[发明专利]基于自然语言处理的筛选电商垃圾评论的方法

摘要

本发明涉及一种基于自然语言处理的筛选电商垃圾评论的方法，包括下述步骤：步骤一，对单句进行通用型垃圾评论关键词查找，如果存在，则判为显性垃圾评论；步骤二，使用卷积神经网络，对评论的字句生成评论分类模型，根据相关度进行计算，低于阈值时，该句被判断为疑似隐性垃圾评论；步骤三，疑似隐性垃圾评论通过计算通用型评论关键词的占比，低于阈值，则判为隐性垃圾评论；步骤四，定期提取隐性垃圾评论库中频率较高的热词，加入通用型垃圾评论关键词词库。其优点表现在：可以筛选出带有某些特殊关键词的单常见垃圾评论，可以筛选出不具备关键字但与商品无关的低关联度的评论，可以定期自动获取当前流行的垃圾评论关键词，更新特殊关键词库。

主权项

1.一种基于自然语言处理的筛选电商垃圾评论的方法，其特征在于，所述的基于自然语言处理的筛选电商垃圾评论的方法是基于自然语言处理的筛选电商垃圾评论的方法是基于电商的用户评论内容分析，具体需要进行四个流程；第一：建立通用型垃圾评论关键词词库，对每个单句进行关键词查找匹配，如果存在，则判定该句为显性垃圾评论，并将其保存到显性垃圾评论库中；第二：使用卷积神经网络，基于自然语言处理技术生成评论分类模型，使用模型对每条的评论的字句进行分类打标，根据每条评论的分句数和分类标签数进行计算，得出达标率，当达标率低于某一个阈值时，该句可以被判断为疑似隐性垃圾评论；第三：建立通用型评论关键词库(该词库表示为评论中常见的绝大部分关键词)；如果某条评论被判断为疑似隐性垃圾评论，则需要计算通用型评论关键词在该条评论中的占比，如果这个占比继续低于某一个阈值，则会将该评论定性为隐性垃圾评论，并保存到隐性垃圾评论库中；第四：定期统计整理隐性垃圾评论库，提取其中频率较高且符合某一规则的热词，自动加入到通用型垃圾评论的关键词词库中，从而实现定期自动扩展通用垃圾评论关键词库的功能。从而使得通用型垃圾评论关键词库保持一定的时效性。