公开(公告)号：CN116522219A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310369380.5

申请日：2023-04-07

Applicant: 暨南大学

Inventor： 郑天翔 ,  谭鸿博 ,  范泽森

IPC: G06F18/241 ,  G06F40/30 ,  G06F16/35 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种评论有用性的处理方法、系统、装置和存储介质，可应用于大数据处理技术领域。本发明通过分别构建影响因子模块、由双向编码模型或长短期记忆递归神经网络模型组成的文本处理模块以及由卷积神经网络模型和预训练模型组成的图片数据处理模块，并以影响因子模块、文本处理模块和图片数据处理模块作为不同分支输入单元来构建评论有用性票数预测模型，然后通过对影响因子、文本数据和图片数据进行预处理后，通过训练数据对评论有用性票数预测模型进行训练，再将当前待处理评论数据输入训练好的评论有用性票数预测模型中进行评论有用性分析后得到评论有用性投票数据，从而能够有效提高评论有用性分析结果的准确度。

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

Inventor： 郑天翔 ,  江炅辉 ,  徐灯明

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。