[发明专利]一种动态标签生成方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种动态标签生成、装置、电子设备及存储介质，涉及动态标签技术领域。该动态标签生成方法应用于动态标签生成系统中的服务器，动态标签生成系统还包括多个客户端，客户端与服务器通信连接；首先获取客户端发送的评论信息，其中，评论信息绑定一位置信息，然后将每个评论信息拆分为子句，再对所有子句进行聚合，以生成多个不同的集合，最后从每个集合中确定一个目标子句，并将目标子句作为位置信息的动态标签。本申请提供的动态标签生成、装置、电子设备及存储介质具有标签的灵活性更高的优点。

技术领域

本申请涉及动态标签技术领域，具体而言，涉及一种动态标签生成、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，基于评论打赏标签地技术已经非常成熟，例如，在用户购买完商品后，可以打上标签。例如“性价比高、质量好、商家服务好”等标签。

然而，目前标签均为静态标签，即人为的给定标签词，用户进行选择，其灵活性较低。

综上，现有技术中的标签存在灵活性低的问题。

发明内容

本申请的目的在于提供一种一种基于NLP的评论标签挖掘方法与装置，以解决现有技术中标签存在灵活性低的问题。

为了实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种动态标签生成方法，应用于动态标签生成系统中的服务器，所述动态标签生成系统还包括多个客户端，所述客户端与所述服务器通信连接，所述方法包括：

获取客户端发送的评论信息，其中，所述评论信息绑定一位置信息；

将每个所述评论信息拆分为子句；

对所有子句进行聚合，以生成多个不同的集合；

从每个集合中确定一个目标子句，并将所述目标子句作为所述位置信息的动态标签。

可选地，在获取客户端发送的评论信息的步骤之后，所述方法包括：

将包含非文本格式的评论信息去除。

可选地，所述对所有子句进行聚合，以生成多个不同的集合的步骤包括：

将所述子句进行分词处理，以将所述子句拆分成词语和/或短句；

将所述词语和/或短句输入预设的向量空间模型，以确定每个所述词语和/或短句的特征向量；

对每个子句中所有词语与短句的特征向量进行平均，以确定所述子句的特征向量；

依据每个所述子句的特征向量对所有子句进行聚合，以生成多个不同的集合。

可选地，所述依据每个所述子句的特征向量对所有子句进行聚合，以生成多个不同的集合的步骤包括：

将每两个子句的特征向量进行余弦相似度计算；

当计算的余弦相似度的值大于阈值时，则确定两个子句聚合为一个集合内。

可选地，在所述从每个集合中确定一个目标子句，并将所述目标子句作为所述位置信息的动态标签的步骤之前，所述方法还包括：

从所述多个不同的集合中确定多个目标集合，其中，每个所述目标集合中子句的数量均大于其他集合中子句的数量；

所述从每个集合中确定一个目标子句，并将所述目标子句作为所述位置信息的动态标签的步骤包括：

从每个所述目标集合中确定一个目标子句，并将所述目标子句作为所述位置信息的动态标签。

可选地，所述从每个集合中确定一个目标子句，并将所述目标子句作为所述位置信息的动态标签的步骤包括：