大数据环境下的用户意图分析方法及用户意图分析服务器技术

本申请的大数据环境下的用户意图分析方法及用户意图分析服务器，根据本申请，由于在优化用户意图分析网络的过程中考虑了共性差别检测信息和测试检测信息，并且能够结合处于不同情感极性分类状态下的不同话题评论进行分析，因而能够尽可能平衡目标用户意图分析网络对不同话题评论的分析差异性，提高目标用户意图分析网络的抗干扰性能，提高目标用户意图分析网络的用户意图内容分析精度。分析网络的用户意图内容分析精度。分析网络的用户意图内容分析精度。

【技术实现步骤摘要】
大数据环境下的用户意图分析方法及用户意图分析服务器


[0001]本申请涉及大数据和评论意图分析
，更具体地，涉及一种大数据环境下的用户意图分析方法及用户意图分析服务器。

技术介绍

[0002]互联网的快速发展使得用户可以通过网络实现频繁多样的信息化交流和沟通。随着人工智能的不断优化和成熟，现目前可以通过利用机器学习网络实现对话题大数据和评论大数据的分析，从而分析出用户在不同话题评论下的情感极性和意图，能够为后续的各类业务优化或者服务升级提供准确可靠的决策依据。
[0003]在实际应用过程中，大数据环境下的话题评论数据越来越多，如何对这些话题评论数据进行精准的意图分析是现目前需要改善的一个技术问题。虽然机器学习网络已经应用到话题评论分析中，但是专利技术人在实际实施过中发现，相关的话题评论分析和用户意图分析技术仍然需要进一步地改进。

技术实现思路

[0004]本申请的一个目的是提供一种用于进行用户意图分析的新技术方案。
[0005]根据本申请的第一方面，提供一种大数据环境下的用户意图分析方法，应用于用户意图分析服务器，所述方法包括：获取处于不同情感极性分类状态下的不同话题评论，并将所述不同话题评论传入用户意图分析网络；利用所述用户意图分析网络确定第一意图内容测试结果，并基于话题评论集合确定共性话题评论；根据所述共性话题评论之间的话题评论共性指数确定共性差别检测信息，并基于所述第一意图内容测试结果确定测试检测信息；基于所述共性差别检测信息和所述测试检测信息优化所述用户意图分析网络的空间域配置，得到用于进行意图内容分析的目标用户意图分析网络。
[0006]优选的，获取处于不同情感极性分类状态下的不同话题评论，并将所述不同话题评论传入用户意图分析网络，包括：获取x个已进行情感极性分类的第一话题评论和y个未进行情感极性分类的第二话题评论，将所述x个已进行情感极性分类的第一话题评论和所述y个未进行情感极性分类的第二话题评论传入用户意图分析网络；x和y均为正整数；所述x个已进行情感极性分类的第一话题评论分别标注有所对应的用户的用户意图内容标签；所述x个已进行情感极性分类的第一话题评论所标注的用户和所述y个未进行情感极性分类的第二话题评论所标注的用户属于相同的用户类别；利用所述用户意图分析网络确定第一意图内容测试结果，并基于话题评论集合确定共性话题评论，包括：在所述用户意图分析网络中确定每个已进行情感极性分类的第一
话题评论所对应的用户的第一意图内容测试结果，从话题评论集合中获取所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的共性话题评论；所述话题评论集合包括所述x个已进行情感极性分类的第一话题评论和所述y个未进行情感极性分类的第二话题评论；所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的共性话题评论未标注所属已进行情感极性分类的第一话题评论所标注的用户意图内容标签；根据所述共性话题评论之间的话题评论共性指数确定共性差别检测信息，并基于所述第一意图内容测试结果确定测试检测信息，包括：根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论与所属的共性话题评论之间的话题评论共性指数确定共性差别检测信息，根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论对应的第一意图内容测试结果和所标注的用户意图内容标签确定测试检测信息；基于所述共性差别检测信息和所述测试检测信息优化所述用户意图分析网络的空间域配置，得到用于进行意图内容分析的目标用户意图分析网络，包括：基于所述共性差别检测信息和所述测试检测信息优化所述用户意图分析网络的空间域配置，得到目标用户意图分析网络；所述目标用户意图分析网络用于对属于所述用户类别的用户进行意图内容分析。
[0007]优选的，所述从话题评论集合中获取所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的共性话题评论，包括：在所述用户意图分析网络中生成所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的话题评论文本特征和每个未进行情感极性分类的第二话题评论的话题评论文本特征；根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的话题评论文本特征和每个未进行情感极性分类的第二话题评论的话题评论文本特征，生成共性指数分布；从所述共性指数分布中获取所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论分别与所述话题评论集合中的话题评论之间的话题评论共性指数；根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论分别与所述话题评论集合中的话题评论之间的话题评论共性指数，从所述话题评论集合中确定所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的共性话题评论；相应的，所述x个已进行情感极性分类的第一话题评论包括已进行情感极性分类的第一话题评论a，a为小于或等于x的正整数；所述根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论分别与所述话题评论集合中的话题评论之间的话题评论共性指数，从所述话题评论集合中确定所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的共性话题评论，包括：从所述话题评论集合中筛除与所述已进行情感极性分类的第一话题评论a标注有相同用户意图内容标签的话题评论，得到辅助话题评论集合；按照所述已进行情感极性分类的第一话题评论a分别与所述辅助话题评论集合中的每个话题评论之间的话题评论共性指数的降序的顺序，对所述每个话题评论进行整理，得到辅助话题评论队列；获取共性话题评论数量num，将所述辅助话题评论队列中的前num个话题评论确定为所述已进行情感极性分类的第一话题评论a的共性话题评论；num为小于x和y之和的正整数；相应的，所述根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的话题评论文本
特征和每个未进行情感极性分类的第二话题评论的话题评论文本特征，生成共性指数分布，包括：获取对所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的话题评论文本特征进行全局优化处理后所得到的已优化文本特征，获取对所述每个未进行情感极性分类的第二话题评论的话题评论文本特征进行全局优化处理后所得到的已优化文本特征；获取包括所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的已优化文本特征的第一特征分布和包括所述每个未进行情感极性分类的第二话题评论的已优化文本特征的第二特征分布；对所述第一特征分布和所述第二特征分布进行组合，得到目标文本特征分布；获取所述目标文本特征分布的文本映射特征分布，将所述第一特征分布和所述文本映射特征分布的加权结果确定为所述共性指数分布。
[0008]优选的，所述根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论与所属的共性话题评论之间的话题评论共性指数确定共性差别检测信息，包括：根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论与所属的共性话题评论之间的话题评论共性指数，分别确定所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论与所属的共性话题评论之间的共性指数平均值；根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论与所属的共性话题评论之间的共性指数平均值生成平均值队列；将所述平均值队列的离散度检测信息，确定为所述共性差别检测信息。
[0009]优选的，所述基于所述共性差别检测信息和所述测试检测信息优化所述用户意图分析网络的空间域配置，得到目标用户意图分析网络，包括：对所述共性差别检测信息和所述测试检测信息进行融合，得到目标检本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大数据环境下的用户意图分析方法，其特征在于，应用于用户意图分析服务器，所述方法包括：获取处于不同情感极性分类状态下的不同话题评论，并将所述不同话题评论传入用户意图分析网络；利用所述用户意图分析网络确定第一意图内容测试结果，并基于话题评论集合确定共性话题评论；根据所述共性话题评论之间的话题评论共性指数确定共性差别检测信息，并基于所述第一意图内容测试结果确定测试检测信息；基于所述共性差别检测信息和所述测试检测信息优化所述用户意图分析网络的空间域配置，得到用于进行意图内容分析的目标用户意图分析网络。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取处于不同情感极性分类状态下的不同话题评论，并将所述不同话题评论传入用户意图分析网络，包括：获取x个已进行情感极性分类的第一话题评论和y个未进行情感极性分类的第二话题评论，将所述x个已进行情感极性分类的第一话题评论和所述y个未进行情感极性分类的第二话题评论传入用户意图分析网络；x和y均为正整数；所述x个已进行情感极性分类的第一话题评论分别标注有所对应的用户的用户意图内容标签；所述x个已进行情感极性分类的第一话题评论所标注的用户和所述y个未进行情感极性分类的第二话题评论所标注的用户属于相同的用户类别；利用所述用户意图分析网络确定第一意图内容测试结果，并基于话题评论集合确定共性话题评论，包括：在所述用户意图分析网络中确定每个已进行情感极性分类的第一话题评论所对应的用户的第一意图内容测试结果，从话题评论集合中获取所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的共性话题评论；所述话题评论集合包括所述x个已进行情感极性分类的第一话题评论和所述y个未进行情感极性分类的第二话题评论；所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的共性话题评论未标注所属已进行情感极性分类的第一话题评论所标注的用户意图内容标签；根据所述共性话题评论之间的话题评论共性指数确定共性差别检测信息，并基于所述第一意图内容测试结果确定测试检测信息，包括：根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论与所属的共性话题评论之间的话题评论共性指数确定共性差别检测信息，根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论对应的第一意图内容测试结果和所标注的用户意图内容标签确定测试检测信息；基于所述共性差别检测信息和所述测试检测信息优化所述用户意图分析网络的空间域配置，得到用于进行意图内容分析的目标用户意图分析网络，包括：基于所述共性差别检测信息和所述测试检测信息优化所述用户意图分析网络的空间域配置，得到目标用户意图分析网络；所述目标用户意图分析网络用于对属于所述用户类别的用户进行意图内容分析。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从话题评论集合中获取所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的共性话题评论，包括：在所述用户意图分析网络中生成所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的话题评论文本特征和每个未进行情感极性分类的第二话题评论的话题评论文本特征；
根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的话题评论文本特征和每个未进行情感极性分类的第二话题评论的话题评论文本特征，生成共性指数分布；从所述共性指数分布中获取所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论分别与所述话题评论集合中的话题评论之间的话题评论共性指数；根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论分别与所述话题评论集合中的话题评论之间的话题评论共性指数，从所述话题评论集合中确定所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的共性话题评论；相应的，所述x个已进行情感极性分类的第一话题评论包括已进行情感极性分类的第一话题评论a，a为小于或等于x的正整数；所述根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论分别与所述话题评论集合中的话题评论之间的话题评论共性指数，从所述话题评论集合中确定所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的共性话题评论，包括：从所述话题评论集合中筛除与所述已进行情感极性分类的第一话题评论a标注有相同用户意图内容标签的话题评论，得到辅助话题评论集合；按照所述已进行情感极性分类的第一话题评论a分别与所述辅助话题评论集合中的每个话题评论之间的话题评论共性指数的降序的顺序，对所述每个话题评论进行整理，得到辅助话题评论队列；获取共性话题评论数量num，将所述辅助话题评论队列中的前num个话题评论确定为所述已进行情感极性分类的第一话题评论a的共性话题评论；num为小于x和y之和的正整数；相应的，所述根据所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的话题评论文本特征和每个未进行情感极性分类的第二话题评论的话题评论文本特征，生成共性指数分布，包括：获取对所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的话题评论文本特征进行全局优化处理后所得到的已优化文本特征，获取对所述每个未进行情感极性分类的第二话题评论的话题评论文本特征进行全局优化处理后所得到的已优化文本特征；获取包括所述每个已进行情感极性分类的第一话题评论的已优化文本...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘克，
申请(专利权)人：刘克，
类型：发明
国别省市：