[发明专利]一种中英文混合的网络用户评论的推荐度评分方法

摘要

本发明公开了一种中英文混合的网络用户评论的推荐度评分方法，主要分为三个步骤1) 获取中英文混合的网络用户评论，完成预处理；2) 以句子为单位，基于语法树计算每个句子的情感评分；3) 针对待评分的目标用户评论，根据单个句子的情感得分和所在位置，采用加权法完成用户评论的推荐度评分。本方法采用无监督方式，不需要对网络用户评论的人工标注，计算简单高效，同人工评价相比较具有较高的准确性；本方法具有扩展性和适应性，可以推广到其他类型语言；适用于网络用户评论数量大、更新快的情形；有效解决网络用户评论推荐度评价的问题。

主权项

一种中英文混合的网络用户评论的推荐度评分方法，其特征在于包括以下步骤：1)获取中英文混合的网络用户评论，完成混合评论的预处理，该预处理包括中英文纠错、语言选择、中英文翻译三个步骤；具体流程是：给定中英文混合用户评论R，分三个步骤处理：其一中英文纠错，首先将用户评论拆分成中文部分和英文部分，然后应用现有的中英文纠错技术，分别对中文部分和英文部分纠错；其二语言选择，针对评论的中文部分和英文部分，分别统计其中汉字和英文单词的数量，选择数量多的语言为目标语言；其三中英文翻译，如果选出的目标语言是中文，则将评论中的英文部分翻译为中文，反之将中文部分翻译为英文，获得单一语言组成的用户评论；2)以句子为单位，构建语法树，基于已制备并公开的情感词库，计算句子的情感评分；具体处理流程是：对于步骤1)处理后获得的单一语言组成的用户评论R，首先将R分割为句子序列，即：R＝<S1,S2,…,Sm>，其中S代表一个句子，m表示R中包含的句子总数；然后针对每一个句子S，第一步基于语法分析技术构建S的上下文无关语法树：如果评论选定为中文，则构建中文语法树，如果是英文则构建英文语法树；第二步对语法树的树叶节点，即单词，进行分类；第三步根据词的类别，按照语法树结构自底向上逐层计算句子S的情感评分；上述的上下文无关语法树包含以下基本结构：1.简单从句，由逗号、分号、叹号或句号等分割的从句；2.名词短语，由名词和/或形容词构成的短语，通常为主语或宾语；3.动词短语，由动词和/或副词构成的短语，通常为谓语或连接词；上述基本结构按树型逐层组织：通常以根节点代表整个“句子”，其下是“从句”作为树枝节点；“从句”进一步分解为“子从句”、“名词短语”和“动词短语”，作为下一个层次的树枝节点，最后分解为单词，包括名词、动词、形容词、副词、连接词，作为树叶节点；3)针对待评分的目标用户评论，根据单个句子的情感得分，结合句子在评论中的位置，采用加权法完成目标评论的推荐度评分。