[发明专利]产品评论数据分析方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种产品评论数据分析方法，所述方法包括：

根据产品分析请求携带的产品选择信息，确定待分析产品；

获取所述待分析产品的发行数据，根据所述发行数据，确定所述待分析产品的产品特征标签；

根据所述产品特征标签，查找预设模型群中的目标语言处理模型，所述目标语言处理模型携带有与所述产品特征标签匹配的模型特征标签；

获取所述待分析产品的评论数据，将所述评论数据输入所述目标语言处理模型进行词法分析，确定各所述评论数据的褒贬性，并根据所述评论数据携带的类别标签，获得各类别评论数据褒贬评论的比重数据；

根据所述各类别评论数据褒贬评论的比重数据以及所述目标语言处理模型的加权参数，得到所述待分析产品的评论数据分析结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待分析产品的发行数据，根据所述发行数据，确定所述待分析产品的产品特征标签包括：

获取所述发行数据中的发行企业信息与发行地域信息；

获取所述发行企业信息中的守信数据与失信数据，根据所述守信数据与所述失信数据，确定发行企业风险等级；

获取所述发行地域信息中的地域已发行产品数目与地域风险产品数目，根据所述地域已发行产品数目与所述地域风险产品数目，确定发行地域风险等级；

根据所述发行企业风险等级和所述发行地域风险等级，确定所述待分析产品的产品特征标签。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述产品特征标签，查找预设模型群中的目标语言处理模型之前，还包括：

根据发行数据的风险等级，对样本产品进行分类，获得多个样本产品集合，并获取所述样本产品集合中样本产品的评论样本数据；

建立所述样本产品集合与初始语言处理模型的关联关系；

根据所述关联关系，将所述评论样本数据输入对应的初始语言处理模型，对所述初始语言处理模型进行训练，得到训练完成的语言处理模型；

将所述样本产品集合对应所述发行数据的风险等级，标记为所述语言处理模型的模型特征标签；

根据携带有所述模型特征标签的各所述语言处理模型，构建所述预设模型群。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述评论样本数据中包括领域专有词和情绪特征词；所述根据所述关联关系，将所述评论样本数据输入对应的初始语言处理模型，对所述初始语言处理模型进行训练，得到训练完成的语言处理模型包括：

根据所述评论样本数据携带的评价标签，对所述评论样本数据中的所述领域专有词与所述情绪特征词进行褒贬词性标记，所述评价标签包括好评标签和差评标签；

根据所述关联关系，将标记有所述褒贬词性的所述评论样本数据输入对应的初始语言处理模型；

根据所述样本产品集合的期望分析结果，以及所述初始语言处理模型输出分析结果，对所述初始语言处理模型中的加权参数进行调整，得到训练完成的语言处理模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述产品特征标签，查找预设模型群中的目标语言处理模型包括：

根据所述产品特征标签中的发行企业风险等级信息，匹配预设模型群各语言处理模型的模型特征标签；

当匹配到包含相同所述发行企业风险等级信息的模型特征标签时，获取携带有所述模型特征标签的目标语言处理模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述产品特征标签中的发行企业风险等级信息，匹配预设模型群各语言处理模型的模型特征标签之后，还包括：

当未匹配到包含相同所述发行企业风险等级信息的模型特征标签时，根据所述产品特征标签中的发行地域风险等级信息，匹配预设模型群各语言处理模型的模型特征标签；

当匹配到包含相同所述发行地域风险等级信息的模型特征标签时，获取携带有所述模型特征标签的目标语言处理模型。