[发明专利]酒店静态信息的检测方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种酒店静态信息的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：

获取用户对酒店的第一反馈信息，所述第一反馈信息包括用户对酒店的点评信息；

将所述第一反馈信息输入至静态信息预测模型以获取包括酒店静态信息的第二反馈信息，所述静态信息预测模型基于历史反馈信息对机器学习模型训练后得到，所述历史反馈信息包括用户对酒店的历史点评信息；

获取所述酒店提供的酒店静态信息；

判断所述第二反馈信息中酒店静态信息的内容与酒店所提供的对应的酒店静态信息的内容是否一致，若不一致，则核实不一致的所述静态信息。

2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，核实不一致的所述静态信息的步骤包括：

判断与所述酒店所提供的对应的酒店静态信息不一致的第二反馈信息的数量是否超过纠错信息阈值，若超过，则核实所述酒店所提供的对应的酒店静态信息；

和/或，

所述第一反馈信息还包括用户对酒店的投诉信息及用户与客服的对话信息。

3.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：

通过下述步骤获取所述静态信息预测模型：

获取用户对酒店的历史反馈信息；

选取数量为预设数值的历史反馈信息；

判断选取的所述历史反馈信息中是否包括所述酒店静态信息，若是，则将所述历史反馈信息标记为第一机器码，若否，则将所述历史反馈信息标记为第二机器码；

将标记后的所述历史反馈信息划分为训练集及测试集；

将所述训练集中的所述历史反馈信息作为输入及对应标记的第一机器码及第二机器码作为输出，至机器学习模型中进行训练；

将测试集中的所述历史反馈信息输入至训练后的机器学习模型中以得到与每一所述历史反馈信息对应的测试机器码；

判断所述测试机器码的评估指标AUC是否达到评估阈值，若达到，训练后的机器学习模型则为所述静态信息预测模型。

4.如权利要求3所述的检测方法，其特征在于，

若判断所述评估指标AUC未达到评估阈值，则将标记的新的所述历史反馈信息加入至所述训练集中再次训练；

和/或，

选取数量为预设数值的历史反馈信息的步骤后还包括：预处理所述历史反馈信息，包括去除敏感词、去除特殊字符、全角变换半角、繁体转简体、大写转小写中的至少一种；

和/或，

所述历史反馈信息为点评分低于点评分阈值的历史点评信息。

5.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，

核实不一致的所述静态信息的步骤包括：判断所述酒店提供的酒店静态信息与所述酒店的真实静态信息是否一致，若不一致，则将酒店提供的所述酒店静态信息修改为所述酒店的真实静态信息；

和/或，

所述机器训练模型为深度学习模型。

6.一种酒店静态信息的检测系统，其特征在于，所述检测系统包括：

第一反馈信息获取模块、第二反馈信息获取模块、酒店静态信息获取模块、静态信息判断模块；

所述第一反馈信息获取模块用于获取用户对酒店的第一反馈信息，所述第一反馈信息包括用户对酒店的点评信息；

所述第二反馈信息获取模块用于将所述第一反馈信息输入至静态信息预测模型以获取包括酒店静态信息的第二反馈信息，所述静态信息预测模型基于历史反馈信息对机器学习模型训练后得到，所述历史反馈信息包括用户对酒店的历史点评信息；

所述酒店静态信息获取模块用于获取所述酒店提供的酒店静态信息；

所述静态信息判断模块用于判断所述第二反馈信息中酒店静态信息的内容与酒店所提供的对应的酒店静态信息的内容是否一致，若不一致，则核实不一致的所述静态信息。

7.如权利要求6所述的检测系统，其特征在于，所述静态信息判断模块还用于判断与所述酒店所提供的对应的酒店静态信息不一致的第二反馈信息的数量是否超过纠错信息阈值，若超过，则核实所述酒店所提供的对应的酒店静态信息；

和/或，

所述第一反馈信息还包括用户对酒店的投诉信息及用户与客服的对话信息。