商品评论数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种商品评论数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质，通过检测商品的评论数据来判别是否为无效评论。该方法包括：获取与目标商品相对应的多条商品评论数据；确定目标商品的商品品类，以及与商品品类相对应的正向评论集合，正向评论集合中包括多个对隶属于商品品类的商品做出正面评价的评论；将多条商品评论数据与正向评论集合进行匹配，并将匹配成功的商品评论数据筛选为待检测的商品评论数据；获取与待检测的商品评论数据相对应的评论图片，检测评论图片中包含的商品的状态；若评论图片中包含的商品的状态为预设状态，确定待检测的商品评论数据为无效评论。确定待检测的商品评论数据为无效评论。确定待检测的商品评论数据为无效评论。

【技术实现步骤摘要】
商品评论数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，特别涉及一种商品评论数据的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]在网络购物时，个别商家会通过人工或技术手段来伪造、虚构订单以及商品好评信息，引诱消费者下单购买不符合质量或品质预期的商品。或者，有些用户针对商品做出的评论可能是不客观或不准确的。例如，有些用户在针对商品做出评论时，可能存在图片拍摄模糊、甚至拍摄对象错误等情况。由此可见，为了确保商品评论数据的有效性，需要对商品的评论数据进行分析和检测。
[0003]在相关技术中，通常使用大数据以及图论的方式，对交易信息数据、商品浏览和下单数据、店铺客服沟通信息以及商品评价数据等进行统计分析，该方式能够对非法公司、组织机构和专业人员伪造的订单及订单评论进行判定和处理。但是，由于无效评论的种类繁多，该方式无法有效甄别各种类型的无效评论。例如，该方式对于一些参与者分布广泛、电商交易行为相对正常的隐蔽性商业刷单行为，尤其是通过承诺返现来引诱用户伪造好评的方式，无法进行有效的探知和处理。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商品评论数据的处理方法，其特征在于，包括：获取与目标商品相对应的多条商品评论数据；确定所述目标商品的商品品类，以及与所述商品品类相对应的正向评论集合，所述正向评论集合中包括多个对隶属于所述商品品类的商品做出正面评价的评论；将所述多条商品评论数据与所述正向评论集合进行匹配，并将匹配成功的商品评论数据筛选为待检测的商品评论数据；获取与所述待检测的商品评论数据相对应的评论图片，检测所述评论图片中包含的商品的状态；若所述评论图片中包含的商品的状态为预设状态，确定所述待检测的商品评论数据为无效评论。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述与所述商品品类相对应的正向评论集合通过以下方式生成：针对多个商品品类，获取与所述商品品类对应的多条评论类型为正向类型的历史评论数据；将所述商品品类对应的每条历史评论数据执行分词处理以及词性标记处理，根据各个分词的词性，从所述历史评论数据中提取由情感特征词和描述对象词构成的正向评论单元，所述情感特征词用于表征评论的情感类型，所述描述对象词用于表征评论的对象；根据每个商品品类所对应的多个正向评论单元，生成与所述商品品类相对应的品类正向评论集合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各个分词的词性，从所述历史评论数据中提取由情感特征词和描述对象词构成的正向评论单元包括：将词性为第一指定词性的分词提取为情感特征词；以所述情感特征词为基准，在当前历史评论数据中执行前向搜索和/或后向搜索，将搜索到的词性为第二指定词性的分词提取为描述对象词；将所述情感特征词和所述描述对象词组合为一个正向评论单元；其中，所述第一指定词性包括：形容词和/或副词；所述第二指定词性包括：名词和/或代词。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将搜索到的词性为第二指定词性的分词提取为描述对象词具体包括：将搜索到的词性为第二指定词性的分词与预设的过滤词表进行匹配，若匹配失败，则将搜索到的词性为第二指定词性的分词提取为描述对象词；其中，所述过滤词表用于存储与商品质量不相关的描述对象，包括：物流类词汇和/或售后服务类词汇。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个商品品类所对应的多个正向评论单元，生成与所述商品品类相对应的品类正向评论集合包括：针对当前商品品类中的每个正向评论单元，计算所述正向评论单元在当前商品品类中的第一出现频次，以及所述正向评论单元在全部商品品类中的第二出现频次；根据所述第一出现频次与所述第二出现频次之间的比较结果，筛选若干正向评论单元添加至与当前商品品类相对应的品类正向评论集合中。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设状态...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔宏利，刘敏，夏粉，蒋宁，吴海英，
申请(专利权)人：马上消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：