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[发明专利]一种基于生成对抗网络的在线评论商品特征观点提取方法-CN201910999097.4有效
发明人：常春媛;李黎明;刘晓华 -专利权人：东北林业大学
申请日： 2019-10-21 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的在线评论商品特征观点提取方法，涉及在线评论文本挖掘领域。本发明包括步骤：1)用网络爬虫爬取商品评论数据和电商平台已有的对评论数据进行分类的标签数据；2)将标签数据人工标注为特征观点词形式；3)建立生成对抗网络，包含一个生成网络和一个判别网络；4)建立演员——评论家强化学习模型的评论家网络；5)交替训练生成网络，判别网络和评论家网络，直到收敛；6)用所得生成网络对商品在线评论进行特征及观点提取。本发明应用生成对抗网络实现在线评论商品特征和观点的自动提取，不依赖于语法规则，无需特征处理，人工干预少，领域扩展性好。
一种基于生成对抗网络在线评论商品特征观点提取方法

[发明专利]一种基于遮掩语言模型和阶梯网络的小样本情感分析方法及系统-CN202310282656.6在审
发明人：金泳;楼卫东;高扬华 -专利权人：浙江中烟工业有限责任公司
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遮掩语言模型和阶梯网络的小样本情感分析方法及系统，该方法包括采集卷烟评论文本数据，并对卷烟评论文本进行随机掩码词语；对掩码后的所述卷烟评论文本进行预测填补，将填补后的卷烟评论语句和原采集的卷烟评论文本共同作为情感分析数据集；构建阶梯网络，以所述情感分析数据集为输入，以情感评分为输出，对所述阶梯网络进行训练，得到情感评分预测模型；基于所述情感评分预测模型对实时获取的卷烟评论文本进行分析，得到情感评分预测结果。本发明采用进行随机掩码词语，进行评论预测补全，在考虑评论语义信息的同时实现数据量的扩增，本发明使用半监督学习阶梯网络进行情感分析预测，解决评论数据中存在噪声的干扰问题。
一种基于遮掩语言模型阶梯网络样本情感分析方法系统

[发明专利]一种考虑种子信息及因果关系的评论有用性预测方法-CN202310032346.9在审
发明人：姜元春;张萌;钱洋;刘业政 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑种子信息及因果关系的评论有用性预测方法，包括获取评论文本及其对应的非文本数据，从而构建评论数据集D；获取用户评论偏好，从而构建种子主题词分布φs；基于评论数据集D和种子主题词分布φs构建贝叶斯种子主题回归模型；基于所述评论数据集D，初始化步骤S2与步骤S3中的所有参数，并利用EM算法与吉布斯采样方法对文档主题分布、主题词分布、评论有用性预测分布进行参数推断。本发明通过加入种子信息来允许用户指导主题的发现过程，从而能快速、准确地挖掘对用户关注的有益主题，同时通过联合建模评论文本和评论相关数据来提高预测精度，可广泛应用于因果推断和语言学领域。
一种考虑种子信息因果关系评论有用预测方法

[发明专利]一种基于智能终端的电视节目评论处理方法及系统-CN201310258967.5有效
发明人：梁达 -专利权人： TCL集团股份有限公司
申请日： 2013-06-26 - 公布日： 2017-08-08 - 主分类号： H04N21/258 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能终端的电视节目评论处理方法及系统，方法包括云端服务器预先收集频道数据并存储;终端向云端服务器发起节目评论请求；云端服务器从预先收集的所述频道数据中检索出所述当前播放频道的当前时间点所播放的节目详细信息及评论内容列表数据，并返回给终端；终端接收用户的操作指令在当前播放频道已有的评论内容列表上输入新的评论内容；所述云端服务器定时向所述终端推送经更新处理的新的评论内容数据，所述终端追加显示新增的评论内容。采用本发明能省去终端每次评论都获取频道整天节目数据而产生的带宽消耗，取而代之的方式是交由云端来确定待评论节目信息，这样不会占用过多的带宽资源，可以提高宽带的利用率。
一种基于智能终端电视节目评论处理方法系统

[发明专利]一种基于评论空间和用户偏好的推荐方法-CN202010118462.9有效
发明人：余文涛;葛蕾;余文彬;黄晓辉;唐慧丰;胡瑞娟;李勇;李珠峰;席耀一;王博 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明属于商品推荐技术领域，公开一种基于评论空间和用户偏好的推荐方法，包括：步骤1、构建商品评论数据语料库及用户评论数据语料库；步骤2、基于商品评论数据语料库、用户评论数据语料库分别构建商品评论空间及用户偏好空间；步骤3、根据用户在用户偏好空间中的位置及构建的商品评论空间，得出对用户的商品推荐。本发明使用商品评论数据量化商品属性并将商品映射到属性空间，结合用户历史购物偏好的方法进行商品推荐，针对于现有的推荐系统而言，避免了稀疏矩阵所带来的推荐效率低的问题并且随着评论信息量的不断增加，本发明通过挖掘用户的购物偏好与商品属性之间的联系
一种基于评论空间用户偏好推荐方法

[发明专利]一种热门评论确定系统、方法、装置和可读介质-CN201810614339.9有效
发明人：冯锋 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2018-06-14 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种热门评论确定系统、方法、装置和可读介质，属于数据处理技术领域，本发明提供的系统、方法及装置中，评论服务器在接收到针对评论对象的热门评论拉取请求后，将热门评论拉取请求分别转发给每一个评论管理服务器；每个评论管理服务器在接收到热门评论拉取请求后，确定符合热门评论选取条件的候选热门评论集合，并将候选热门评论集合发送给评论服务器，评论服务器根据当前的热门评论筛选规则从各个评论管理服务接收的各个候选热门评论集合中确定出热门评论，这样确定出的热门评论能够适应热门评论筛选规则变化的实时性，此外每一评论管理服务器因处理的数据量相对较小，节省了用户等待热门评论的时间，由此提高了接口的处理性能。
一种热门评论确定系统方法装置可读介质

[发明专利]一种基于大数据的APP软件用户评论需求分类方法-CN202310550831.5在审
发明人：王进;陈浩如;袁鑫浩;毛博 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于文本分类领域，具体涉及一种基于大数据的APP软件用户评论需求分类方法，包括：获取APP用户评论数据并清洗和打标；建立SVTEO模型和NBTEO模型；根据标签数据对SVTEO模型和NBTEO模型的线性层进行ML、DL同质化学习和SVTEO模型、NBTEO模型异质化和参数微调处理，并将处理后的SVTEO模型和NBTEO模型组成用户评论需求分类模型；将待分类的APP用户评论数据输入用户评论需求分类模型进行分类打标处理，得到APP用户评论数据的分类标签。本发明考虑到传统机器学习与深度学习在用户评论需求分类领域的差异性，吸收其各自优点，弥补缺点，解决了文本分类在用户评论需求分类领域的困难。
一种基于数据 app 软件用户评论需求分类方法

[发明专利]一种获取用户关注车型故障功能评论的方法及装置-CN202211414664.3在审
发明人：王兆麟;丁冠源;回姝;郭富琦;黄嘉桐;郑彤;张文娟;王兆麒 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请公开了一种获取用户关注车型故障功能评论的方法及装置。所述获取用户关注车型故障功能评论的方法包括：获取故障功能信息以及故障类别信息；获取故障功能用检索词以及故障类别用检索词；获取故障功能评论数据库，所述故障功能评论数据库包括多个故障功能评论描述信息；根据故障功能用检索词以及故障类别用检索词获取故障功能评论数据库中的一个或多个故障功能评论描述信息作为用户关注车型故障功能评论信息本申请以用户评论为导向，通过车机日志寻找API来配对相应功能，通过不同车型获取不同的用户关注车型故障功能评论信息，且通过故障功能信息以及故障类别信息两个维度去检索评论，从而使获取到的用户关注车型故障功能评论信息更为准确
一种获取用户关注车型故障功能评论方法装置

[发明专利]一种基于商品方面对齐的抽象式评论摘要生成方法-CN202010663601.6有效
发明人：潘浩杰;蔡登;杨荣钦;周鑫;王睿;刘晓钟 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于商品方面对齐的抽象式评论摘要生成方法，包括：(1)获取商品评论数据，对商品下的评论进行划分，筛选出低质量评论和高质量评论，并用方面对齐的方式将筛选出的评论构建成多评论摘要数据集；(2)建立一个序列模型，所述的序列模型包含基于循环神经网络的编码器、解码器和注意力机制；同时加入基于方面的注意力机制；(3)利用多评论摘要数据集对序列模型进行训练，直到模型收敛；(4)使用训练好的模型进行评论摘要生成任务，输入商品的评论后，自动生成摘要。利用本发明，能够高效地构造(评论集，摘要)对用于神经网络模型训练，大大地降低了人工标注的成本；训练出来的模型够生成高质量的多评论摘要。
一种基于商品方面对齐抽象评论摘要生成方法

[发明专利]应用程序评论的监控方法、装置及存储介质、计算机设备-CN201910295938.3在审
发明人：温锴昕 -专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06F16/9532 文献下载
摘要：本发明提供一种应用程序评论的监控方法、装置及存储介质、计算机设备，所述方法包括：根据预设周期时间周期性爬取目标应用程序在第三方应用市场的评价列表，得到所述市场评论数据；所述市场评论数据为所述第三方应用市场中用户对所述目标应用程序的评论数据；分析所述市场评论数据，判断所述市场评论数据中是否包含有负面评价信息；当所述市场评论数据中包含有负面评价信息时，触发用于提示处理所述负面评价信息的警报。
评论数据第三方应用负面评价目标应用程序计算机设备存储介质应用程序监控时间周期性全自动化预设周期触发评论工作量警报查验提示分析

[发明专利]一种基于影像数据的交互方法及系统-CN201710812133.2有效
发明人：张超 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2017-09-11 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： H04N21/475 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于影像数据的交互方法及系统，在播放影像数据的过程中，响应于用户的添加评论指令，确定接收到添加评论指令时正在播放的影像画面；接收用户在影像画面上选定的评论区域，并接收用户在评论区域添加的评论内容；将影像画面、评论区域以及评论内容进行关联存储，以在播放影像画面时，在影像画面的评论区域展现评论内容。本申请能够对接收到用户的添加评论指令时正在播放的影像画面、用户选定的评论区域以及用户添加的评论内容进行关联存储，增强影像画面与用户评论的关联性，使评论内容跟随对应的影像画面在选定的评论区域展现，避免影像画面与评论内容及评论区域不能同步对应的问题
一种基于影像数据交互方法系统

[发明专利]基于评论数据的用户需求趋势挖掘方法及装置、存储介质-CN201711148534.9在审
发明人：张强;彭张林;王安宁;方钊;杨善林 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2017-11-17 - 公布日： 2018-04-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于评论数据的用户需求趋势挖掘方法及装置、存储介质，该方法包括采集多个历史时间段内的社交评论数据；在所述多个历史时间段内的社交评论数据中提取预设产品的产品特征；根据每一历史时间段对应的社交评论数据，确定用户在该时间段内对每一产品特征的关注度；针对每一历史时间段对应的每一条评论数据，确定用户在该历史时间段内对该评论数据中的每一产品特征的情感值，并汇总该历史时间段对应的评论数据中每一产品特征的正面情感值的数量和负面情感值的数量本发明基于用户在社交平台上发表的评论数据进行需求趋势分析，不需要花费大量的精力和时间，也能适应快速变化的用户需求。
基于评论数据用户需求趋势挖掘方法装置存储介质

[发明专利]图书评论挖掘系统及方法-CN201711101195.9在审
发明人：郝文静;原帅;张涛;吕灼恒;张晋锋 -专利权人：曙光信息产业（北京）有限公司
申请日： 2017-11-07 - 公布日： 2018-05-29 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种图书评论挖掘系统和方法。图书评论挖掘系统包括：数据获取及清洗模块，用于从大型网站上抓取评论信息的原始数据并对所述原始数据进行清洗，以形成评论的原始语料库；预处理模块，对所述原始语料库进行分词和冗余词匹配替换的预处理；特征提取及挖掘模块，用于从所述原始语料库中提取产品特征并且对所述产品特征进行挖掘，以获得出现频率高的评论特征词的数据库；以及评论极性分析模块，用于对所述评论的数据库进行分类以获得具有整体极性分类的结果数据库。提高了产品特征挖掘准确度，并且对转义复句进行整体极性分析，而不是对各个转义词进行分析，因此，即使评论中大量出现转义词，也不会降低情感分析的准确度。
评论原始语料库产品特征挖掘系统准确度原始数据整体极性挖掘数据库预处理抓取结果数据库预处理模块大型网站极性分析评论信息清洗模块情感分析数据获取特征提取冗余词特征词分类分词匹配替换清洗分析

[发明专利]一种行业评论数据细粒度情感分析方法-CN201410486635.7有效
发明人：邓攀;袁伟;余雷;闫碧莹;赵鑫;万安格 -专利权人：中科嘉速(北京)并行软件有限公司
申请日： 2014-09-22 - 公布日： 2017-11-07 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明是一种行业评论数据细粒度情感分析方法，用于互联网数据分析。本方法是获取电商行业商品的评论数据；对评论数据进行预处理；建立初始的行业情感词库，利用1‑gram和2‑gram分别计算词在不同情感极性下的分布；对评论数据进行中文分词；分别基于1‑gram、2‑gram构建的情感词库，使用联合情绪模型对词进行建模，获取词在不同情感分布下，属于不同主题的概率分布；利用上下文信息重新确定句子中情感词的情感倾向值；利用条件随机场进行命名实体识别，抽取评论特征，计算评论特征评价词的情感倾向值本发明通过主题、情感两个维度计算评论词的情感，实现行业评论数据的细粒度情感分析，分析结果精度高且更加可解释。
一种行业评论数据细粒度情感分析方法

[发明专利]一种基于层次化AP聚类的商品评论数据标签化系统和方法-CN201710678136.1有效
发明人：彭敏晶;张朕轩;唐晨馨;李运蒙 -专利权人：五邑大学
申请日： 2017-08-09 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于层次化AP聚类的商品评论数据标签化系统，包括数据抓取模块、词向量训练模块、特征信息抽取模块、特征信息标签化模块；数据抓取模块对语料信息和评论数据进行存储；词向量训练模块得到训练语料集；特征信息抽取模块得到评论数据对应的特征信息集合；特征信息标签化模块得到聚类后的评论数据标签化结果。本发明的有益效果为：提供了一种基于层次化AP聚类的商品评论数据标签化的系统和方法，达到了自动完成评论数据标签化的目的，并且可以挖掘这些特征信息的价值取向，以标签的形式展现给商家和客户，为后续的数据分析提供支持，也可以为企业和消费者提供一个方便、科学、直观地获取有用评论信息的工具。
一种基于层次 ap 商品评论数据标签系统方法