产品卖点的分析方法、终端设备及计算机可读存储介质技术

本申请公开了一种产品卖点的分析方法、终端设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取关于目标产品的对话信息；对对话信息进行预处理，以得到处理后的文本信息；对文本信息进行分析，并得到分析结果，从而根据分析结果确定目标产品的卖点。通过上述方式，能够缓解传统用户购买决策分析方法的效率低、投入成本高、周期长、不够客观公正，由片面性、片段性、浅层分析等导致的技术问题。

Product selling point analysis method, terminal equipment and computer readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
产品卖点的分析方法、终端设备及计算机可读存储介质
本申请涉及电商或社交媒体领域，特别是涉及一种产品卖点的分析方法、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
每年有不同产品推向市场进行出售，而不同产品的卖点并不相同，如手机，有主打音乐、有主打摄像等，而企业在推出产品前，需要分析产品卖点，辅助决策当前产品卖点是否合适、判断未来产品的趋势。例如：通过进行市场调研，或者购买市场报告，通过市场和用户来了解产品。通过人工或者机器分析电商评论，了解用户对产品的评价。不足之处在于，进行市场调研投入成本高、周期长、且不够客观。而分析电商评论相对具有片面性，片段性，而且也是浅层分析，并没有准确深入的挖掘用户的需求和态度。
技术实现思路
为了解决上述问题，本申请提供一种产品卖点的分析方法、终端设备及计算机可读存储介质，以缓解传统用户购买决策分析方法的效率低、投入成本高、周期长、不够客观公正，由片面性、片段性、浅层分析等导致的技术问题。本申请采用的一种技术方案是提供一种产品卖点的分析方法，该方法包括：获取关于目标产品的对话信息；对对话信息进行预处理，以得到处理后的文本信息；对文本信息进行分析，并得到分析结果，从而根据分析结果确定目标产品的卖点。其中，获取关于目标产品的对话信息，包括：获取电商平台服务器发送的关于目标产品的第一对话信息；其中，第一对话信息为电商平台服务器获取的用户终端与客服终端的文字对话信息或语音对话信息；和/或获取第三方平台服务器发送的关于目标产品的第二对话信息；其中，第二对话信息为第三方平台服务器获取的用户终端与客服终端的文字对话信息或语音对话信息；和/或获取社交平台服务器发送的关于目标产品的第三对话信息；其中，所述第三对话信息为所述社交平台服务器获取的第一用户终端分享所述目标产品至所述第二用户终端，并与所述第二用户终端的文字对话信息或语音对话信息。其中，对所述对话信息进行预处理，以得到处理后的文本信息，包括：对所述对话信息进行ETL处理，以得到中间文本信息；对所述中间文本信息进行分词特征化处理，以得到最终文本信息。其中，对所述对话信息进行ETL处理，以得到中间文本信息，包括：对所述对话信息进行抽取处理，以得到需求的对话信息；对抽取处理后的所述对话信息进行转换处理，以使所述目标对话信息的类型统一；将转换处理后的所述对话数据进行加载处理，以得到中间文本信息。其中，对所述中间文本信息进行分词特征化处理，以得到最终文本信息，包括：对所述中间文本信息进行分词、分句或分段处理；对分句、分词处理后的所述中间文本信息进行去非关键字处理；对去非关键字处理后的所述中间文本信息进行嵌入式向量化处理，以得到最终文本信息。其中，对文本信息进行分析，并得到分析结果，从而根据分析结果确定目标产品的卖点，包括：对文本信息进行意图分析，以得到文本信息对应的多维度的意图信息；对文本信息进行主题分析，以得到文本信息对应的多维度的主题信息；对文本信息进行情感分析，以得到文本信息对应的多维度的情感信息；基于对意图信息、和/或主题信息、和/或情感信息进行分析，以得到分析结果，从而确定目标产品的卖点。其中，对文本信息进行意图分析，以得到文本信息对应的多维度的意图信息，包括：对文本信息进行框架语义处理，以得到文本信息对应的多维度的意图信息；其中，框架语义按照三层结构进行标识，第一层标识为领域，第二层标识为意图，第三层标识为语义槽。其中，对文本信息进行主题分析，以得到文本信息对应的多维度的主题信息，包括：利用长短期记忆和概率图模型对文本信息进行词性分析和语法依赖性解析；对词性分析和语法依赖性解析后的文本信息进行分类处理，以得到文本信息对应的多维度的主题信息。其中，对文本信息进行情感分析，以得到文本信息对应的多维度的情感信息，包括：利用深度学习的方法识别文本信息中的上下文信息，以获取动态分布式词向量；基于动态分布式词向量预测情感分类，以得到文本信息对应的多维度的情感信息。其中，基于对意图信息、和/或主题信息、和/或情感信息进行分析，以得到分析结果，从而确定目标产品的卖点，包括：对意图信息、和/或主题信息、和/或情感信息进行决策路径分析，以得到决策路径分析结果；基于决策路径分析结果，进行购买因素分析，以得到购买因素分析结果；基于购买因素分析结果，进行关注点趋势分析，以得到关注点趋势分析结果；基于决策路径分析结果、购买因素分析结果和/或关注点趋势分析结果确定目标产品的卖点。其中，该方法还包括：获取第三方数据，其中，第三方数据包括目标产品信息、地域信息、天气信息中至少一种；对文本信息进行分析，并得到分析结果，从而根据分析结果确定目标产品的卖点，包括：对文本信息和第三方数据进行分析，并得到分析结果，从而根据分析结果确定目标产品的卖点。本申请采用的另一种技术方案是提供一种终端设备，该终端设备包括处理器以及与处理器连接的存储器；存储器用于存储程序数据，处理器用于执行程序数据，以实现如上述方案中提供的任一方法。本申请采用的另一种技术方案是提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储程序数据，程序数据在被处理器执行时，用于实现如上述方案中提供的任一方法。本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，通过获取用户海量的对话，以从对话中提取用户购买产品、使用产品过程中对产品体验、产品特性的态度，用来分析评估产品的优缺点，指导当前产品和未来产品的优化及设计。以缓解传统用户购买决策分析方法的效率低、投入成本高、周期长、不够客观公正，由片面性、片段性、浅层分析等导致的技术问题。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：图1是本申请提供的产品卖点的分析方法第一实施例的流程示意图；图2是本申请提供的用户终端与客服终端的对话示意图；图3是本申请提供的第一用户终端与第二用户终端的对话示意图；图4是本申请提供的产品卖点的分析方法第二实施例的流程示意图；图5是步骤42的流程示意图；图6是步骤43的流程示意图；图7是本申请提供的产品卖点的分析方法第三实施例的流程示意图；图8是框架语义三层结构的结构示意图；图9是步骤76的流程示意图；图10是买家决策路径的示意图；图11是关注词频率分析的示意图；图12是饮水产品高频关注点的示意图；图13是本申请提供的终端设备一实施例的结构示意图；图14是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种产品卖点的分析方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取关于目标产品的对话信息；/n对所述对话信息进行预处理，以得到处理后的文本信息；/n对所述文本信息进行分析，并得到分析结果，从而根据所述分析结果确定所述目标产品的卖点。/n

【技术特征摘要】
1.一种产品卖点的分析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取关于目标产品的对话信息；
对所述对话信息进行预处理，以得到处理后的文本信息；
对所述文本信息进行分析，并得到分析结果，从而根据所述分析结果确定所述目标产品的卖点。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述获取关于目标产品的对话信息，包括：
获取电商平台服务器发送的关于所述目标产品的第一对话信息；其中，所述第一对话信息为所述电商平台服务器获取的用户终端与客服终端的文字对话信息或语音对话信息；和/或
获取第三方平台服务器发送的关于所述目标产品的第二对话信息；其中，所述第二对话信息为所述第三方平台服务器获取的用户终端与客服终端的文字对话信息或语音对话信息；和/或
获取社交平台服务器发送的关于所述目标产品的第三对话信息；其中，所述第三对话信息为所述社交平台服务器获取的第一用户终端分享所述目标产品至第二用户终端，并与所述第二用户终端的文字对话信息或语音对话信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述对所述对话信息进行预处理，以得到处理后的文本信息，包括：
对所述对话信息进行ETL处理，以得到中间文本信息；
对所述中间文本信息进行分词特征化处理，以得到最终文本信息。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述对所述对话信息进行ETL处理，以得到中间文本信息，包括：
对所述对话信息进行抽取处理，以得到需求的对话信息；
对抽取处理后的所述对话信息进行转换处理，以使所述目标对话信息的类型统一；
将转换处理后的所述对话数据进行加载处理，以得到中间文本信息。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述对所述中间文本信息进行分词特征化处理，以得到最终文本信息，包括：
对所述中间文本信息进行分句、分词处理；
对分句、分词或分段处理后的所述中间文本信息进行去非关键字处理；
对去非关键字处理后的所述中间文本信息进行嵌入式向量化处理，以得到最终文本信息。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述对所述文本信息进行分析，并得到分析结果，从而根据所述分析结果确定所述目标产品的卖点，包括：
对所述文本信息进行意图分析，以得到所述文本信息对应的多维度的意图信息；
对所述文本信息进行主题分析，以得到所述文本信息对应的多维度的主题信息；
对所述文本信息进行情感分析，以得到所述文本信息对应的多维度的情感信息；
基于对所述意图信息、和/或所述主题信息、和/或所述情感信息进行分析，以得到分析结果，从而确定所述目标产品的卖...

【专利技术属性】
技术研发人员：方小乔，刘华芳，
申请(专利权)人：广东美的白色家电技术创新中心有限公司，美的集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44