[发明专利]一种自动评论方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明涉及信息交互技术领域，公开了一种自动评论方法、装置、计算机设备及存储介质，可以从公开的全网数据出发，先利用实时抓取技术获得公开可用的评论数据，然后结合深度语义匹配技术，从评论数据中直接找到最佳的评论内容进行自动评论，从而不仅使输出的评论质量能够做到可控，并且大大减少了人工的参与，还具有高可信度，能够很好地满足真实场景中需要增加新闻评论的话题性需求。此外，还可以在没有匹配新闻或推荐指标值未达要求时，通过评论模板库从话题和事件三元组的维度进行深度匹配查找，大大扩展了评论的可复用性，进而可对更多没有开放评论数据的新闻进行评论填充，以及可针对高质量的评论，构建起多维度和高准确的评论模板库。

技术领域

本发明属于信息交互技术领域，具体地涉及一种自动评论方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

评论是目前各大互联网平台上最常见的一种信息交互方式。评论的质量高低及数量的多寡往往决定了产品的整体活跃度，特别是高质量的评论可以提高用户黏性，增加用户互动，营造良好氛围，从而增强产品关系留存，打造社交关系。因此自动评论作为产品初期提高评论数量的一种重要方法，至今备受关注。

现有的自动评论方法多以模板生成为主，虽然可以很容易的生成大量评论，但是缺少情感表达和思维逻辑能力，使得回复话术单一且生硬，并且需要大量的人工参与。而基于生成式算法的自动评论，又存在生成内容不可控和准确率偏低的问题，导致可用性较低。

发明内容

为了解决现有自动评论方法所存在模板生成过于依赖人工以及情感和思维表达不足，而生成式内容又不可控和准确率偏低的问题，本发明目的在于提供一种自动评论方法、装置、计算机设备及存储介质，可以从公开的全网数据出发，先利用实时抓取技术获得公开可用的评论数据，然后结合深度语义匹配技术，从评论数据中直接找到最佳的评论内容进行自动评论，从而不仅使输出的评论质量能够做到可控，并且大大减少了人工的参与，还具有高可信度，能够很好地满足真实场景中需要增加新闻评论的话题性需求。

第一方面，本发明提供了一种自动评论方法，包括：

根据待评论文章的标题，全网爬取得到至少一条新闻及评论信息，其中，所述新闻及评论信息包含有一条与所述待评论文章同标题的新闻、隶属于该新闻的至少一条评论内容以及与所述评论内容对应的评论点赞数和评论回复数；

在文本维度、图片维度和视频维度上对所述待评论文章进行语义编码，得到文章文本语义向量、文章图片语义向量和文章视频语义向量；

针对所述至少一条新闻及评论信息，在文本维度、图片维度和视频维度上分别对各条新闻及评论信息中的新闻进行语义编码，得到各条新闻的新闻文本语义向量、新闻图片语义向量和新闻视频语义向量；

针对所述至少一条新闻及评论信息，将所有新闻的所述新闻文本语义向量、所述新闻图片语义向量和所述新闻视频语义向量以及所述待评论文章的所述文章文本语义向量、所述文章图片语义向量和所述文章视频语义向量导入基于文本相似维度、图片相似维度、视频相似维度和全连接层构建的第一深度学习匹配检测模型，得到各条新闻与所述待评论文章的第一匹配检测结果；

若所述第一匹配检测结果包含有与所述待评论文章匹配的至少一个匹配新闻，则针对所述至少一个匹配新闻的各条评论内容，加权计算对应的评论回复数、评论点赞数和新闻源权重系数，得到对应的推荐指标值；

将与最大推荐指标值对应的评论内容确定为所述待评论文章的自动评论内容，其中，所述最大推荐指标值为至少一个所述推荐指标值中的最大值。

基于上述发明内容，提供了一种基于全网评论数据的自动评论方案，即可以从公开的全网数据出发，先利用实时抓取技术获得公开可用的评论数据，然后结合深度语义匹配技术，从评论数据中直接找到最佳的评论内容进行自动评论，从而不仅使输出的评论质量能够做到可控，并且大大减少了人工的参与，还具有高可信度，能够很好地满足真实场景中需要增加新闻评论的话题性需求。