[发明专利]线上控制食品风险的方法、服务器、终端及电子设备

说明书

本申请实施例提供了一种线上控制食品风险的方法、服务器、终端及电子设备，涉及自然语言技术领域。该方法包括：获取评论文本以及关键词文本，关键词文本包括对应食品安全的各归因分析结果的关键词；将评论文本和关键词文本输入至预先训练的风险识别模型，获得风险识别模型输出的评论文本的食品安全的最高风险等级以及目标归因分析结果。本申请实施例，相比现有技术人工识别的方式不仅大幅提升了识别效率，并且能够准确识别出归因分析结果，为后续进一步对高风险食品安全事件快速预警、消费者食品安全投诉精准保障、餐饮服务提供者精准风险治理等奠定基础。

技术领域

本申请涉及自然语言处理技术领域，具体而言，本申请涉及一种线上控制食品风险的方法、服务器、终端及电子设备。

背景技术

随着餐饮行业的兴起，涉及食品安全的舆情越来越多，民众对于食品安全问题也越来越重视。

对于提供餐饮服务的互联网平台而言，其是餐饮行业的商家和顾客的侨联，因此有必要对顾客用餐后的评论进行反馈，及时发现用餐过程中可能出现的食品安全问题。

现有技术中往往需要互联网平台通过人工审核的方式确定评论中指出的食品安全问题，但由于人工审核的效率较低，即使是专业极好的人工审核时间也需要15-30秒，面对每日亿级数据而言无法满足时效要求。

发明内容

本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的线上控制食品风险的方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，提供了一种线上控制食品风险的方法，该方法包括：

获取评论文本以及关键词文本，所述关键词文本包括对应食品安全的各归因分析结果的关键词；

将所述评论文本和关键词文本输入至预先训练的风险识别模型，获得所述风险识别模型输出的所述评论文本的食品安全的最高风险等级以及目标归因分析结果；

其中，所述风险识别模型是以与餐饮相关的样本评论文本和关键词文本为训练样本，以所述样本评论文本的食品安全的最高风险等级和归因分析结果为训练标签训练而成。

在一个可能的实现方式中，风险识别模型包括定级模型；

所述将所述评论文本输入至预先训练的风险识别模型，获得所述风险识别模型输出的所述评论文本的食品安全的最高风险等级以及归因分析结果，包括：

将所述评论文本以及对应的拼音文本输入至所述定级模型，获得所述定级模型输出的所述评论文本的食品安全的最高风险等级；

其中，所述定级模型是根据所述样本评论文本以及对应的拼音文本为训练样本，以样本评论文本的食品安全的最高风险等级为训练标签训练而成。

在一个可能的实现方式中，定级模型还用于输出CLS向量；其中，所述最高风险等级是根据所述CLS向量确定的。

在一个可能的实现方式中，风险识别模型还包括归因模型；

所述将所述评论文本输入至预先训练的风险识别模型，获得所述风险识别模型输出的所述评论文本的食品安全的最高风险等级以及归因分析结果，包括：

将所述评论文本、所述CLS向量以及预设的关键词文本输入至所述归因模型，获得所述归因模型输出的所述评论文本的目标归因分析结果；

所述归因模型是根据所述样本评论文本、关键词文本以及所述定级模型输出的所述样本评论文本的CLS向量为训练样本，以样本评论文本的归因分析结果为训练标签训练而成。

在一个可能的实现方式中，定级模型包括输入层、预训练语言模型和分类层；

所述将所述评论文本以及对应的拼音文本输入至所述定级模型，获得所述定级模型输出的CLS向量以及所述评论文本的食品安全的最高风险等级，包括：