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申请/专利权人：苏州大学

摘要：本发明涉及文本信息处理技术领域，具体指一种电商、旅游平台用户评论回复生成方法、装置、设备以及可读储存介质，包括：抽取当前评论文本方面关键词及其对应情感倾向，得到当前评论文本的三元组集合；利用评论回复生成模型，得到当前评论文本的伪回复文本；利用方面话术抽取方法，得到当前评论文本的方面话术；基于当前评论文本中消极情感和方面话术的有无情况，选择合适的指令约束模板；组装得到当前评论文本的指令约束文本后，利用评论回复生成模型，得到当前评论文本的回复文本；若当前回复文本不合适，利用方面调整模块及评论回复生成模型，得到当前评论文本的最终回复文本。本发明提高了回复效率，增强了领域适应性，提高了用户的满意度。

主权项：1.一种电商、旅游平台用户评论回复生成方法，其特征在于，包括：利用基于BERT的细粒度方面情感抽取工具，抽取当前评论文本的方面关键词及其对应的情感倾向，得到当前评论文本的三元组集合；其中，每个三元组由方面关键词、情感倾向、置信度构成；基于当前评论文本，利用评论回复生成模型，得到当前评论文本的伪回复文本；基于当前评论文本，利用方面话术抽取方法，得到当前评论文本的方面话术，包括：利用标点符号分割当前评论文本及其伪回复文本，得到当前评论文本的各个子句、当前伪回复文本的各个子句；将当前评论文本的各个子句、当前伪回复文本的各个子句输入至评论回复生成模型后，进行池化操作，得到当前评论文本的各个子句的向量表示、当前伪回复文本的各个子句的向量表示；计算当前评论文本的每个子句的向量表示与当前伪回复文本的每个子句的向量表示之间的余弦相似度；若当前评论文本的当前子句的向量表示与当前伪回复文本的当前子句的向量表示之间的余弦相似度大于阈值，则当前评论文本的当前子句与当前伪回复文本的当前子句对齐成功，得到当前评论文本的一组评论-话术对；若当前评论文本的当前子句的向量表示与当前伪回复文本的当前子句的向量表示之间的余弦相似度小于等于阈值，则当前评论文本的当前子句与当前伪回复文本的当前子句对齐失败，不构成一组评论-话术对；依次判断当前评论文本的各个子句的向量表示与当前伪回复文本的各个子句的向量表示之间的余弦相似度是否大于阈值，从而得到当前评论文本的评论-话术对集合，并将评论-话术对集合中各个话术进行拼接，得到当前评论文本的方面话术；根据当前评论文本的三元组集合、评论-话术对集合，判断当前评论文本是否有消极情感和方面话术；若当前评论文本无消极情感，且无方面话术，则选择第一指令约束模板；若当前评论文本无消极情感，且有方面话术，则选择第二指令约束模板；若当前评论文本有消极情感，且无方面话术，则选择第三指令约束模板；若当前评论文本有消极情感，且有方面话术，则选择第四指令约束模板；基于当前评论文本，获取当前评论文本的领域、店名、属性信息；根据选择的指令约束模板，基于当前评论文本以及当前评论文本的领域、店名、属性信息、三元组集合、方面话术，组装得到当前评论文本的指令约束文本；将当前评论文本的指令约束文本输入至评论回复生成模型中，输出当前指令约束文本的方面和情感话术、以及结合当前指令约束文本的方面和情感话术的回复内容；将结合当前指令约束文本的方面和情感话术的回复内容作为当前评论文本的回复文本。

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百度查询： 苏州大学 一种电商、旅游平台用户评论回复生成方法、装置及设备