收集用户反馈的方法、装置、设备及计算机可读介质制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种收集用户反馈的方法，包括以下步骤：评论抓取步骤：根据设定的关键词抓取用户评论；评论分词步骤：对抓取评论进行分词；语料库建立步骤：建立情感词语料库；情感判断步骤：通过情感词语料库判断用户评论的情感取向；评论挑选步骤：挑选负面情感的评论。通过实施本发明专利技术实施例的方案，可以自动抓取用户评论，并自动挑选负面评论的方式，从而提高效率，同时保证数据的全面性。

【技术实现步骤摘要】
收集用户反馈的方法、装置、设备及计算机可读介质
本专利技术涉及情感分析
，尤其涉及一种收集用户反馈的方法及装置、设备和计算机可读介质。
技术介绍
在设计网页或者APP的时候，通常都会有收集用户反馈的需求，用来解决产品测试中没有发现的产品问题，或者数据问题。而对于现有中的网站或应用通常都是包含大量的相关数据，不可避免的会碰到数据问题，这些错误数据很影响网站或应用的准确性和权威性，同时解决上面的问题非常消耗人力和时间。对此，现有技术一般的检测方法包括以下两种：(1)通过测试或者通过内测用户试用，根据反馈得出结论，从而发现问题。(2)集成用户反馈功能，用户需要填写相关信息，后端收集用户的反馈和建议，然后归纳总结，确定和解决问题。其中对于方案(1)，测试和确定样本用户，人力成本也比较大，测试力度和样本用户的数量决定了发现问题的质量。对于方案(2)，需要用户手动填写信息，很多错误，用文字比较难以表达出来，对用户的要求比较高，收集的数量有限。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种收集用户反馈的方法、装置、设备及计算机可读介质，以至少解决现有技术中的以上技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种收集用户反馈的方法，包括以下步骤：评论抓取步骤：根据设定的关键词抓取用户评论；评论分词步骤：对抓取评论进行分词；语料库建立步骤：建立情感词语料库；情感判断步骤：通过情感语料库判断分词后的情感词的情感倾向；所述情感判断步骤中具体包括：挑选出分词后的评论中所包含的情感词；将评论中的情感词在情感词语料库中进行匹配，判断所述情感词的情感取向，所述情感取向包括：正面情感和负面情感；评论挑选步骤：挑选负面情感的评论。结合第一方面，本专利技术在第一方面的第一种实现方式中，所述评论抓取步骤具体为：从公众平台中抓取包含设定的关键词的用户评论。结合第一方面，本专利技术在第一方面的第二种实现方式中，所述语料库建立步骤还包括：建立本地语料库，并将同义词进行归类，用于将相同含义的评论进行归类。结合第一方面，本专利技术在第一方面的第三种实现方式中，所述语料库建立步骤中还包括：建立表情语料库；情感判断步骤中还包括：对评论中的表情符号在表情语料库中进行匹配，判断该表情符号代表的情感取向。第二方面，本专利技术实施例提供了一种收集用户反馈的装置，包括：评论抓取模块，用于根据设定的关键词抓取用户评论；评论分词模块，用于对抓取评论进行分词；语料库建立模块，用于情感词语料库；情感判断模块，用于通过情感语料库判断分词后的情感词的情感倾向；所述情感判断模块具体包括：挑选子模块，用于挑选出分词后的评论中所包含的情感词；匹配子模块，用于将评论中的情感词在情感词语料库中进行匹配，判断所述情感词的情感取向，所述情感取向包括：正面情感和负面情感评论挑选模块，用于挑选负面情感的评论。结合第二方面，本专利技术在第二方面的第一种实现方式中，所述评论抓取模块具体用于从公众平台中抓取包含设定的关键词的用户评论。结合第二方面，本专利技术在第二方面的第二种实现方式中，所述语料库建立模块还用于建立本地语料库，并将同义词进行归类。结合第二方面，本专利技术在第二方面的第三种实现方式中，所述语料库建立模块还用于建立表情语料库；所述情感判断模块还用于对评论中的表情符号在表情语料库中进行匹配，判断该表情符号代表的情感取向。所述装置的功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。在一个可能的设计中，收集用户反馈的装置的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持收集用户反馈的装置执行上述第一方面和第二方面中收集用户反馈的方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。所述收集用户反馈的装置还可以包括通信接口，用于收集用户反馈的装置与其他设备或通信网络通信。第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读介质，用于存储收集用户反馈的装置所用的计算机软件指令，其包括用于执行上述第一方面和第二方面的收集用户反馈的方法所涉及的程序。上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：通过自动抓取用户评论，并自动挑选负面评论的方式，可以提高效率，同时保证数据的全面性。在上述方案中的另一个技术方案具有如下优点或有益效果：进一步通过采用表情语料库，对表情进行匹配判断，辅助队负面情感的评论的挑选，进一步加快效率和增加准确性。上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本专利技术进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。附图说明在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本专利技术公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本专利技术范围的限制。图1为本专利技术实施例一的收集用户反馈的方法流程示意图；图2为本实施例一的步骤S140的具体步骤流程图；图3为本实施例三的收集用户反馈的方法的步骤流程图；图4为本实施例三的步骤S240的具体步骤流程图；图5为本实施例四的收集用户反馈的装置的连接框图；图6为本实施例六的收集用户反馈的装置的连接框图；图7为本专利技术实施例七的收集用户反馈的设备连接框图。具体实施方式在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本专利技术的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。本专利技术实施例旨在解决现有技术中在进行用户反馈收集时通过用户主动提交反馈意见的方式，人力成本大，同时采集的反馈数据也不够全面。本专利技术实施例主要通过在各大平台中获取用户的评论信息，通过分词匹配方式，获取负面反馈评论，从而对产品进行改进。下面分别通过以下实施例进行技术方案的展开描述。实施例一请参阅图1，其为实施例一的收集用户反馈的方法流程图。本专利技术实施例一提供了一种收集用户反馈的方法，包括以下步骤：S110：评论抓取步骤：根据设定的关键词抓取用户评论。所述评论抓取步骤可以从公众平台中抓取包含设定的关键词的用户评论。比如，可以在微博、知乎、百度贴吧、AppStore、第三方应用市场、今日头条等热度比较高的公众平台，抓取包含设定的关键字的用户评论。S120：评论分词步骤：对抓取的评论进行分词。在抓取了用户评论后，需要将评论进行分词处理，以对这条评论的情感倾向进行分析。具体的，可以依据词性，将评论中进行划分，比如：名词、形容词、副词、动词等等。S130：语料库建立步骤：建立情感词语料库。在本步骤中，通过建立情感词语料库以对评论中的情感倾向进行判断。所述情感词语料库主要为形容词和副词的情感词语料库。比如常见情感词为：不错、美观、简单易用、差、不好、错误等等。而在建立情感词语料库时，可以通过导入情感词典的方式，也可以通过大量采集现有的情感词数据进行训练获得。S140：情感判断步骤：通过情感语料库判断分词后的情感词的情感倾向。在获取评论后，需要判断当前评论是否为负面评论，因此需要进行情感取向的判断。具体的判断方式如下：如图2所示，所述情感判断步骤S140中具体包括：S141：挑选出分词后评论中所包含的情感词。S142：将评论本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种收集用户反馈的方法，其特征在于，包括评论抓取步骤：根据设定的关键词抓取用户评论；评论分词步骤：对抓取评论进行分词；语料库建立步骤：建立情感词语料库；情感判断步骤：通过情感语料库判断分词后的情感词的情感倾向；所述情感判断步骤中具体包括：挑选出分词后的评论中所包含的情感词；将评论中的情感词在情感词语料库中进行匹配，判断所述情感词的情感取向，所述情感取向包括：正面情感和负面情感；评论挑选步骤：挑选负面情感的评论。

【技术特征摘要】
1.一种收集用户反馈的方法，其特征在于，包括评论抓取步骤：根据设定的关键词抓取用户评论；评论分词步骤：对抓取评论进行分词；语料库建立步骤：建立情感词语料库；情感判断步骤：通过情感语料库判断分词后的情感词的情感倾向；所述情感判断步骤中具体包括：挑选出分词后的评论中所包含的情感词；将评论中的情感词在情感词语料库中进行匹配，判断所述情感词的情感取向，所述情感取向包括：正面情感和负面情感；评论挑选步骤：挑选负面情感的评论。2.根据权利要求1所述收集用户反馈的方法，其特征在于，所述评论抓取步骤具体为：从公众平台中抓取包含设定的关键词的用户评论。3.根据权利要求1所述收集用户反馈的方法，其特征在于，所述语料库建立步骤还包括：建立本地语料库，并将同义词进行归类，用于将相同含义的评论进行归类。4.根据权利要求1所述收集用户反馈的方法，其特征在于，所述语料库建立步骤中还包括：建立表情语料库；情感判断步骤中还包括：对评论中的表情符号在表情语料库中进行匹配，判断该表情符号代表的情感取向。5.一种收集用户反馈的装置，其特征在于，包括：评论抓取模块，用于根据设定的关键词抓取用户评论；评论分词模块，用于对抓取评论进行分词；语料库建立模块，用于情感词语料库；情感判断模块，用于通...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕继根，李方明，王献敏，吴家林，刘晓波，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11