种子词；基于所述历史评论数据获取词向量；

基于所述词向量和所述指标种子词获取评价指标；基于所述词向量和预先构建的BLSTM-CRFs模型获取评价数据；

将所述评价指标和所述评价数据相匹配，对匹配后的评价数据进行打分；

基于证据推理方法对打分结果进行处理，得到评价等级信度分布；

将所述评价等级信度分布转换为效用值；

基于所述效用值获取产品质量的评价；

所述基于证据推理方法对打分结果进行处理，包括以下步骤：

S601、预先设置所述评价指标的评价等级；

S602、将所述打分结果转换为对应评价指标的评价等级上的信度；

S603、对所述评价指标赋予权重，基于所述信度和所述权重获取所述评价指标的基本概率分配；

S604、基于证据推理方法，结合所述基本概率分配，融合所述评价数据，得到评价等级信度分布；

步骤S604具体包括：

选用证据推理方法中的ER algorithm对所述评价数据进行融合，融合公式为：

其中：

m_n,I(k)表示前k个指标融合后分配到等级H_n的概率；

m_H,I(k)表示前k个指标融合后分配到全集H 的概率；

N表示评价等级的数量，L表示评价指标的数量，

K表示归一化系数；

将得到的m_n,I(L)重新转为评价等级上的信度分布：

其中：

β_n表示L个指标合成后评价到等级H_n的信度；

最终得到评价等级信度分布为：

其中：

H_n表示评价等级。

2.如权利要求1所述的评价方法，其特征在于，对所述评论数据预处理，包括：

删除重复评论、未填写有效内容的评论和字符长度低于预设值的评论；

将所述评论数据中文字的繁体形式转化为简体；

对所述评论数据进行分句、分词和去停用词。

3.如权利要求1所述的评价方法，其特征在于，所述指标种子词的获取方法包括：

对所述历史评论数据进行词性标注；提取高频名词和动词，并过滤掉频数低于预设值的名词、动词和与质量属性无关的单字词；将最终得到的词和所述初始评价指标进行匹配，得到所述初始评价指标对应的指标种子词。

4.如权利要求1所述的评价方法，其特征在于，所述词向量的获取方法包括：

基于预训练的word2vec模型对所述历史评论数据进行处理，得到预设维度的词向量。