[发明专利]基于评论的评价方法及装置

说明书

本发明提供一种基于评论的评价方法及装置，本实施例提供的基于评论的评价方法，包括：获取用户针对目标对象发布的第一评论文本以及与第一评论文本对应的第一评分数据；根据第一评论文本，应用自然语言处理法进行预处理，确定第二评论文本；根据第二评论文本，应用词频逆文本频率算法进行向量化处理，确定第一评论数据；根据第一评论数据和第一评分数据，应用决策树回归模型，确定评价结果。通过本发明实施例提供的基于评论的评价方法，实现精确获知顾客对酒店的针对性评价以有效改善酒店运营、精准提高服务质量。

技术领域

本发明涉及大数据处理领域，尤其涉及一种基于评论的评价方法及装置。

背景技术

随着互联网的发展以及在线支付技术的普及，越来越多的人习惯通过手机APP、网站等在线方式预订酒店，并在入住酒店后留下自己对该酒店的评价，评价包括文本评论和评分数据，通过这些评价的反馈，酒店获知顾客的关注点，以此改善酒店运营，提高服务质量。

现有技术中对评价的处理，主要是预设点评关键词和对应的评分项，经顾客在线评价后，系统后台采集并分析每个关键词的打分得到，这种处理方式的点评关键词很少，比如只给出“卫生”、“环境”、“服务”、“设施”让顾客评分；同时对应的评分项也不多，比如给出“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”。由于预设的点评关键词和对应的评分项过于简单，精度不足，导致无法精确获知顾客对酒店的针对性评价，从而不能有效改善酒店运营、精准提高服务质量。

因此，如何能够精确获知顾客对酒店的针对性评价以有效改善酒店运营、精准提高服务质量是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供一种基于评论的评价方法，实现精确获知顾客对酒店的针对性评价以有效改善酒店运营、精准提高服务质量。

第一方面，本发明提供一种基于评论的评价方法，包括：

获取用户针对目标对象发布的第一评论文本以及与第一评论文本对应的第一评分数据；

根据第一评论文本，应用自然语言处理法进行预处理，确定第二评论文本；

根据第二评论文本，应用词频逆文本频率算法进行向量化处理，确定第一评论数据；

根据第一评论数据和第一评分数据，应用决策树回归模型，确定评价结果，其中，第一评论数据和第一评分数据对应。

在一种可能的设计中，根据第一评论数据和第一评分数据，应用决策树回归模型，确定评价结果，包括：

根据第一评论数据和第一评分数据，确定所有用户的评论数据和评分数据；

将评论数据和评分数据按预设比例X划分归类为训练数据集和验证数据集，其中，训练数据集包括占比为X的评论数据和对应占比为X的评分数据；验证数据集包括占比为1-X的评论数据和对应占比为1-X的评分数据，X为大于0且小于1的小数；

根据训练数据集，应用决策树回归模型进行训练，确定第一模型参数；

根据验证数据集和第一模型参数，应用决策树回归模型进行参数优化，确定第二模型参数；

根据评论数据、评分数据以及第二模型参数，应用决策树回归模型，确定评价结果。

在一种可能的设计中，根据评论数据、评分数据以及第二模型参数，应用决策树回归模型，确定评价结果，包括：

根据评论数据、评分数据以及第二模型参数，应用决策树回归模型，确定评论数据的重要度；

根据重要度，降序排列评论数据，确定评价结果。

在一种可能的设计中，自然语言处理法包括：移除标点符号、去除分词、去停用词以及词干提取。