[发明专利]隐式评价对象识别方法、装置、设备和计算机存储介质

说明书

本申请提供一种隐式评价对象识别方法、装置、设备和计算机存储介质；该方法，包括：接收评价信息识别请求，获取所述评价信息识别请求关联的商品评价信息；若所述商品评价信息为隐式评价对象的第一商品评价信息，则将所述第一商品评价信息输入至预设的隐式评价对象分类器；其中，所述预设的隐式评价对象分类器通过特征中间变量训练获得，所述特征中间变量为特征分类器的分类识别结果；通过所述隐式评价对象分类器处理所述第一商品评价信息，获得评价对象和情感信息；本申请中通过隐式评价对象分类器对隐式评价对象的商品评价信息进行分类识别，实现了隐式评价对象对应商品评价信息的有效识别，保证了商品评价信息分类识别的全面性和准确率。

技术领域

本申请涉及大数据分析技术领域，具体涉及一种隐式评价对象识别方法、装置、设备和计算机存储介质。

背景技术

随着互联网电商的发展，网上购物成为了人们生活的常态，网上购物后已购用户会对购买的商品进行评价，以方便后期购买者根据商品评价信息选择最适合自己的商品。

对商品评价信息进行剖析和研究，有着重要的应用价值和经济价值，例如，客户可以根据商品评价信息挑选适合自己的商品；另一方面，商品的制造商可以根据商品评价信息，了解自身商品的缺陷，以对商品进行更新或改良；然而，通常一个商品的商品评价信息有成千上万条，用户难以对所有商品评价信息都浏览一遍，电商平台会对数以千计的商品评价信息进行归纳总结，全面地呈现给用户，对商品评价信息进行归纳总结包含以下三个方面：评价人识别、评价对象识别和情感判别，其中，在商品评价信息总结时一般不会关注评价人，所以评价人识别的步骤通常会被省略；评价对象可以分为显式评价对象和隐式评价对象，在现有的评价对象识别技术中，通常对显式评价对象进行识别，而忽略隐式评价对象；评价对象识别之后，通常要对该评价对象进行情感判别，即判断评价人对该评价对象是正向、负向或者中立。

由于当前商品评价信息分析主要是针对显式评价对象，忽略隐式评价对象，这样会丢失大量的商品评价信息，使得商品评价结果不准确。

发明内容

本申请提供一种隐式评价对象识别方法、装置、设备和计算机存储介质，旨在解决当前不可以对隐式评价对象的商品评价数据进行分析总结，导致商品评价信息分析不全面，商品评价结果识别准确率低的技术问题。

一方面，本申请提供一种隐式评价对象识别方法，所述隐式评价对象识别方法包括以下步骤：

接收评价信息识别请求，获取所述评价信息识别请求关联的商品评价信息；

若所述商品评价信息为隐式评价对象的第一商品评价信息，则将所述第一商品评价信息输入至预设的隐式评价对象分类器；其中，所述预设的隐式评价对象分类器通过特征中间变量训练获得，所述特征中间变量为特征分类器的分类识别结果；

通过所述隐式评价对象分类器处理所述第一商品评价信息，获得评价对象和情感信息。

在本申请一些实施方案中，所述若所述商品评价信息为隐式评价对象的第一商品评价信息，则将所述第一商品评价信息输入至预设的隐式评价对象分类器之前，所述方法包括：

接收模型训练请求，获取海量的商品评价信息，处理海量的所述商品评价信息，获得初始样本集；

根据所述初始样本集和预设字典，构建特征样本集；

从所述特征样本集中迭代抽取预设比例的特征样本，通过所述特征样本训练预设第一分类器，获得特征分类器；

获取所述特征分类器分类识别获得的特征中间变量，通过所述特征中间变量训练预设第二分类器，获得隐式评价对象分类器。

在本申请一些实施方案中，所述接收模型训练请求，获取海量的商品评价信息，处理海量的所述商品评价信息，获得初始样本集，包括：

接收模型训练请求，获取海量的商品评价信息，将各所述商品评价信息添加情感标签；