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公开(公告)号:CN115879669A
公开(公告)日:2023-03-31
申请号:CN202211515339.6
申请日:2022-11-30
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/14 , G06Q30/0201 , G06Q10/04 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种评论评分的预测方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:获取用户数据、产品数据及评论向量,并分别确定上述三种数据的隐含向量,隐含向量可以包含用户、产品及评论三者之间的关联关系,将三个隐含向量拼接并输入到以标注有训练评论评分的训练拼接向量作为训练数据训练得到预测模型,预测模型中输出结果前先将拼接向量经过ReLU激活函数,最后经过Softmax激活函数,从而预测模型可以综合评论文本、用户、产品三个维度对评论评分的影响,得到对评论文本的真实性评分。基于预测得到的评论真实性评分,使得旅游者能从繁多的评论中获取有参考价值的信息,避免被虚假评论误导,本发明可以广泛应用于评论评分预测领域。