[发明专利]一种恶意评论的识别方法及装置

权利要求书

1.一种恶意评论的识别方法，包括：

获取评论信息；

计算所述评论信息中的不规则字符占比得分；

基于预设的恶意敏感词库，计算所述评论信息的恶意词占比得分；

基于预设的情感倾向分析模块，确定所述评论信息的情感倾向得分；

将所述不规则字符占比得分、所述恶意词占比得分、所述情感倾向得分加权求和，得到所述评论信息的恶意值评分。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

根据预设的判断标准和所述恶意值评分，判断所述评论信息的恶意值级别。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，计算所述评论信息中的不规则字符占比得分包括：

对所述评论信息进行正则匹配，得到规则字符串；

根据所述评论信息的字符串长度和所述规则字符串的字符串长度，计算所述评论信息的所述不规则字符占比得分。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于预设的恶意敏感词库，计算所述评论信息的恶意词占比得分包括：

对所述规则字符串进行分词操作，得到待匹配词组；

根据所述预设的恶意敏感词库对所述待匹配词组进行匹配，并根据匹配结果计算所述评论信息的恶意词匹配得分；

根据所述恶意词匹配得分得到所述评论信息的所述恶意词占比得分。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，基于预设的恶意敏感词库，计算所述评论信息的恶意词占比得分还包括：

根据预设的停顿词词库对所述待匹配词组进行匹配，并根据匹配结果计算所述评论信息的停顿词匹配得分；

计算所述待匹配词组中的各个词条在所述待匹配词组中重复出现的频率，根据所述重复出现的频率计算得到所述评论信息的重复频率得分；

根据所述恶意词匹配得分和所述重复频率得分和/或所述停顿词匹配得分得到所述评论信息的所述恶意词占比得分。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：

将预设的阈值和所述不规则字符占比得分进行比较；

若所述不规则字符占比得分不小于所述阈值，则直接判断所述评论信息为所述恶意评论。

7.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：

基于多条评论信息的恶意值评分或恶意值级别，得到所述多条评论信息的恶意值评分或恶意值级别的分布情况。

8.一种恶意评论的识别装置，包括：

获取模块，获取评论信息；

第一计算模块，计算所述评论信息中的不规则字符占比得分；

第二计算模块，基于预设的恶意敏感词库，计算所述评论信息的恶意词占比得分；

确定模块，基于预设的情感倾向分析模块，确定所述评论信息的情感倾向得分；

加权求和模块，将所述不规则字符占比得分、所述恶意词占比得分、所述情感倾向得分加权求和，得到所述评论信息的恶意值评分。

9.一种电子设备，包括：

处理器；

存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1～7中任一项所述的方法。

10.一种非瞬时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述指令被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1～7中任一项所述的方法。