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申请/专利权人：北方民族大学

摘要：本发明适用于计算机领域，提供了一种产品意象确定方法、计算机设备及存储介质，其中一种产品意象确定方法，包括：计算任意两个所述意象词汇之间的相似度，并根据所述相似度对所述若干意象词汇进行分类；从各类所述意象词汇中选取代表性意象词汇；本方法通过计算出目标产品各意象词汇之间的相似度实现了将各意象词汇进行有显著区分度分类，并且可在每一类当中选择最具代表性的意象词汇，以对目标产品进行准确的意象描述。

主权项：1.一种产品意象确定方法，其特征在于，包括：获取描述目标产品的若干意象词汇；计算任意两个所述意象词汇之间的相似度，并根据所述相似度对所述若干意象词汇进行分类；从各类所述意象词汇中选取代表性意象词汇；所述获取若干描述目标产品的意象词汇，包括：从互联网获取描述所述目标产品的若干描述性词汇；对所述描述性词汇初步筛选，并将筛选后得到的词汇作为所述意象词汇；所述计算任意两个所述意象词汇之间的相似度，包括：将各所述意象词汇与同义词词林数据库中的词条进行匹配，所述同义词词林分成多个层级，各个层级之间的逻辑结构为树状结构，其中原子词群为最低层级，所述原子词群中包括若干词条，每个所述原子词群具有对应的编码；将匹配成功的词条所在的原子词群的编码赋予相应的意象词汇；利用任意两个所述意象词汇的编码确定意象词汇相似度计算的参数；将所述参数代入意象词汇相似度计算模型，以计算对应的两个所述意象词汇之间的相似度；第一意象词汇和第二意象词汇为所述若干意象词汇中的任意两个，所述参数包括k、m、n；其中，k为所述第一意象词汇和所述第二意象词汇在同义词词林数据库树层结构中从根节点至最近公共父节点的层数；所述根节点为各所述意象词汇在同义词词林数据库树层结构中的起始节点；n为所述第一意象词汇和所述第二意象词汇的最近公共父节点下一层的节点个数；m为所述第一意象词汇和所述第二意象词汇的最近公共父节点下一层节点之间的间隔数；所述意象词汇相似度计算模型为： 其中，y1为所述第一意象词汇，y2为所述第二意象词汇，simy1，y2为所述第一意象词汇和所述第二意象词汇的相似度；j表示所述第一第二意象词汇从最近公共父节点至该意象词汇所在位置的层数；Qr为从根节点至词汇位置的路径权重，r为所述同义词词林数据库树层结构的层数，r∈[1,5]，Qk表示最近公共父节点的边权重，ɑ为所述第一意象词汇和所述第二意象词汇相似度的共性调节参数；所述初步筛选包括：将所述描述性词汇与贬义词数据库中的词汇进行匹配，并筛除匹配成功的描述性词汇；将所述描述性词汇与所述目标产品的造型设计类词汇数据库中的词汇进行匹配，并筛除未匹配成功的描述性词汇。

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