CN105630793A - 信息权重的确定方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信息权重的确定方法和装置，其中，信息权重的确定方法包括：获取评论文本，其中，评论文本中包含至少一个条目信息及其对应的评分；使用预设词表对评论文本进行文本匹配，以获得与预设词表中的条目信息对应的评分；以及分别对与每个条目信息对应的评分进行处理，根据处理结果确定对应条目信息的权重。本发明实施例的信息权重的确定方法和装置，通过获取评论文本，使用预设词表对评论文本进行文本匹配，以获得与预设词表中的条目信息对应的评分，然后分别对与每个条目信息对应的评分进行处理，根据处理结果确定对应条目信息的权重，从而使评论文本中的条目信息能够更准确地反映用户的评论情况。

Description

信息权重的确定方法和装置

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种信息权重的确定方法和装置。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，针对同一事物或现象，人们可以自由地表达自己的观点，例如：用户在某家淘宝店铺购买商品时，可以对其发表评论，如物流快、质量好等，从而为其他用户在购物该商品时提供购买依据。

对于大量的评论资源，其中包含有正面评价、负面评价等情感词，目前只是对这些情感词进行分类。由于每个用户对同一商品的使用感受或喜好程度并不一样，使用的情感词也不一样，在对用户的评论进行数据挖掘的时候，如果对“好”、“非常好”等情感词赋予相同的权重，则无法准确地反映出用户的评论情况。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种信息权重的确定方法，该方法能够使评论文本中的条目信息能够更准确地反映用户的评论情况。

本发明的第二个目的在于提出一种信息权重的确定装置。

为达上述目的，根据本发明第一方面实施例提出了一种信息权重的确定方法，包括：获取评论文本，其中，评论文本中包含至少一个条目信息及其对应的评分；使用预设词表对所述评论文本进行文本匹配，以获得与所述预设词表中的条目信息对应的评分；以及分别对与每个条目信息对应的评分进行处理，根据处理结果确定对应条目信息的权重。

本发明实施例的信息权重的确定方法，通过获取评论文本，使用预设词表对评论文本进行文本匹配，以获得与预设词表中的条目信息对应的评分，然后分别对与每个条目信息对应的评分进行处理，根据处理结果确定对应条目信息的权重，从而使评论文本中的条目信息能够更准确地反映用户的评论情况。

为达上述目的，根据本发明第二方面实施例提出了一种信息权重的确定装置，包括：获取模块，用于获取评论文本，其中，评论文本中包含至少一个条目信息及其对应的评分；匹配模块，用于使用预设词表对所述评论文本进行文本匹配，以获得与所述预设词表中的条目信息对应的评分；以及处理模块，用于分别对与每个条目信息对应的评分进行处理，根据处理结果确定对应条目信息的权重。

本发明实施例的信息权重的确定装置，通过获取评论文本，使用预设词表对评论文本进行文本匹配，以获得与预设词表中的条目信息对应的评分，然后分别对与每个条目信息对应的评分进行处理，根据处理结果确定对应条目信息的权重，从而使评论文本中的条目信息能够更准确地反映用户的评论情况。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

图1a为根据本发明一个实施例的信息权重的确定方法的流程图一。

图1b为根据本发明一个实施例的信息权重的确定方法的流程图二。

图2为根据本发明一个实施例的信息权重的确定装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的信息权重的确定方法和装置。

图1a为根据本发明一个实施例的信息权重的确定方法的流程图。

如图1a所示，该信息权重的确定方法包括：

S101，获取评论文本，其中，评论文本中包含至少一个条目信息及其对应的评分。

在本发明的实施例中，服务器可接收客户端发送的获取请求，并基于获取请求获取预设对象的所有评论文本。其中，评论文本中可包含至少一个条目信息及其对应的评分。举例来说，预设对象为某家餐厅，其中，评论文本1“价格偏高，环境很不错，服务好”中，包含了“价格偏高”、“环境很不错”和“服务好”三个条目信息，且三个条目信息对应的评分均为3分；评论文本2“价格偏高，服务好”中，包含了“价格偏高”和“服务好”两个条目信息，且两个条目信息对应的评分均为4分；评论文本3“服务好”中，包含了“服务好”一个条目信息，且该条目信息对应的评分为3分。

具体地，用户可通过客户端发送获取请求，服务器在接收到获取请求后，可基于获取请求返回预设对象的所有评论文本至客户端。

S102，使用预设词表对评论文本进行文本匹配，以获得与预设词表中的条目信息对应的评分。

具体地，在获取评论文本之后，由于评论文本的数据量巨大，因此可基于云梯集群，使用预设词表对评论文本进行文本匹配，以提高匹配效率。其中，云梯集群是一种分布式计算集群，其能够高效地完成海量数据的处理。

在对评论文本进行文本匹配后，可获得与预设词表中的条目信息对应的评分。其中，预设词表中的条目信息可包括评论指标和与每个评论指标对应的预设词语。例如：评论指标可包括服务、环境、材质等，预设词语可包括好、非常好、不错等表示程度的词语。

继续上一例子进行描述，假设预设词表中的条目信息为“服务好”，为了获得该条目信息对应的评分，可对所有评论文本进行文本匹配，获得所有包含“服务好”的评论文本，然后获得相应的评分，例如评论文本1中包含了“服务好”且该条目信息对应的评分为3分；评论文本2中包含了“服务好”且该条目信息对应的评分为4分；评论文本3中包含了“服务好”且该条目信息对应的评分为3分。

S103，分别对与每个条目信息对应的评分进行处理，根据处理结果确定对应条目信息的权重。

具体地，可使用云梯集群分别对与每个条目信息对应的评分进行平均运算和归一化处理，最终确定对应条目信息的权重。

继续上一例子进行描述，对上述三个评分进行处理，做平均运算，可算出条目信息“服务好”的平均分为(3+4+3)/3＝3.3。由于“服务好”为正面评价，对其进行归一化处理，获得其权重为3.3。

再例如：假设预设词表中的条目信息为“环境差”，评论文本1中包含了“环境差”且该条目信息对应的评分为1分；评论文本2中包含了“环境差”且该条目信息对应的评分为2分；评论文本3中包含了“环境差”且该条目信息对应的评分为1分，可计算出条目信息“环境差”的平均分为(1+2+1)/3＝1.3。由于“环境差”为负面评价，对其进行归一化处理，获得其权重为5-1.3＝3.7。应当理解的是，权重数值越大，表示程度越强烈。

此外，如图1b所示，该信息权重的确定方法还可包括：

S104，根据每个评论文本所包含的条目信息的权重计算对应评论文本的评分信息，并根据评分信息对评论文本进行排序，以及向客户端返回排序结果。

在本发明的实施例中，在根据处理结果确定对应条目信息的权重之后，还可根据每个评论文本所包含的条目信息的权重计算对应评论文本的评分信息，并根据评分信息对评论文本进行排序，然后向客户端返回排序结果。具体地，可将每个评论文本所包含的条目信息的权重相加，获得对应评论文本的评分信息，然后按照评分信息由高到低的顺序对评论文本进行排序。举例来说，评论文本1“服务好、食材新鲜、环境好”中，“服务好”的权重为4，食材新鲜的权重为4.5，“环境好”的权重为4.2，则评论文本1的评分信息可为4+4.5+4.2＝12.7。评论文本2“服务非常好、食材特别新鲜、环境一般”中，“服务非常好”的权重为5，食材特别新鲜的权重为5，“环境一般”的权重为3，则评论文本2的评分信息可为5+5+3＝13。最终，可根据评分信息从高到低的顺序对评论文本进行排序，并向客户端返回排序结果，使客户端优先显示评分信息高的评论文本2，能够更直观地反映出对预设对象的评论情况，进而更好地为用户提供依据。

本发明实施例的信息权重的确定方法，通过获取评论文本，使用预设词表对评论文本进行文本匹配，以获得与预设词表中的条目信息对应的评分，然后分别对与每个条目信息对应的评分进行处理，根据处理结果确定对应条目信息的权重，从而使评论文本中的条目信息能够更准确地反映用户的评论情况。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种信息权重的确定装置。

图2为根据本发明一个实施例的信息权重的确定装置的结构示意图。

如图2所示，信息权重的确定装置包括：获取模块110、匹配模块120和处理模块130。

其中，获取模块110用于获取评论文本，其中，评论文本中包含至少一个条目信息及其对应的评分。

在本发明的实施例中，获取模块110可接收客户端发送的获取请求，并基于获取请求获取预设对象的所有评论文本。其中，评论文本中可包含至少一个条目信息及其对应的评分。举例来说，预设对象为某家餐厅，其中，评论文本1“价格偏高，环境很不错，服务好”中，包含了“价格偏高”、“环境很不错”和“服务好”三个条目信息，且三个条目信息对应的评分均为3分；评论文本2“价格偏高，服务好”中，包含了“价格偏高”和“服务好”两个条目信息，且两个条目信息对应的评分均为4分；评论文本3“服务好”中，包含了“服务好”一个条目信息，且该条目信息对应的评分为3分。

具体地，用户可通过客户端发送获取请求，获取模块110在接收到获取请求后，可基于获取请求返回预设对象的所有评论文本至客户端。

匹配模块120用于使用预设词表对评论文本进行文本匹配，以获得与预设词表中的条目信息对应的评分。

具体地，在获取模块110获取评论文本之后，由于评论文本的数据量巨大，因此匹配模块120可基于云梯集群，使用预设词表对评论文本进行文本匹配，以提高匹配效率。其中，云梯集群是一种分布式计算集群，其能够高效地完成海量数据的处理。

在对评论文本进行文本匹配后，可获得与预设词表中的条目信息对应的评分。其中，预设词表中的条目信息可包括评论指标和与每个评论指标对应的预设词语。例如：评论指标可包括服务、环境、材质等，预设词语可包括好、非常好、不错等表示程度的词语。

继续上一例子进行描述，假设预设词表中的条目信息为“服务好”，为了获得该条目信息对应的评分，可对所有评论文本进行文本匹配，获得所有包含“服务好”的评论文本，然后获得相应的评分，例如评论文本1中包含了“服务好”且该条目信息对应的评分为3分；评论文本2中包含了“服务好”且该条目信息对应的评分为4分；评论文本3中包含了“服务好”且该条目信息对应的评分为3分。

处理模块130用于分别对与每个条目信息对应的评分进行处理，根据处理结果确定对应条目信息的权重。

具体地，处理模块130可使用云梯集群分别对与每个条目信息对应的评分进行平均运算和归一化处理，最终确定对应条目信息的权重。

继续上一例子进行描述，对上述三个评分进行处理，做平均运算，可算出条目信息“服务好”的平均分为(3+4+3)/3＝3.3。由于“服务好”为正面评价，对其进行归一化处理，获得其权重为3.3。

再例如：假设预设词表中的条目信息为“环境差”，评论文本1中包含了“环境差”且该条目信息对应的评分为1分；评论文本2中包含了“环境差”且该条目信息对应的评分为2分；评论文本3中包含了“环境差”且该条目信息对应的评分为1分，可计算出条目信息“环境差”的平均分为(1+2+1)/3＝1.3。由于“环境差”为负面评价，对其进行归一化处理，获得其权重为5-1.3＝3.7。应当理解的是，权重数值越大，表示程度越强烈。

此外，信息权重的确定装置还可包括排序模块140。

在本发明的实施例中，在处理模块130根据处理结果确定对应条目信息的权重之后，排序模块140可根据每个评论文本所包含的条目信息的权重计算对应评论文本的评分信息，并根据评分信息对评论文本进行排序，然后向客户端返回排序结果。具体地，排序模块140可将每个评论文本所包含的条目信息的权重相加，获得对应评论文本的评分信息，然后按照评分信息由高到低的顺序对评论文本进行排序。举例来说，评论文本1“服务好、食材新鲜、环境好”中，“服务好”的权重为4，食材新鲜的权重为4.5，“环境好”的权重为4.2，则评论文本1的评分信息可为4+4.5+4.2＝12.7。评论文本2“服务非常好、食材特别新鲜、环境一般”中，“服务非常好”的权重为5，食材特别新鲜的权重为5，“环境一般”的权重为3，则评论文本2的评分信息可为5+5+3＝13。最终，可根据评分信息从高到低的顺序对评论文本进行排序，并向客户端返回排序结果，使客户端优先显示评分信息高的评论文本2，使用户能够更直观地、准确地得知预设对象的情况。

本发明实施例的信息权重的确定装置，通过获取评论文本，使用预设词表对评论文本进行文本匹配，以获得与预设词表中的条目信息对应的评分，然后分别对与每个条目信息对应的评分进行处理，根据处理结果确定对应条目信息的权重，从而使评论文本中的条目信息能够更准确地反映用户的评论情况。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行***、装置或设备(如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***)使用，或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行***、装置或设备或结合这些指令执行***、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (14)

1.一种信息权重的确定方法，其特征在于，包括：

获取评论文本，其中，评论文本中包含至少一个条目信息及其对应的评分；

使用预设词表对所述评论文本进行文本匹配，以获得与所述预设词表中的条目信息对应的评分；以及

分别对与每个条目信息对应的评分进行处理，根据处理结果确定对应条目信息的权重。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据处理结果确定对应条目信息的权重之后，还包括：

根据每个评论文本所包含的条目信息的权重计算对应评论文本的评分信息，并根据所述评分信息对所述评论文本进行排序，以及向客户端返回排序结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取评论文本，包括：

接收所述客户端发送的获取请求，并基于所述获取请求获取预设对象的所有评论文本。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用预设词表对所述评论文本进行文本匹配，包括：

使用预设词表基于云梯集群对所述评论文本进行文本匹配。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别对与每个条目信息对应的评分进行处理，包括：

使用所述云梯集群分别对与每个条目信息对应的评分进行平均运算和归一化处理。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述预设词表中的条目信息包括评论指标和与每个评论指标对应的预设词语。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个评论文本所包含的条目信息的权重计算对应评论文本的评分信息，并根据所述评分信息对所述评论文本进行排序，包括：

将每个评论文本所包含的条目信息的权重相加，获得对应评论文本的评分信息；以及

按照评分信息由高到低的顺序对所述评论文本进行排序。

8.一种信息权重的确定装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取评论文本，其中，评论文本中包含至少一个条目信息及其对应的评分；

匹配模块，用于使用预设词表对所述评论文本进行文本匹配，以获得与所述预设词表中的条目信息对应的评分；以及

处理模块，用于分别对与每个条目信息对应的评分进行处理，根据处理结果确定对应条目信息的权重。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

排序模块，用于在所述根据处理结果确定对应条目信息的权重之后，根据每个评论文本所包含的条目信息的权重计算对应评论文本的评分信息，以及向客户端返回排序结果。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于：

接收所述客户端发送的获取请求，并基于所述获取请求获取预设对象的所有评论文本。

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述匹配模块，具体用于：

使用预设词表基于云梯集群对所述评论文本进行文本匹配。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于：

使用所述云梯集群分别对与每个条目信息对应的评分进行平均运算和归一化处理。

13.根据权利要求8-12任一项所述的装置，其特征在于，所述预设词表中的条目信息包括评论指标和与每个评论指标对应的预设词语。

14.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述排序模块，具体用于：

将每个评论文本所包含的条目信息的权重相加，获得对应评论文本的评分信息；以及

按照评分信息由高到低的顺序对所述评论文本进行排序。