[发明专利]显示设备及语音交互评价方法

权利要求书

1.一种显示设备，其特征在于，包括：

显示器；

控制器，与所述显示器连接，所述控制器被配置为：

接收语音交互评价指令；

响应于所述语音交互评价指令，获取预设数量的第一评价信息，其中，所述第一评价信息从用户反馈的语音交互评价信息中得到；

生成设置有评价输入控件以及所述预设数量的快速评价控件的语音交互评价界面，所述评价输入控件用于输入第二评价信息，所述快速评价控件用于展示所述第一评价信息；

若接收到所述快速评价控件的触发指令，获取预先通过情感分析模型计算出的所述第一评价信息的情感分数。

2.根据权利要求1所述的显示设备，其特征在于，所述控制器还被配置为：

若接收到所述评价输入控件的触发指令，获取所述评价输入控件内输入的第二评价信息，通过所述情感分析模型计算所述第二评价信息对应的情感分数。

3.根据权利要求1所述的显示设备，其特征在于，所述获取预设数量的第一评价信息，包括：

获取所述显示设备上正在运行的语音助手应用的应用标识；

获取所述语音助手应用的语言类别标识；

从用户反馈的语音交互评价信息中获取预设数量与所述应用标识和语音类别标识均相匹配的第一评价信息。

4.根据权利要求1所述的显示设备，其特征在于，所述快速评价控件对应的情感分数在第一范围内或第二范围内，所述情感分数在所述第一范围内的快速评价控件和在所述第二范围内的快速评价控件的显示效果不相同。

5.一种语音交互评价方法，其特征在于，包括：

构建语音助手应用的训练样本集；

构建用于进行文本编码的第一词典，以及构建用于计算情感词典得分的第二词典；

构建基于对融合编码的特征向量进行分类的情感分析模型，所述融合编码为将基于所述第一词典得到的文本编码和基于所述情感词典得分得到的情感词典编码进行拼接得到；

通过所述训练样本集对所述情感分析模型进行训练；

将接收到的语音交互评价信息输入所述情感分析模型，得到所述语音交互评价信息的情感分数。

6.根据权利要求5所述的语音交互评价方法，其特征在于，所述通过所述训练样本集对所述情感分析模型进行训练包括：

将设置有情感标签的训练样本输入到所述情感分析模型，得到预测情感分数和预测情感倾向，其中，所述情感标签包括目标情感分数和目标情感倾向；

根据所述预测情感分数与目标情感分数迭代优化所述情感分析模型的损失函数，直到所述预测情感倾向和目标情感倾向相同，且所述预测情感分数和目标情感分数的差值小于阈值。

7.根据权利要求6所述的语音交互评价方法，其特征在于，所述根据所述预测情感分数与目标情感分数迭代优化所述情感分析模型的损失函数，包括：

在第一次数及之前的训练中将所述目标情感分数作为训练目标对所述情感分析模型的损失函数进行迭代优化。

8.根据权利要求7所述的语音交互评价方法，其特征在于，所述根据所述预测情感分数与目标情感分数迭代优化所述情感分析模型的损失函数，包括：

在所述第一次数之后的训练中将上一次的情感分析模型模型作为教师模型，将预测情感分数与目标情感分数的加权值作为训练目标对所述情感分析模型的损失函数进行迭代优化。

9.根据权利要求5所述的语音交互评价方法，其特征在于，所述构建用于计算情感词典得分的第二词典，包括：构建根据Score＝sum[(-1)^T(i)*D(i)*S(i)*P(i)]计算情感词典得分的第二词典，其中，Score表示情感词典得分，S(i)表示第i个词在情感词典的分数，P(i)表示第i个词的出现频率，T(i)＝{0,1}，T(i)＝0表示第i个词为情感词且无极性反转，T(i)＝1表示第i个词为情感词且有极性反转，D(i)表示第i个词为情感词且前面两个词内出现了情感词。

10.根据权利要求8所述的语音交互评价方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述语音交互评价信息进行归一化处理；

将归一化处理后的全部语音交互评价信息进行反馈量统计，得到反馈排名。