一种分析商品质量的方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种分析商品质量的方法及装置。该方法包括：获取用户对商品的评论信息；计算所述评论信息与预设的好评信息之间的第一相似度，并计算所述评论信息与预设的差评信息之间的第二相似度；根据所述第一相似度和第二相似度分析所述商品的质量。应用本申请实施例提供的分析商品质量的方法，根据用户对于某商品的评论信息分析获得该商品的质量信息，该商品的质量信息更加真实的反映出该商品的质量。

【技术实现步骤摘要】
一种分析商品质量的方法及装置
本申请涉及信息处理
，尤其涉及一种分析商品质量的方法及装置。
技术介绍
随着互联网的蓬勃发展，网上的各大平台为用户提供了多样的消费渠道，方便了用户的衣食住行。通常用户在相关平台消费时，会先通过该平台上其他用户对于某商品的评论，分析获得有关该商品质量的信息，然后根据该商品质量信息决定是否要对该商品进行消费。通常对于一件商品的评论信息有很多，而且对于同一件商品不同用户的评论也不相同，因此用户有时根据商品的评论信息很难在短时间内对该商品的质量作出判断。目前很多消费平台为解决该问题，会在用户对某商品评论时提供打分功能，即用户根据自己对该商品的体验直接对该商品的质量进行打分。打分功能的一种表现形式是给商品质量设置星级，例如，通常五星级表示用户对该商品的质量非常满意，一星级表示用户对该商品的质量不满意。其他用户可以根据商品质量所对应的星级直接对该商品的质量作出判断，节约了用户时间。在上述的现有技术中，用户根据某商品的质量所对应的星级的确可以对该商品的质量快速的作出判断，但是有时当用户给某商品的质量差评打低星级时，出售该商品的商户怕影响销售额，会让该用户修改星级，因此许多用户为了避免麻烦，会给出不符合该商品真实质量的星级，只是在对该商品进行评论时说明该商品存在的具体问题或者对于该商品的真实体验。而用户在消费时，为了方便通常只是关注该商品质量所对应的星级，这样可能导致用户对该商品的质量作出错误的判断。
技术实现思路
本申请实施例提供一种分析商品质量的方法，用于解决用户根据商品的质量所对应的星级可能对该商品的质量作出错误判断的问题。本申请实施例提供了一种分析商品质量的方法，该方法包括：获取用户对商品的评论信息；计算所述评论信息与预设的好评信息之间的第一相似度，并计算所述评论信息与预设的差评信息之间的第二相似度；根据所述第一相似度和第二相似度分析所述商品的质量。优选地，所述方法还包括：当所述第一相似度和第二相似度均小于预设阈值时，则所述评论信息与所述商品的质量无关。优选地，所述计算所述评论信息与预设的好评信息之间的第一相似度和计算所述评论信息与预设的差评信息之间的第二相似度具体包括：确定所述评论信息对应的语义向量，并确定所述预设的好评信息和差评信息对应的词向量；计算所述评论信息对应的语义向量与所述好评信息对应的词向量之间夹角的第一余弦值，并计算所述评论信息对应的语义向量与所述差评信息对应的词向量之间夹角的第二余弦值，所述第一余弦值表示所述评论信息与所述好评信息之间的第一相似度，所述第二余弦值表示所述评论信息与所述差评信息之间的第二相似度。优选地，所述计算所述评论信息与预设的好评信息之间的第一相似度和计算所述评论信息与预设的差评信息之间的第二相似度具体包括：确定所述评论信息对应的语义向量，并确定所述预设的好评信息和差评信息对应的词向量；计算所述评论信息对应的语义向量与所述好评信息对应的词向量之间的第一欧氏距离，并计算所述评论信息对应的语义向量与所述差评信息对应的词向量之间的第二欧氏距离；根据所述第一欧氏距离获取所述评论信息与所述好评信息之间的第一相似度，并根据所述第二欧氏距离获取所述评论信息与所述差评信息之间的第二相似度。优选地，所述确定所述评论信息对应的语义向量包括：对所述评论信息进行切词处理，获得所述评论信息中的词组；根据预设规则将所述评论信息中的词组均转换成词向量；将所述评论信息中词组对应的词向量进行加权求和，确定所述评论信息的语义向量。优选地，所述根据所述第一相似度和第二相似度分析所述商品的质量具体包括：根据所述第一相似度和第二相似度确定所述评论信息的分类，所述分类是指好评信息或者差评信息；根据所述评论信息的分类分析所述商品的质量。优选地，所述根据所述第一相似度和第二相似度确定所述评论信息的分类具体包括：比较所述第一相似度和第二相似度，如果所述第一相似度大于所述第二相似度，则所述评论信息的分类属于好评信息；如果所述第一相似度小于所述第二相似度，则所述评论信息的分类属于差评信息。优选地，所述根据所述评论信息的分类分析所述商品的质量包括：根据所述评论信息中的分类，获取所述评论信息中好评信息占所述评论信息的第一比例，并获取所述评论信息中差评信息占所述评论信息的第二比例；通过所述第一比例和第二比例分析所述商品的质量。本申请实施例还提供了一种分析商品质量的装置，该装置包括获取单元、计算单元和分析单元，其中:所述获取单元，用于获取用户对于商品的评论信息；所述计算单元，用于计算所述评论信息与预设的好评信息之间的第一相似度，并计算所述评论信息与预设的差评信息之间的第二相似度；所述分析单元，用于根据所述第一相似度和第二相似度分析所述商品的质量。优选地，所述计算单元包括第一确定子单元和计算子单元，其中：所述第一确定子单元，用于确定所述评论信息对应的语义向量，并确定所述预设的好评信息和差评信息对应的词向量；所述计算子单元，用于计算所述评论信息对应的语义向量与所述好评信息对应的词向量之间夹角的第一余弦值，并计算所述评论信息对应的语义向量与所述差评信息对应的词向量之间夹角的第二余弦值，所述第一余弦值表示所述评论信息与所述好评信息之间的第一相似度，所述第二余弦值表示所述评论信息与所述差评信息之间的第二相似度。优选地，所述计算子单元还用于：计算所述评论信息对应的语义向量与所述好评信息对应的词向量之间的第一欧氏距离，并计算所述评论信息对应的语义向量与所述差评信息对应的词向量之间的第二欧氏距离；根据所述第一欧氏距离获取所述评论信息与所述好评信息之间的第一相似度，并根据所述第二欧氏距离获取所述评论信息与所述差评信息之间的第二相似度。优选地，所述第一确定子单元用于获取所述评论信息对应的语义向量具体包括：对所述评论信息进行切词处理，获得所述评论信息中的词组；根据预设规则将所述评论信息中的词组均转换成词向量；对所述评论信息中词组对应的词向量进行加权求和，确定所述评论信息的语义向量。优选地，所述分析单元包括第二确定子单元和分析子单元，其中：所述第二确定单元，用于根据所述第一相似度和第二相似度确定所述评论信息的分类，所述分类是指好评信息或者差评信息；所述分析子单元，用于根据所述评论信息的分类分析所述商品的质量。优选地，所述第二确定子单元用于根据所述第一相似度和第二相似度确定所述评论信息的分类具体包括：比较所述第一相似度和第二相似度，如果所述第一相似度大于所述第二相似度，则所述评论信息的分类属于好评信息；如果所述第一相似度小于所述第二相似度，则所述评论信息的分类属于差评信息。优选地，所述分析子单元用于根据所述评论信息的分类分析所述商品的质量具体包括：根据所述评论信息中的分类，获取所述评论信息中好评信息占所述评论信息的第一比例，并获取所述评论信息中差评信息占所述评论信息的第二比例；通过所述第一比例和第二比例分析所述商品的质量。应用本申请实施例提供的分析商品的质量的方法，在获取用户对于某商品的评论信息后，首先分别计算该评论信息与预设的好评信息和差评信息之间的相似度，然后根据这两相似度确定该评论信息的分类，即判断该评论信息属于好评信息或者差评信息，最后用户根据该评论信息的分类分析出该商品的质量。由于用户对于本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种分析商品质量的方法，其特征在于，该方法包括：获取用户对商品的评论信息；计算所述评论信息与预设的好评信息之间的第一相似度，并计算所述评论信息与预设的差评信息之间的第二相似度；根据所述第一相似度和第二相似度分析所述商品的质量。

【技术特征摘要】
1.一种分析商品质量的方法，其特征在于，该方法包括：获取用户对商品的评论信息；计算所述评论信息与预设的好评信息之间的第一相似度，并计算所述评论信息与预设的差评信息之间的第二相似度；根据所述第一相似度和第二相似度分析所述商品的质量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述第一相似度和第二相似度均小于预设阈值时，则所述评论信息与所述商品的质量无关。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述评论信息与预设的好评信息之间的第一相似度和计算所述评论信息与预设的差评信息之间的第二相似度具体包括：确定所述评论信息对应的语义向量，并确定所述预设的好评信息和差评信息对应的词向量；计算所述评论信息对应的语义向量与所述好评信息对应的词向量之间夹角的第一余弦值，并计算所述评论信息对应的语义向量与所述差评信息对应的词向量之间夹角的第二余弦值，所述第一余弦值表示所述评论信息与所述好评信息之间的第一相似度，所述第二余弦值表示所述评论信息与所述差评信息之间的第二相似度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述评论信息与预设的好评信息之间的第一相似度和计算所述评论信息与预设的差评信息之间的第二相似度具体包括：确定所述评论信息对应的语义向量，并确定所述预设的好评信息和差评信息对应的词向量；计算所述评论信息对应的语义向量与所述好评信息对应的词向量之间的第一欧氏距离，并计算所述评论信息对应的语义向量与所述差评信息对应的词向量之间的第二欧氏距离；根据所述第一欧氏距离获取所述评论信息与所述好评信息之间的第一相似度，并根据所述第二欧氏距离获取所述评论信息与所述差评信息之间的第二相似度。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述确定所述评论信息对应的语义向量包括：对所述评论信息进行切词处理，获得所述评论信息中的词组；根据预设规则将所述评论信息中的词组均转换成词向量；将所述评论信息中词组对应的词向量进行加权求和，确定所述评论信息的语义向量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一相似度和第二相似度分析所述商品的质量具体包括：根据所述第一相似度和第二相似度确定所述评论信息的分类，所述分类是指好评信息或者差评信息；根据所述评论信息的分类分析所述商品的质量。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一相似度和第二相似度确定所述评论信息的分类具体包括：比较所述第一相似度和第二相似度，如果所述第一相似度大于所述第二相似度，则所述评论信息的分类属于好评信息；如果所述第一相似度小于所述第二相似度，则所述评论信息的分类属于差评信息。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述评论信息的分类分析所述商品的质量包括：根据所述评论信息中的分类，获取所述评论信息中好评信息占所述评论信息的第一比例，并获取所述评论信息中差评信息占所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王炀，操颖平，盛子夏，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY