[发明专利]产品描述的质量评定系统和方法

说明书

一种评定产品文本内容的系统。所述系统包括计算设备，所述计算设备具有处理器和存储有计算机可执行代码的存储设备。计算机可执行代码在处理器处执行时被配置为：提供产品的文本内容和混淆特征；使用产品的文本内容和混淆特征训练第一回归模型；使用混淆特征训练第二回归模型；使用文本内容和混淆特征运行第一回归模型以获得总损失；使用混淆特征运行第二回归模型以获得部分损失；从部分损失中减去总损失得到残差损失；使用残差损失评估模型和回归模型的参数；以及使用第一回归模型获得指示词的重要性的词的对数差异。

交叉引用

在本公开的描述中引用和讨论了一些参考文献，其可能包括专利、专利申请和各种出版物。提供此类参考文献的引用和/或讨论仅用于阐明本公开的描述，并不承认任何此类参考是本公开的“现有技术”。在说明书中引用和讨论的所有参考文献均通过引用整体并入本文，其程度与每个参考文献均单独通过引用并入相同。

技术领域

本公开一般涉及文本评定领域，更具体地涉及准确地评定产品描述文本的质量的系统和方法。

背景技术

在此提供的背景描述是为了概括地呈现本公开的环境背景。目前发明人的工作，就其在本背景部分中描述的范围而言，以及在提交申请时可能不符合现有技术的描述的方面，均未明示或暗示承认为本公开的现有技术。

电子商务网站展示了大量的产品供客户进行选择。为了帮助客户尽快找到他们需要的产品，电子商务网站提供了产品的图片和产品的文本描述。文本描述通常包括产品名称、产品品牌、产品卖家、产品规格、客户对产品的评论以及产品的问答。为了让客户获得满意的线上购物体验，评估产品文本描述的信息量和审美本质，以及提高文本描述的质量至关重要。然而，准确地评定产品描述文本的质量具有挑战性。

因此，在本领域中存在解决上述缺陷和不足的未解决的需求。

发明内容

在一些方面，本公开涉及一种评定产品的文本内容的系统。在一些实施例中，系统包括计算设备，计算设备包括处理器和存储有计算机可执行代码的存储设备。计算机可执行代码在处理器处执行时被配置为：

提供描述多个产品的文本内容；

提供所述产品的混淆特征，所述混淆特征包括所述产品的品牌、价格、客户评价和店铺声誉；

使用所述文本内容和所述混淆特征训练第一回归模型以获得训练好的第一回归模型；

使用所述混淆特征训练第二回归模型以获得训练好的第二回归模型，其中，所述第二回归模型的结构与所述第一回归模型的结构相同；

使用所述文本内容和所述混淆特征运行所述训练好的第一回归模型以获得总损失；

使用所述混淆特征运行所述训练好的第二回归模型以获得部分损失；

从所述部分损失中减去所述总损失获得残差损失；以及

基于所述残差损失评估所述第一回归模型的质量，其中所述残差损失越大，所述第一回归模型的质量越高。

在一些实施例中，所述计算机可执行代码还被配置为：

将所述第一回归模型和所述第二回归模型配置为线性回归模型并计算所述残差损失；

将所述第一回归模型和所述第二回归模型配置为逻辑回归模型并计算所述残差损失；

当所述线性回归模型对应的所述残差损失大于所述逻辑回归模型对应的所述残差损失时，将所述第一回归模型和所述第二回归模型限定为所述线性回归模型；以及

当所述逻辑回归模型对应的所述残差损失大于所述线性回归模型对应的所述残差损失时，将所述第一回归模型和所述第二回归模型限定为所述逻辑回归模型。