【技术实现步骤摘要】
评价对象及评语的抽取方法、设备、存储介质及程序产品
[0001]本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种评价对象及评语的抽取方法、设备、存储介质及程序产品。
技术介绍
[0002]随着金融科技，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术(如分布式、区块链Blockchain、人工智能等)应用在金融领域，但金融业也对技术提出了更高的要求，如金融业对评价对象及其对应评语的抽取也有更高的要求。
[0003]随着计算机软件和人工智能的不断发展，人工智能在互联网行业的应用也越来越广泛，在互联网行业中，每个公司都有许许多多的产品，并且这些产品或多或少都有来自用户的评价或者评语，评价或者评语中包含用户的喜好、产品缺陷等非常有价值的信息。抽取评论中评价对象及其相应评语，可以更好的优化产品，但是目前，不少产品中可能存在多个评价对象以及多个评语，现有产品存在评价对象和评语映射抽取准确度低的问题。
技术实现思路
[0004]本申请的主要目的在于提供一种评价对象及评语的抽取方法、设备、存储介质及程序产品，旨在解决现有互联网行...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种评价对象及评语的抽取方法，其特征在于，所述评价对象及评语的抽取方法包括：获取待处理评价数据，确定所述待处理评价数据中所有评价对象和所有评语；确定所述待处理评价数据中所述所有评价对象和所有评语之间的依存关系信息；基于所述依存关系信息，抽取得到所有具有依存对关系的评价对象和评语二元组。2.如权利要求1所述评价对象及评语的抽取方法，其特征在于，所述获取待处理评价数据，确定所述待处理评价数据中所有评价对象和所有评语的步骤，包括：将所述待处理评价数据输入到预设序列标注模型中；其中，所述预设序列标注模型由基于标注有预设序列标签的第一训练数据，进行预处理后，对第一预设待训练模型进行第一迭代训练得到；基于所述预设序列标注模型对所述待处理评价数据进行联合抽取处理，得到所有评价对象和所有评语。3.如权利要求1所述评价对象及评语的抽取方法，其特征在于，所述确定所述待处理评价数据中所述所有评价对象和所有评语之间的依存关系信息的步骤，包括：将所述待处理评价数据输入到预设依存句法分析模型中；其中，所述预设依存句法分析模型由基于标注有预设依存关系类型标签的第二训练数据，对第二预设待训练模型进行第二迭代训练后得到；基于所述预设依存句法模型对所述待处理评价数据进行依存句法分析，得到所述所有评价对象和所有评语之间的依存关系信息。4.如权利要求3所述评价对象及评语的抽取方法，其特征在于，所述基于所述预设依存句法模型对所述待处理评价数据进行依存句法分析，得到所述所有评价对象和所有评语之间的依存关系信息的步骤之前，所述方法包括：获取标注有预设依存关系类型标签的第二训练数据和第二预设待训练模型，其中，所述第二训练数据中包括评价对象和评语构成的第一训练数据，以及评价对象和评语之间的预设依存关系类型标签；基于所述标注有预设依存关系类型标签的第二训练数据，对第二预设待训练模型进行第二迭代训练，得到第二目标模型；将所述第二目标模型设置为所述预设依存句法模型。5.如权利要求4所述评价对象及评语的抽取方法，其特征在于，所述基于所述标注有预设依存关系类型标签的第二训练数据，对第二预设待训练模型进行第二迭代训练，得到第二目标模型的步骤，包括：将所述第二训练数据输入至所述第二预设待训练模型中，以对所述第二训练数据进行评价对应和评语之间的依存关系类型标签分析，获得目标预测类型标签；基于所述目标预测类型标签和所述预设依存关系类型标签，计算模型误差；基于所述模型误差，对所述第二预设待训练模型进行更新，直至所述第二预设待训练模型满足预设更新结束条件，以得到第二目标模型。6.如权利要求3所述评价对象及评语的抽取方法，其特征在于，所述预设依存句法模型包括依存关系判别模型和依存关系类型预测模型，所述基于所述预设依存句法模型对所述待处理评价数据进行依存句法分析，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：周楠楠，于夕畔，汤耀华，杨海军，徐倩，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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