[发明专利]文本质量评估方法及装置

权利要求书

1.一种文本质量评估方法，其特征在于，包括：

获取待评估的文本以及对应的评论信息；所述评论信息包括：至少一条评论；

对所述文本以及对应的评论信息分别进行特征提取，获取文本内容特征信息和评论内容特征信息；

将所述文本内容特征信息和所述评论内容特征信息输入预设的文本分类模型，获取所述文本的质量等级；

所述评论内容特征信息包括评论信息对应的情感数值、评论信息的观点抽取结果、评论信息对应的流畅度、评论信息对应的纠错率，其中，所述评论信息对应的流畅度和纠错率，用于反映评论是否为机器自动生成的评论；

所述评论信息对应的流畅度的获取方式为，结合每条评论的内容，获取每条评论的流畅度，并对各条评论的流畅度进行计算得到评论信息对应的流畅度；

所述评论信息对应的纠错率的获取方式为，结合每条评论的内容，获取每条评论的纠错率，并对各条评论的纠错率进行计算得到评论信息对应的纠错率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本内容特征信息包括以下信息中的任意一种或者多种：文本标题对应的情感数值、文本正文内容对应的情感数值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评论信息对应的情感数值的获取方式为，

针对所述评论信息中的每条评论，将所述评论输入预设的情感分析模型，获取所述评论对应的情感数值；

对所述至少一条评论对应的情感数值进行计算，确定所述评论信息对应的情感数值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评论信息的观点抽取结果的获取方式为，

针对所述评论信息中的每条评论，将所述评论输入预设的观点抽取模型，获取所述评论对应的观点抽取结果；

对所述至少一条评论对应的观点抽取结果进行合并，生成所述评论信息对应的观点抽取结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述文本内容特征信息和所述评论内容特征信息输入预设的文本分类模型，获取所述文本的质量等级之前，还包括：

获取训练数据，所述训练数据包括：多个训练样本，所述训练样本包括：文本、文本对应的评论信息、文本的质量等级；

采用所述训练数据对初始的文本分类模型进行训练，得到所述预设的文本分类模型。

6.一种文本质量评估装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待评估的文本以及对应的评论信息；所述评论信息包括：至少一条评论；

特征提取模块，用于对所述文本以及对应的评论信息分别进行特征提取，获取文本内容特征信息和评论内容特征信息；

分类模块，用于将所述文本内容特征信息和所述评论内容特征信息输入预设的文本分类模型，获取所述文本的质量等级；

所述评论内容特征信息包括评论信息对应的情感数值、评论信息的观点抽取结果、评论信息对应的流畅度、评论信息对应的纠错率，其中，所述评论信息对应的流畅度和纠错率，用于反映评论是否为机器自动生成的评论；

所述评论信息对应的流畅度的获取方式为，结合每条评论的内容，获取每条评论的流畅度，并对各条评论的流畅度进行计算得到评论信息对应的流畅度；

所述评论信息对应的纠错率的获取方式为，结合每条评论的内容，获取每条评论的纠错率，并对各条评论的纠错率进行计算得到评论信息对应的纠错率。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述文本内容特征信息包括以下信息中的任意一种或者多种：文本标题对应的情感数值、文本正文内容对应的情感数值。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述评论信息对应的情感数值的获取方式为，

针对所述评论信息中的每条评论，将所述评论输入预设的情感分析模型，获取所述评论对应的情感数值；

对所述至少一条评论对应的情感数值进行计算，确定所述评论信息对应的情感数值。