文章的回应预测装置及方法制造方法及图纸

一种文章的回应预测装置及方法。该装置包含一存储器、一输入接口及一处理器。该存储器储存一回应预测模型，该输入接口用以接收一待测文章。该处理器电性连接至该存储器及该输入接口，且执行下列运作：分析该待测文章以取得一待测文章内容；根据该回应预测模型以及该待测文章内容预测该待测文章被阅读后所产生的一回应；以及根据该回应产生一回应数据。

Response prediction device and method

【技术实现步骤摘要】
文章的回应预测装置及方法
本专利技术是关于一种文章的回应预测装置及方法。具体而言，本专利技术是关于一种分析文章内容以判断文章可能产生的回应的装置及方法。
技术介绍
随着社群网络的快速发展，各种社群平台(例如：脸书)蓬勃的发展，品牌企业或公关公司需要在各种的社群平台上经营关于其品牌的内容(例如：粉丝专页)，并藉由社群平台上发表的文章，快速累积品牌的人气及客源。各种社群平台对于平台上所发表文章，提供了更多元的评价/回应方式给使用者做选择。举例而言，社群平台脸书提供给使用者的回应方式，除了常见的“赞”之外，还提供了五种表情(分别为爱心、难过、高兴、惊吓、生气)。在一些相关的研究中指出，比起一般“赞”的数量或是分析回复文字的语意，使用者所回应的表情(例如：脸书表情)通常更能有效的代表使用者对这篇文章的共鸣情绪。因此，若发表的文章可以获得到使用者更多的回应或共鸣情绪，即更能引起使用者的关注，提高发表文章的扩散效益。然而，一般经营粉丝专业的管理者，在撰写完文章后，缺乏一个有效的方法估测拟发表该文章可能获得的回应(例如：爱心、难过、高兴、惊吓本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种文章的回应预测装置，其特征在于，包含：/n一存储器，储存一回应预测模型；/n一输入接口，用以接收一待测文章；以及/n一处理器，电性连接至该存储器及该输入接口，用以：/n分析该待测文章以取得一待测文章内容；以及/n根据该回应预测模型以及该待测文章内容预测该待测文章被阅读后所产生的一回应，并根据预测的该回应产生一回应数据。/n

【技术特征摘要】
20181101 TW 1071388191.一种文章的回应预测装置，其特征在于，包含：
一存储器，储存一回应预测模型；
一输入接口，用以接收一待测文章；以及
一处理器，电性连接至该存储器及该输入接口，用以：
分析该待测文章以取得一待测文章内容；以及
根据该回应预测模型以及该待测文章内容预测该待测文章被阅读后所产生的一回应，并根据预测的该回应产生一回应数据。


2.如权利要求1所述的文章的回应预测装置，其特征在于，该输入接口还用以接收该待测文章的一待测文章类别，且回应预测模型对应至该待测文章类别。


3.如权利要求1所述的文章的回应预测装置，其特征在于，该存储器还储存多个第一样本文章以及分别与该多组情绪量值相关的多组情绪量值，且该处理器还用以：
针对各该第一样本文章，根据相应的该组情绪量值决定一情绪标签；以及
根据该等情绪标签与该等第一样本文章，透过机器学习建立该回应预测模型。


4.如权利要求3所述的文章的回应预测装置，其特征在于，该处理器还用以：
针对各该第一样本文章，根据相应的该情绪标签进行一断词处理以及一词性标注处理，以取得多个特定字词；
透过机器学习建立全部特定字词与该等情绪标签的关联；以及
根据该关联，建立该回应预测模型。


5.如权利要求3所述的文章的回应预测装置，其特征在于，该存储器还储存分别与该等第一样本文章相关的多组留言内容，且该处理器还用以：
针对各该第一样本文章，根据相应的该组留言内容计算一正向情绪分数、一负向情绪分数及一留言热度指数；
针对各该第一样本文章，根据相应的该留言热度指数与相应的该正向情绪分数，计算一正向情绪加权分数，且根据相应的该留言热度指数与相应的该负向情绪分数，计算一负向情绪加权分数；
针对各该第一样本文章，计算相应的该组情绪量值与相应的该正向情绪分数及相应的该组情绪量值与相应的该负向情绪分数之间的相关性；以及
针对各该第一样本文章，根据相应的该相关性、相应的该正向情绪加权分数与相应的该负向情绪加权分数与一组预设情绪量值，计算出相应的该组情绪量值。


6.如权利要求1所述的文章的回应预测装置，其特征在于，该回应数据包含多个情绪信心值以及分别与该多个情绪信心值相关的多组情绪字词。


7.如权利要求1所述的文章的回应预测装置，其特征在于：
该存储器还用以储存一情绪关键词推荐模型；
该输入接口还用以接收一回应目标；以及
该处理器还用以：
判断该回应数据是否符合该回应目标；以及
若该回应数据不符合该回应目标，则根据该情绪关键词推荐模型，产生推荐数据，其中该推荐数据与该回应目标相关。


8.如权利要求7所述的文章的回应预测装置，其特征在于，该存储器还储存多个第二样本文章以及分别与该多组情绪量值相关的多组情绪量值，且该处理器还用以：
针对各该第二样本文章，根据相应的该组情绪量值决定一情绪标签；以及
根据该等情绪标签与该等第二样本文章，透过机器学习建立该情绪关键词推荐模型。


9.如权利要求8所述的文章的回应预测装置，其特征在于，该处理器还用以：
针对各该第二样本文章，根据相应的该情绪标签进行一断词处理以及一词性标注处理，以取得多个特定字词；
透过机器学习建立全部特定字词与该等情绪标签的关联；以及
根据该关联，建立该情绪关键词推荐模型。


10.如权利要求7所述的文章的回应预测装置，其特征在于，该推荐数据包含符合该回应目标的关键词、文章、与发文型态其中至少一项。


11.一种文章的回应预测方法，适用于一文章的回应预测装置，该文章的回应预测装置包含一存储器、一输入接口及一处理器，该存储器储存一回应预测模型，该输...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈棅易，曹嬿恒，黄筑均，徐毓良，李沛晴，
申请(专利权)人：财团法人资讯工业策进会，
类型：发明
国别省市：中国台湾;71