CN108153723A - 热点资讯评论文章生成方法、装置及终端设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种热点资讯评论文章生成方法、装置及终端设备，其中，该方法包括：根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯；获取与所述热点资讯对应的评论数据；根据预设的优质评论模型，从所述评论数据中选取目标评论集；根据获取的热点资讯及对应的目标评论集，生成评论文章。由此，实现了根据网页库自动生成热点资讯评论文章，降低了文章的生成成本，提高了文章的生成速度及时效性，改善了用户体验。

Description

热点资讯评论文章生成方法、装置及终端设备
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种热点资讯评论文章生成方法、装置及终端设备。
背景技术
随着信息技术和互联网的飞速发展，在线资讯越来越受到人们的欢迎，成为人们日常生活中获取信息的一种主要的途径。人们可以通过一些主要的网络门户网站或大型的新闻网站等，获取和浏览各种以图片、文字或视频形式呈现的多媒体资讯信息。
而在互联网上每时每刻涌现出来的数十亿条资讯信息中，当下的热点资讯通常是人们关注的焦点。同时，人们往往希望了解他人对于热点资讯的看法，所以包含优质评论的热点资讯更容易受到人们的欢迎。因此，如何生成包含优质评论的热点资讯文章，对于使人们了解热点资讯和舆论详情具有重要意义。
目前的热点资讯评论文章生成方法，主要是通过人工收集热点资讯及评论，然后编辑生成相应的文章，这种方式耗费人力，成本高，且时效性差。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明提出一种热点资讯评论文章生成方法，实现了根据网页库自动生成热点资讯评论文章，降低了文章的生成成本，提高了文章的生成速度及时效性，改善了用户体验。
本发明还提出一种热点资讯评论文章生成装置。
本发明还提出一种终端设备。
本发明还提出一种计算机可读存储介质。
本发明第一方面实施例提出了一种热点资讯评论文章生成方法，包括：根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯；获取与所述热点资讯对应的评论数据；根据预设的优质评论模型，从所述评论数据中选取目标评论集；根据获取的热点资讯及对应的目标评论集，生成评论文章。
本发明实施例的热点资讯评论文章生成方法，首先根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯，然后在获取与热点资讯对应的评论数据后，根据预设的优质评论模型，从评论数据中选取目标评论集，从而根据获取的热点资讯及对应的目标评论集，生成评论文章。由此，实现了根据网页库自动生成热点资讯评论文章，降低了文章的生成成本，提高了文章的生成速度及时效性，改善了用户体验。
本发明第二方面实施例提出了一种热点资讯评论文章生成装置，包括：确定模块，用于根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯；获取模块，用于获取与所述热点资讯对应的评论数据；选取模块，用于根据预设的优质评论模型，从所述评论数据中选取目标评论集；生成模块，用于根据获取的热点资讯及对应的目标评论集，生成评论文章。
本发明实施例的热点资讯评论文章生成装置，首先根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯，然后在获取与热点资讯对应的评论数据后，根据预设的优质评论模型，从评论数据中选取目标评论集，从而根据获取的热点资讯及对应的目标评论集，生成评论文章。由此，实现了根据网页库自动生成热点资讯评论文章，降低了文章的生成成本，提高了文章的生成速度及时效性，改善了用户体验。
本发明第三方面实施例提出了一种终端设备，包括：
存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的热点资讯评论文章生成方法。
本发明第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述程序被处理器执行时实现如第一方面所述的热点资讯评论文章生成方法。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明一个实施例的热点资讯评论文章生成方法的流程图；
图2是本发明另一个实施例的热点资讯评论文章生成方法的流程图；
图3是本发明一个实施例的热点资讯评论文章生成装置的结构示意图；
图4是本发明另一个实施例的热点资讯评论文章生成装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
具体的，本发明各实施例针对目前的热点资讯评论文章生成方法，主要是通过人工收集热点资讯及评论，然后编辑生成相应的文章，这种方式耗费人力，成本高，且时效性差，用户体验差的问题，提出一种热点资讯评论文章生成方法。
本发明实施例提供的热点资讯评论文章生成方法，首先根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯，然后在获取与热点资讯对应的评论数据后，根据预设的优质评论模型，从评论数据中选取目标评论集，从而根据获取的热点资讯及对应的目标评论集，生成评论文章。由此，实现了根据网页库自动生成热点资讯评论文章，降低了文章的生成成本，提高了文章的生成速度及时效性，改善了用户体验。
图1是本发明一个实施例的热点资讯评论文章生成方法的流程图。
如图1所示，该热点资讯评论文章生成方法包括：
步骤101，根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯。
其中，本发明实施例提供的热点资讯评论文章生成方法的执行主体，为本发明实施例提供的热点资讯评论文章生成装置，该装置可以被配置在任何终端设备中，以生成热点资讯评论文章。
其中，网页库，包括大型新闻网站、网络门户网站等等任意网站的网页数据。
阅读反馈信息，可以包括资讯的点击数、评论数等等信息中的一个或多个。
具体的，可以预先设置点击数和/或评论数的数量阈值及发布时间的时间阈值，从而将点击数和/或评论数超过预设的数量阈值，且发布时间在预设的时间阈值之后的资讯，确定为热点资讯。
需要说明的是，本发明实施例的当前网页库，可以是基于知识图谱技术建立的。当前网页库包括资讯库、评论库及百科知识。其中，资讯库和评论库中分别包括全网的资讯和评论数据。
其中，资讯的关键字段可以是资讯标题、发布时间、来源、摘要、正文、图片等，评论的关键字段可以是评论人昵称、评论时间、评论内容、点赞数、回复数等。
具体建立网页库时，可以利用网络爬虫，不断的爬取如网易、腾讯、新浪、搜狐等各大新闻网站的资讯。由于部分新闻网页中会包括用户评论，因此可以从新闻网页中把用户名、评论内容、评论时间、点赞数、网页地址等信息提取出来(包括翻页评论信息)，然后将同一地址的资讯和评论关联起来。
对于不同地址的资讯和评论，可以根据资讯的关键词，确定各资讯的相似度，然后将关键词的匹配度大于阈值即相似度较高的资讯，放入同一重复组中，再将同一重复组中的各资讯分别对应的评论聚合起来，从而实现网页库中资讯的聚合和评论库中评论的聚合。其中，热点资讯的关键词，可以是从热点资讯的标题及正文提取的词频-逆向文件频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency，简称TF-IDF)最高的词语。
进一步的，为了丰富网页库的内容，还可以利用知识图谱技术，将资讯中的实体关联到百科知识中的实体，从而利用百科知识对资讯库补充图片等信息。
步骤102，获取与热点资讯对应的评论数据。
其中，评论数据，可以包括文字、图片、视频等等任意形式的评论数据。
具体的，可以通过以下多种方式，获取与热点资讯对应的评论数据。
方法一
根据热点资讯的地址，获取与热点资讯对应的评论数据。
具体的，由于热点资讯及与其对应的评论数据通常出现在同一网页上，因此可以通过热点资讯的地址，从网页库中获取与热点资讯对应的评论数据。
方法二
根据热点资讯的关键词，获取与关键词的匹配度满足阈值的其它资讯的评论数据。
可以理解的是，除了热点资讯所在的网页，其它网页上也可能会有对于该热点资讯或相似热点资讯的评论数据，而相同或相似热点资讯的关键词通常相同，因此，可以根据热点资讯的关键词，从网页库中获取与热点资讯对应的评论数据。
具体的，可以预先设置匹配阈值，然后将热点资讯的关键词与网页库中各资讯的关键词进行匹配，从而将与热点资讯的关键词的匹配度满足阈值的其它资讯的评论数据，作为与热点资讯对应的评论数据。
步骤103，根据预设的优质评论模型，从评论数据中选取目标评论集。
其中，优质评论，指具有代表性或观点独特、新颖的评论。
具体的，可以预先对大量的评论数据进行标注，得到优质评论数据，然后基于原始评论数据及标注出的优质评论数据，以评论内容和点赞数为特征，采用贝叶斯多项式模型，训练优质评论模型。然后，即可在获取与热点资讯对应的评论数据后，利用已训练的优质评论模型，对每条评论进行打分，从而选出分数大于预设分值的评论构成目标评论集。
其中，原始评论数据中包括优质评论数据及非优质评论数据。
需要说明的是，训练优质评论模型时，也可以利用神经网络等其它模型，此处不作限制。
步骤104，根据获取的热点资讯及对应的目标评论集，生成评论文章。
具体的，确定了热点资讯及热点资讯对应的目标评论集后，可以根据预设的评论文章模型，构建评论文章。
其中，评论文章模型，用来从获取的热点资讯及对应的目标评论集中选取数据，并按照设定的方式组合起来，生成评论文章。
具体实现时，评论文章可以包括文章标题、导语、摘要、图片、评论等部分中的一个或多个。
下面分别对评论文章的文章标题、导语、摘要、图片、评论内容进行说明。
文章标题
具体的，文章标题可以为多种形式。比如，可以仅包括热点资讯的标题，如“人民的名义全集遭泄露”；或者，可以包括热点资讯的标题及对应的优质评论，如“人民的名义全集遭泄露|网友：反腐剧倒在了腐败的路上”；或者，可以包括热点资讯的标题及预先设置的通用内容，如，“人民的名义全集遭泄露|网友神评论亮了”，等等。
需要说明的是，文章标题中的优质评论，可以为利用优质评论模型，对热点资讯对应的各评论数据进行打分后，得分最高的评论。文章标题包含的字数，可以根据需要设置。
导语
具体的，导语可以位于文章的不同位置，用来将评论文章的各个部分进行衔接，从而使文章更加流畅通顺。
摘要
具体的，摘要用来对热点资讯进行简单介绍，其可以利用摘要生成器生成，通常位于热点资讯的具体内容之前。
图片
具体的，图片可以是热点资讯所在的网页中的图片，也可以是与热点资讯的关键字的匹配度满足阈值的资讯所在网页中的图片，另外，图片可以在摘要之后显示，也可以在热点资讯的具体内容之间穿插显示，此处不作限制。
通过在评论文章中设置图片，可以避免大量的文字引起用户的视觉疲劳。
评论内容
具体的，可以预先设置在评论文章中显示的评论条数，从而在利用预设的优质评论模型，对热点资讯对应的评论数据进行打分，以从评论数据中选取目标评论集后，可以将目标评论集中的评论数据按评分由高到低排序，从而从分值最高的评论开始，选取预设条数的评论数据，作为文章的评论内容。
具体实现时，为了避免评论的形式单一，评论内容可以包括短评、盖楼评和长评等形式。其中，盖楼评以图片形式显示在评论文章中，其可以通过从同一热点资讯的多个盖楼中，选取经优质评论模型打分后，分数最高的1个盖楼，然后将该盖楼数据转换为图片形式得到。
需要说明的是，为了使评论文章的评论内容更丰富，在本发明实施例中，可以从目标评论集中选取具有不同观点的评论数据生成评论文章。即，步骤104具体可以包括：
确定目标评论集中各评论对应的用户观点类型；
从目标评论集中，选取包括至少两种用户观点类型对应的目标评论数据；
根据热点资讯及选取的目标评论数据，生成评论文章。
相应的，步骤104中生成评论文章，可以包括：
根据预设的评论文章模型，从热点资讯及选取的目标评论数据中选取数据，构建评论文章。
其中，用户观点类型，可以是根据情感划分的类型，比如对资讯持支持态度的评论或对资讯持否定态度的评论，或者，也可以是根据其它因素划分的类型，此处不作限制。
具体的，确定目标评论集中各评论对应的用户观点类型之后，即可从目标评论集中，选取包括至少两种用户观点类型对应的目标评论数据，然后根据预设的评论文章模型，从热点资讯及选取的目标评论数据中选取数据，构建评论文章。
本发明实施例的热点资讯评论文章生成方法，首先根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯，然后在获取与热点资讯对应的评论数据后，根据预设的优质评论模型，从评论数据中选取目标评论集，从而根据获取的热点资讯及对应的目标评论集，生成评论文章。由此，实现了根据网页库自动生成热点资讯评论文章，降低了文章的生成成本，提高了文章的生成速度及时效性，改善了用户体验。
通过上述分析可知，可以在根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯后，获取与热点资讯对应的评论数据，然后根据预设的优质评论模型，从评论数据中选取目标评论集，从而根据获取的热点资讯及对应的目标评论集，生成评论文章。在实际运用中，对于同一资讯，可能有很多不同的网站进行报道或转载，因此根据当前网页库中各资讯的阅读反馈时间及发布时间，确定的热点资讯可能会存在重复，下面结合图2，针对上述情况进行具体说明。
图2是本发明另一个实施例的热点资讯评论文章生成方法的流程图。
如图2所示，该方法包括：
步骤201，根据当前网页库中各资讯的关键词，对当前网页库中的各资讯进行去重及合并处理。
步骤202，根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯。
步骤203，获取与热点资讯对应的评论数据。
具体的，可以从当前网页库中各资讯的标题及正文提取TF-IDF最高的词语作为各资讯的关键词，然后将具有相同关键词的资讯合并为同一资讯，其中，合并后的资讯对应的评论数据包括合并前各资讯分别对应的评论数据。
举例来说，假设资讯1为：湖北艺术家严顺开今日去世，曾主演《阿Q正传》，资讯2为：著名艺术家严顺开去世，曾主演电影《阿Q正传》，资讯1和资讯2分别对应32和7158条评论。根据TF-IDF，确定资讯1和资讯2中权重最大的关键词均为：严顺开、去世、阿Q正传，则可以将资讯1和资讯2合并为同一资讯，且合并后的资讯对应32+7158＝7190条评论。
需要说明的是，当前网页库中的各资讯可能包括质量比较低的资讯，如标题党资讯、无图片的评论等，在本发明实施例中，还可以将此类低质量资讯删除，以提高当前网页库中的资讯质量。
另外，上述步骤202-203的具体实现过程及原理，可以参照上述实施例的详细描述，此处不再赘述。
步骤204，对评论数据进行去重及低质过滤处理。
可以理解的是，同一热点资讯对应的评论数据中，可能存在观点相同或相似的评论，那么，在本发明实施例中，可以对获取的评论数据进行去重。
具体实现时，可以将评论数据中每条评论去掉“！”、“#”、“$”等停用词之后的部分生成一个信息-摘要算法5(Message-Digest Algorithm 5，简称MD5)值，然后将具有相同MD5值的评论确定为相同或相似评论，从而实现对获取的评论数据的去重。
另外，评论数据中可能包括广告、水军、色情、反动或不相关评论等低质量的评论数据，在本发明实施例中，还可以对评论数据进行低质过滤处理。
具体的，可以利用低质识别模型对评论数据进行特征识别，并将识别出的低质量评论去掉，从而实现对评论数据的低质过滤处理。
其中，低质识别模型，可以是随机森林回归模型或其它类型的模型，此处不作限制。特征可以包括评论长度、实词数量、电话号码数量、广告词数量等。
步骤205，根据预设的优质评论模型，从评论数据中选取目标评论集。
步骤206，确定目标评论集中各评论对应的用户观点类型。
步骤207，从目标评论集中，选取包括至少两种用户观点类型对应的目标评论数据。
步骤208，根据热点资讯及选取的目标评论数据，生成评论文章。
其中，用户观点类型，可以是根据情感划分的类型，比如对资讯持支持态度的评论或对资讯持否定态度的评论，或者，也可以是根据其它因素划分的类型，此处不作限制。
具体的，确定目标评论集中各评论对应的用户观点类型之后，即可从目标评论集中，选取包括至少两种用户观点类型对应的目标评论数据，然后根据预设的评论文章模型，从热点资讯及选取的目标评论数据中选取数据，构建评论文章。
本发明实施例的热点资讯评论文章生成方法，首先根据当前网页库中各资讯的关键词，对当前网页库中的各资讯进行去重及合并处理，然后根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯，再获取与热点资讯对应的评论数据，在对评论数据进行去重及低质过滤处理后，根据预设的优质评论模型，从评论数据中选取目标评论集，然后确定目标评论集中各评论对应的用户观点类型，再从目标评论集中，选取包括至少两种用户观点类型对应的目标评论数据，从而根据热点资讯及选取的目标评论数据，生成评论文章。由此，实现了根据网页库自动生成热点资讯评论文章，降低了文章的生成成本，提高了文章的生成速度及时效性，且通过对网页库中的各资讯及热点资讯对应的评论数据进行去重合处理，提高了评论文章的质量，改善了用户体验。
图3是本发明一个实施例的热点资讯评论文章生成装置的结构示意图。
如图3所示，该热点资讯评论文章生成装置包括：
确定模块31，用于根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯；
获取模块32，用于获取与热点资讯对应的评论数据；
选取模块33，用于根据预设的优质评论模型，从评论数据中选取目标评论集；
生成模块34，用于根据获取的热点资讯及对应的目标评论集，生成评论文章。
具体的，本发明实施例提供的热点资讯评论文章生成装置，可以执行本发明实施例提供的热点资讯评论文章生成方法，该装置可以被配置在任何终端设备中，以生成热点资讯评论文章。
在本申请实施例一种可能的实现形式中，上述获取模块32，具体由于：
根据热点资讯的地址，获取与热点资讯对应的评论数据；
或者，
根据热点资讯的关键词，获取与关键词的匹配度满足阈值的其它资讯的评论数据。
在本申请实施例另一种可能的实现形式中，上述生成模块34，具体用于：
确定目标评论集中各评论对应的用户观点类型；
从目标评论集中，选取包括至少两种用户观点类型对应的目标评论数据；
根据热点资讯及选取的目标评论数据，生成评论文章。
进一步的，上述生成模块34，还用于：
根据预设的评论文章模型，从热点资讯及选取的目标评论数据中选取数据，构建评论文章。
需要说明的是，前述对热点资讯评论文章生成方法实施例的解释说明也适用于该实施例的热点资讯评论文章生成装置，此处不再赘述。
本发明实施例的热点资讯评论文章生成装置，首先根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯，然后在获取与热点资讯对应的评论数据后，根据预设的优质评论模型，从评论数据中选取目标评论集，从而根据获取的热点资讯及对应的目标评论集，生成评论文章。由此，实现了根据网页库自动生成热点资讯评论文章，降低了文章的生成成本，提高了文章的生成速度及时效性，改善了用户体验。
图4是本发明另一个实施例的热点资讯评论文章生成装置的结构示意图。
如图4所示，在图3的基础上，该热点资讯评论文章生成装置，还包括：
第一处理模块41，由于根据当前网页库中各资讯的关键词，对当前网页库中的各资讯进行去重及合并处理。
第二处理模块42，由于对评论数据进行去重及低质过滤处理。
需要说明的是，前述对热点资讯评论文章生成方法实施例的解释说明也适用于该实施例的热点资讯评论文章生成装置，此处不再赘述。
本发明实施例的热点资讯评论文章生成装置，首先根据当前网页库中各资讯的关键词，对当前网页库中的各资讯进行去重及合并处理，然后根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯，再获取与热点资讯对应的评论数据，在对评论数据进行去重及低质过滤处理后，根据预设的优质评论模型，从评论数据中选取目标评论集，然后确定目标评论集中各评论对应的用户观点类型，再从目标评论集中，选取包括至少两种用户观点类型对应的目标评论数据，从而根据热点资讯及选取的目标评论数据，生成评论文章。由此，实现了根据网页库自动生成热点资讯评论文章，降低了文章的生成成本，提高了文章的生成速度及时效性，且通过对网页库中的各资讯及热点资讯对应的评论数据进行去重合处理，提高了评论文章的质量，改善了用户体验。
本发明第三方面实施例提出了一种终端设备，包括：
存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，当上述处理器执行所述程序时实现如前述实施例中的热点资讯评论文章生成方法。
本发明第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当该程序被处理器执行时实现如前述实施例中的热点资讯评论文章生成方法。
本发明第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如前述实施例中的热点资讯评论文章生成方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (14)

1.一种热点资讯评论文章生成方法，其特征在于，包括：
根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯；
获取与所述热点资讯对应的评论数据；
根据预设的优质评论模型，从所述评论数据中选取目标评论集；
根据获取的热点资讯及对应的目标评论集，生成评论文章。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯之前，还包括：
根据当前网页库中各资讯的关键词，对当前网页库中的各资讯进行去重及合并处理。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述热点资讯对应的评论数据，包括：
根据所述热点资讯的地址，获取与所述热点资讯对应的评论数据；
或者，
根据所述热点资讯的关键词，获取与所述关键词的匹配度满足阈值的其它资讯的评论数据。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的优质评论模型，从所述评论数据中选取目标评论之前，还包括：
对所述评论数据进行去重及低质过滤处理。
5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述根据获取的热点资讯及对应的目标评论集，生成评论文章，包括：
确定所述目标评论集中各评论对应的用户观点类型；
从所述目标评论集中，选取包括至少两种用户观点类型对应的目标评论数据；
根据所述热点资讯及所述选取的目标评论数据，生成评论文章。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述生成评论文章，包括：
根据预设的评论文章模型，从所述热点资讯及所述选取的目标评论数据中选取数据，构建所述评论文章。
7.一种热点资讯评论文章生成装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于根据当前网页库中各资讯的阅读反馈信息及发布时间，确定热点资讯；
获取模块，用于获取与所述热点资讯对应的评论数据；
选取模块，用于根据预设的优质评论模型，从所述评论数据中选取目标评论集；
生成模块，用于根据获取的热点资讯及对应的目标评论集，生成评论文章。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
第一处理模块，由于根据当前网页库中各资讯的关键词，对当前网页库中的各资讯进行去重及合并处理。
9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体由于：
根据所述热点资讯的地址，获取与所述热点资讯对应的评论数据；
或者，
根据所述热点资讯的关键词，获取与所述关键词的匹配度满足阈值的其它资讯的评论数据。
10.如权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
第二处理模块，由于对所述评论数据进行去重及低质过滤处理。
11.如权利要求7-4任一所述的装置，其特征在于，所述生成模块，具体用于：
确定所述目标评论集中各评论对应的用户观点类型；
从所述目标评论集中，选取包括至少两种用户观点类型对应的目标评论数据；
根据所述热点资讯及所述选取的目标评论数据，生成评论文章。
12.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述生成模块，还用于：
根据预设的评论文章模型，从所述热点资讯及所述选取的目标评论数据中选取数据，构建所述评论文章。
13.一种终端设备，包括：
存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一所述的热点资讯评论文章生成方法。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的热点资讯评论文章生成方法。
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