[发明专利]一种评价信息生成方法和装置

权利要求书

1.一种评价信息生成方法，其特征在于，包括：

抓取信息点的评论数据；

对所述评论数据进行数据分析，获得评论词及其描述信息，所述描述信息至少包括所述评论词的正负评价信息；

根据预置规则及所述评论词的描述信息，在所述评论词中选择关键评论词，包括：首先确定所述评论词对应的评论词类别，然后确定所述评论词类别对应的正负评价比例；选择正面评价比例或负面评价比例大于阈值的评论词类别；在正面评价比例大于阈值的评论词类别中选择一个正面的评价词作为所述关键评价词，在负面评价比例大于阈值的评论词类别中选择一个负面的评价词作为所述关键评价词；

获取与所述信息点关联的用户个性信息，包括：抓取所述用户对所述信息点的关联信息点的评论数据；对所述用户的评论数据进行数据分析，获得所述用户个性信息；

在所述关键评论词中选择与所述用户个性信息匹配的关键评论词作为最终的关键评论词，包括：确定所述用户个性信息对应的评论词类别；在所述关键评论词中选择属于所述评论词类别的关键评论词，作为最终的关键评论词；

依据语言生成模型将所述关键评论词生成自然语句；包括：依据语言生成模型将所述最终的关键评论词生成自然语句。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述信息点关联的用户个性信息，包括：

接收所述用户输入的与所述信息点关联的个性信息。

3.一种评价信息生成方法，其特征在于，包括：

抓取信息点的评论数据；

对所述评论数据进行数据分析，获得评论词及其描述信息，所述描述信息至少包括所述评论词的正负评价信息；

根据预置规则及所述评论词的描述信息，在所述评论词中选择关键评论词，包括：首先确定所述评论词对应的评论词类别，然后确定所述评论词类别对应的正负评价比例；选择正面评价比例或负面评价比例大于阈值的评论词类别；在正面评价比例大于阈值的评论词类别中选择一个正面的评价词作为所述关键评价词，在负面评价比例大于阈值的评论词类别中选择一个负面的评价词作为所述关键评价词；

获取与所述信息点关联的用户个性信息，包括：抓取所述用户对所述信息点的关联信息点的评论数据；对所述用户的评论数据进行数据分析，获得所述用户个性信息；

在所述关键评论词中选择与所述用户个性信息匹配的关键评论词作为最终的关键评论词，包括：确定所述用户个性信息对应的评论词类别；在所述关键评论词中选择属于所述评论词类别的关键评论词，作为最终的关键评论词；

将所述关键评论词通过过滤器过滤成标准化评论词；包括：将所述最终的关键评论词通过过滤器过滤成标准化评论词；

将所述标准化评论词拼接成自然语句，生成评价信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将所述关键评论词通过过滤器过滤成标准化评论词之后，所述方法还包括：

获取与所述信息点关联的用户个性信息；

在所述标准化评论词中选择与所述用户个性信息匹配的标准化评论词；

所述将所述标准化评论词拼接成自然语句，生成评价信息，包括：

将选择出的标准化评论词拼接成自然语句，生成评价信息。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述标准化评论词中选择与所述用户个性信息匹配的标准化评论词，包括：

确定所述用户个性信息对应的评论词类别；

在所述标准化评论词中选择属于所述评论词类别的标准化评论词。

6.根据权利要求3至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述获取与所述信息点关联的用户个性信息，包括：

接收所述用户输入的与所述信息点关联的个性信息。