[发明专利]评论信息展示方法和装置

说明书

本公开提出一种评论信息展示方法和装置，涉及信息处理领域。其中方法包括：获取待处理的一条评论信息，并且将所述评论信息切分为多个评论语句；根据预设的业务评估项，确定每个评论语句的业务评估值；确定所述多个评论语句中的每两个评论语句之间的相似度，对于相似度大于相似度阈值的两个评论语句，过滤掉其中一个业务评估值较低的评论语句；从保留下来的所有评论语句中，抽取至少一个评论语句，使得抽取出来的所有评论语句在总信息长度不超过信息展示长度的情况下业务评估值的总值最大；对抽取出来的所有评论语句进行展示。满足信息展示空间受限场景下的信息展示需求，使得用户能够快速有效地获取信息，并且所展示信息的多样性良好。

技术领域

本公开涉及信息处理领域，特别涉及一种评论信息展示方法和装置。

背景技术

随着技术的发展，很多用户使用移动设备进行电子商务交易。移动设备的屏幕比较小，信息展示空间有限。一些优质评论篇幅较长，在移动设备进行展示会占用较大信息展示空间，因此电商平台在商品展示页下，要么只展示评论的前一小部分，要么挑选较短的评论进行展示，这样会导致展示的评论往往没有实质的内容，无法体现商品特性，用户不能快速有效地获取信息。因此，如何在移动设备的有限信息展示空间内投放更多优质内容，使得用户能够快速有效地获取信息，变得越来越重要。

发明内容

为了解决上述问题，本公开实施例提出一种评论信息展示方法和装置。

本公开一些实施例提出一种评论信息展示方法，包括：

获取待处理的一条评论信息，并且将所述评论信息切分为多个评论语句；

根据预设的业务评估项，确定每个评论语句的业务评估值；

确定所述多个评论语句中的每两个评论语句之间的相似度，对于相似度大于相似度阈值的两个评论语句，过滤掉其中一个业务评估值较低的评论语句；

从保留下来的所有评论语句中，抽取至少一个评论语句，使得抽取出来的所有评论语句在总信息长度不超过信息展示长度的情况下业务评估值的总值最大；

对抽取出来的所有评论语句进行展示。

在一些实施例中，确定所述多个评论语句中的每两个评论语句之间的相似度包括：

将所述多个评论语句中的任意两个评论语句输入相似度模型，获取所述相似度模型输出的所述任意两个评论语句的相似度，其中，所述相似度模型是对孪生神经网络训练得到的。

在一些实施例中，对孪生神经网络训练包括：

针对多组训练样本，将每组训练样本中的第一训练语句和第二训练语句分别输入孪生神经网络的第一神经网络和第二神经网络，获取第一神经网络输出的第一训练语句的向量和第二神经网络输出的第二训练语句的向量；

根据损失函数计算损失值，根据损失值更新孪生神经网络的参数，将训练完成的孪生神经网络作为相似度模型，其中所述损失函数是根据多组训练样本各自的第一训练语句与第二训练语句之间的相似性标记信息以及第一训练语句的向量与第二训练语句的向量之间的距离信息构建的。

在一些实施例中，确定每个评论语句的业务评估值包括以下一项或多项：

确定每个评论语句的正负面评估值；

确定每个评论语句的服务类别评估值；

确定每个评论语句的预设语句特征的匹配度评估值。