[发明专利]充电站检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.充电站检测方法，其特征在于，包括：

获取充电站的目标评论数据，所述目标评论数据包括：评论信息和位置信息；

对所述评论信息进行特征提取，得到关键信息；

利用预设的分类模型对所述关键信息进行分类检测，得到所述关键信息对应的评论类型；

根据所述评论类型和所述位置信息分析出异常充电站；

根据所述异常充电站生成异常提示信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取充电站的目标评论数据之后，还包括：

若所述目标评论数据为预置标准评论数据，则确定所述预置标准评论数据对应的评论类型；

跳转至所述根据所述评论类型和所述位置信息分析出异常充电站的步骤。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述目标评论数据为目标文本评论数据，则跳转至所述对所述评论信息进行特征提取，得到关键信息的步骤。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用分类模型对所述关键信息进行分类检测，并输出所述关键信息对应的评论类型，包括：

获取所述分类模型输出的目标分类数据；

获取所述目标分类数据对应的分类标签；

根据所述分类标签确定所述关键信息对应的所述评论类型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述分类模型，具体包括：

获取历史评论数据，从所述历史评论数据中提取出待训练评论数据；

根据所述待训练评论数据构建初始训练模型；

对所述待训练评论数据进行特征提取，得到训练关键特征；

根据所述训练关键特征对所述初始训练模型进行训练，得到所述分类模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练关键特征对所述初始训练模型进行训练，得到所述分类模型，包括：

获取预设迭代次数；

根据所述预设迭代次数和所述训练关键特征对所述初始训练模型进行更新；

从更新后的多个所述初始训练模型中选取出所述分类模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

从所述历史评论数据中提取出待测试评论数据；

根据所述分类模型对所述待测试评论数据进行训练，并输出预设分类数据；

根据所述预设分类数据对应的预设标签确定所述待测试评论数据对应的评论类型。

8.充电站检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取充电站的目标评论数据，所述目标评论数据包括：评论信息和位置信息；

提取模块，用于对所述评论信息进行特征提取，得到关键信息；

分类模块，用于利用预设的分类模型对所述关键信息进行分类检测，得到所述关键信息对应的评论类型；

分析模块，用于根据所述评论类型和所述位置信息分析出异常充电站；

提示模块，用于根据所述异常充电站生成异常提示信息。

9.电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器，以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行所述指令时实现如权利要求1至7任一项所述的充电站检测方法。

10.计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至7任一项所述的充电站检测方法。