CN115496073A - 一种车辆功能分析方法、装置、设备及介质 - Google Patents

一种车辆功能分析方法、装置、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115496073A
CN115496073A CN202211144058.4A CN202211144058A CN115496073A CN 115496073 A CN115496073 A CN 115496073A CN 202211144058 A CN202211144058 A CN 202211144058A CN 115496073 A CN115496073 A CN 115496073A
Authority
CN
China
Prior art keywords
function
comment
maintenance item
target
function maintenance
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202211144058.4A
Other languages
English (en)
Inventor
王兆麟
丁冠源
回姝
郭富琦
黄嘉桐
郑彤
张文娟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
FAW Group Corp
Original Assignee
FAW Group Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by FAW Group Corp filed Critical FAW Group Corp
Priority to CN202211144058.4A priority Critical patent/CN115496073A/zh
Publication of CN115496073A publication Critical patent/CN115496073A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/30—Semantic analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/205—Parsing
    • G06F40/216—Parsing using statistical methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G06F40/289—Phrasal analysis, e.g. finite state techniques or chunking

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明公开了一种车辆功能分析方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取当前车辆功能版本对应的功能描述数据和用户意见评论数据；对功能描述数据进行功能维护项提取，确定当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项；根据用户意见评论数据和各个第一功能维护项，确定当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量；根据目标意见评论向量，确定每个第一功能维护项对应的目标意见评论数量；基于预设评论数量阈值和目标意见评论数量，从各个第一功能维护项中确定当前车辆功能版本对应的待改进的第二功能维护项，可以实现准确确定待优化更新的功能项，进而提升用户体验感。

Description

一种车辆功能分析方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种车辆功能分析方法、装置、设备及介质
背景技术
随着汽车智能化的发展，用户对车辆功能的满意度越来越受到开发者的关注。
目前，通常通过与客户现场沟通和市场调查等方式获取用户对车辆功能的意见和建议，并根据用户建议对车辆功能进行针对性改进。
然而，通过与客户现场沟通和市场调查等方式获取的用户意见数量较少，功能改进意见比较片面。同时，通过人工解读用户意图的方式，解读效率较低，无法准确确定出需要改进的功能项，致使用户满意度较低。
发明内容
本发明提供了一种车辆功能分析方法、装置、设备及介质，以实现准确确定待优化更新的功能项，进而提升用户体验感。
根据本发明的一方面，提供了一种车辆功能分析方法，该方法包括：
获取当前车辆功能版本对应的功能描述数据和用户意见评论数据；
对所述功能描述数据进行功能维护项提取，确定所述当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项；
根据所述用户意见评论数据和各个所述第一功能维护项，确定当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量；
根据所述目标意见评论向量，确定每个所述第一功能维护项对应的目标意见评论数量；
基于预设评论数量阈值和所述目标意见评论数量，从各个所述第一功能维护项中确定所述当前车辆功能版本对应的待改进的第二功能维护项。
根据本发明的另一方面，提供了一种车辆功能分析装置。该装置包括：
数据获取模块，用于获取当前车辆功能版本对应的功能描述数据和用户意见评论数据；
第一功能维护项确定模块，用于对所述功能描述数据进行功能维护项提取，确定所述当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项；
目标意见评论向量确定模块，用于根据所述用户意见评论数据和各个所述第一功能维护项，确定当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量；
目标意见评论数量确定模块，用于根据所述目标意见评论向量，确定每个所述第一功能维护项对应的目标意见评论数量；
第二功能维护项确定模块，用于基于预设评论数量阈值和所述目标意见评论数量，从各个所述第一功能维护项中确定所述当前车辆功能版本对应的待改进的第二功能维护项。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的车辆功能分析方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的车辆功能分析方法。
本发明实施例的技术方案，通过获取当前车辆功能版本对应的功能描述数据和用户意见评论数据。对所述功能描述数据进行功能维护项提取，确定所述当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项，以便基于第一功能维护项确定下一车辆版本中需要改进的功能项。根据所述用户意见评论数据和各个所述第一功能维护项，确定当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量；根据所述目标意见评论向量，确定每个所述第一功能维护项对应的目标意见评论数量，以便基于用户发表的意见评论数量，确定需要改进的功能维护项。基于预设评论数量阈值和目标意见评论数量，从各个所述第一功能维护项中确定所述当前车辆功能版本对应的待改进的第二功能维护项，从而可以实现准确确定用户建议优化的功能项，进而提升用户体验感。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例一提供的一种车辆功能分析方法的流程图；
图2是根据本发明实施例一所涉及的预设显示框的示例图；
图3是根据本发明实施例一所涉及的功能维护项评论折线图的示例图；
图4是根据本发明实施例二提供的一种车辆功能分析方法的流程图；
图5是根据本发明实施例二所涉及的语法树结构图的示例图；
图6是根据本发明实施例三提供的一种车辆功能分析装置的示意图；
图7是实现本发明实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1为本发明实施例一提供了一种车辆功能分析方法的流程图，本实施例可适用于确定车辆优化改进的功能项的情况，该方法可以由车辆功能分析装置来执行，该车辆功能分析装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该车辆功能分析装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法包括：
S101、获取当前车辆功能版本对应的功能描述数据和用户意见评论数据。
其中，功能描述数据可以是指在车辆功能版本升级优化后，开发者发布的功能升级优化公告文件。例如，功能描述数据可以是车辆功能版本的说明书。用户意见评论数据可以是指用户对车辆功能版本中车辆功能的优化更新的意见和建议，比如，在下一版本中最好加入蓝牙功能。
具体地，将最新一版的车辆功能版本确定为当前车辆功能版本，获取当前车辆功能版本对应的功能描述数据和用户意见评论数据。
S102、对功能描述数据进行功能维护项提取，确定当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项。
其中，第一功能维护项可以是指功能描述数据中提及的功能维护项。示例性地，在功能描述数据中公布了本次维护中，在车辆中增加了音乐驾驶功能，则第一功能维护项可以是增加音乐驾驶。
在本发明实施例中，通过公布功能描述数据向用户介绍车辆功能版本的功能和特征，因此功能描述数据记载的有效信息较为集中。其中，动词和名词是功能描述数据中承载信息的重要部分，动词和名词这两种词性构成的组合也是表达产品功能的主要形式。对获取的功能描述数据进行功能维护项提取，确定在当前车辆功能版本对应的一个或者多个第一功能维护项。
例如，开发者公布的功能描述数据可以为“Add bluetooth function,play musicdrving,Add comfort to your trip”，则确定的第一功能维护项可以为“add bluetooth”，“play music”和“add comfort”。
S103、根据用户意见评论数据和各个第一功能维护项，确定当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量。
其中，目标意见评论向量可以是指每个用户针对各个第一功能维护项产生的意见评论并基于意见评论构建的向量。
在本发明实施例中，用户意见评论数据和该评论准确描述的评论对象(比如，第一功能维护项)并不相匹配，即从用户意见评论数据不能确定出用户意见评论数据对应所有的评论对象。通过将用户意见评论数据向量化处理，可以从用户意见评论数据中准确的确定出用户意图。具体地，根据用户对各个第一功能维护项的用户意见评论数据，可以确定用户对当前车辆功能版本中各个第一功能维护项对应的目标意见评论向量。
示例性地，S103可以包括：针对每个用户意见评论数据，将用户意见评论数据中所有词汇进行词汇提取处理，确定用户意见评论数据对应的用户意见评论词汇；根据评论词汇预设相似度阈值、第一功能维护项和用户意见评论词汇，确定用户意见评论数据对应的目标意见评论向量；将所有用户意见评论数据对应的目标意见评论向量的组合，确定为当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量。
其中，用户意见评论词汇可以是指用户意见评论数据中的各个评论词汇，比如增加、删除、优化、蓝牙和完美等。评论词汇预设相似度阈值可以是用于确定各个评论词汇是否为同一意义的词汇。
具体地，将用户意见评论数据进行词汇提取处理，可以获得用户意见评论数据对应的用户意见评论词汇。根据评论词汇预设相似度阈值、第一功能维护项和用户意见评论词汇，可以确定出用户意见评论数据对应的目标意见评论向量。针对每条用户意见评论数据进行同样的处理流程，可以获得所有用户意见评论数据对应的目标意见评论向量，将所有用户意见评论数据对应的目标意见评论向量进行组合，并确定为当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量。
示例性地，根据评论词汇预设相似度阈值、第一功能维护项和用户意见评论词汇，确定用户意见评论数据对应的目标意见评论向量，包括：
构建由各个第一功能维护项组成的第一功能维护项集合；确定每两个用户意见评论词汇之间的词汇相似度，并将词汇相似度大于或者等于评论词汇预设相似度阈值的用户意见评论词汇进行合并操作处理，并将合并操作处理后剩余的用户意见评论词汇确定为目标意见评论词汇；根据目标意见评论词汇和第一功能维护项集合，确定每个目标意见评论词汇与第一功能维护项集合之间的目标相似度；将各个目标相似度进行组合，获得当前用户意见评论数据对应的目标意见评论向量。
其中，第一功能维护项集合可以是指由所有第一功能维护项构成的集合。目标意见评论词汇可以是指由多个同一意义评论词汇是合并为一个的词汇。目标相似度可以是指目标意见评论词汇与第一功能维护项集合之间的相似度，也就是目标意见评论词汇对应的功能与第一功能维护项集合中各个功能维护项之间的相似度。
具体地，将多个第一功能维护项进行组合并构建第一功能维护项集合。根据用户意见评论数据对应的所有用户意见评论词汇，确定每两个用户意见评论词汇之间的词汇相似度，并将词汇相似度大于或者等于预设相似度阈值的多个用户意见评论词汇进行合并处理为一个用户意见评论词汇。对所有用户意见评论词汇进行多次同流程操作，此时将所有用户意见评论词汇中剩余的用户意见评论词汇确定为目标意见评论词汇。根据目标意见评论词汇和第一功能维护项集合，确定每个目标意见评论词汇与第一功能维护项集合之间的目标相似度。将各个目标相似度进行组合，获得当前用户意见评论数据对应的目标意见评论向量。
例如，构建第一功能维护项集合可以为：
FeatureSet＝{word1,···,wordn}
目标意见评论词汇的确定过程可以为：
similar(word`j,word)<α
其中，similar(word`j,word)为两个用户意见评论词汇之间的相似度，α为评论词汇预设相似度阈值。
确定每个目标意见评论词汇与第一功能维护项集合之间的目标相似度可以为：
Figure BDA0003854574220000071
构建的目标意见评论向量可以为：
VReview＝(cordegree(wordset,word1),···,(cordegree(wordset,wordn))
本发明实施例的技术方案，通过将用户意见评论数据向量化的方法，确定用户意见评论数据与第一功能维护项的关系，提高了确定用户意见评论数据意图的准确性，进而提升了确定优化更新功能维护项的准确性。
S104、根据目标意见评论向量，确定每个第一功能维护项对应的目标意见评论数量。
其中，目标意见评论数量可以是指针对同一个第一功能维护项所对应的评论数量。
具体地，根据目标意见评论向量可以确定出，在目标意见评论向量中，针对每个第一功能维护项对应的目标意见评论数量。需要说明的是，一个目标意见评论向量可以确定出多个第一功能维护项对应的目标意见评论数量。
S105、基于预设评论数量阈值和目标意见评论数量，从各个第一功能维护项中确定当前车辆功能版本对应的待改进的第二功能维护项。
其中，预设评论数量阈值可以是指预先设定的评论数量阈值，预设评论数量阈值可以用于是否将相应的第一功能维护项确定为下一功能版本中待优化的功能维护项。第二功能维护项可以是指下一功能版本中待优化的功能维护项。
具体地，将各个第一功能维护项对应的目标意见评论数量，依次与预设评论数量阈值进行对比，将目标意见评论数量大于或等于预设评论数量阈值的第一功能维护项确定为第二功能维护项。
本发明实施例的技术方案，通过获取当前车辆功能版本对应的功能描述数据和用户意见评论数据。对功能描述数据进行功能维护项提取，确定当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项，以便基于第一功能维护项确定下一车辆版本中需要改进的功能项。根据用户意见评论数据和各个第一功能维护项，确定当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量；根据目标意见评论向量，确定每个第一功能维护项对应的目标意见评论数量，以便基于用户发表的意见评论数量，确定需要改进的功能维护项。基于预设评论数量阈值和目标意见评论数量，从各个第一功能维护项中确定当前车辆功能版本对应的待改进的第二功能维护项，从而可以实现准确确定待优化更新的功能项，进而提升用户体验感。
在上述实施例的基础上，在S105之后，还可以包括：
基于字号与意见评论数量的对应关系和目标意见评论数量，确定第二功能维护项对应的目标字号；在预设显示框中以目标字号显示第二功能维护项。
其中，字号与意见评论数量的对应关系可以用于根据目标意见评论数量确定第二功能维护项的字号。目标字号可以是指第二功能维护项根据目标意见评论数量确定的字号。
在本发明实施例中，为了方便开发者直观查看用户重点关注的第二功能维护项，可以将第二功能维护项赋予不同的字号，并在预设显示框中进行显示。具体地，如图2所示，针对每个第二功能维护项，根据第二功能维护项对应的目标意见评论数量，以及字号与意见评论数量的对应关系，确定第二功能维护项对应的目标字号。在预设显示框中以各个第二功能维护项对应的目标字号显示第二功能维护项。
在上述实施例的基础上，在预设显示框中以目标字号显示第二功能维护项之后，还可以包括：
根据在预设显示框中开发者的点击操作，确定开发者点击的第三功能维护项；基于第三功能维护项，构建第三功能维护项对应的功能维护项评论折线图，其中，功能维护项评论折线图的横轴为日期，功能维护项评论折线图的纵轴为目标意见评论数量；显示第三功能维护项对应的功能维护项评论折线图。
其中，第三功能维护项可以是指开发者在预设显示框中点击的第二功能维护项。功能维护项评论折线图可以用于指示第三功能维护项随着日期目标意见评论数量的趋势。
在本发明实施例中，为了便于开发者查看第二功能维护项对应的目标意见评论数量的变化趋势，通过构建功能维护项评论折线图进行表示。具体地，根据开发者在预设显示框中的点击操作，确定该点击操作对应的第三功能维护项。如图3所示，根据确定第三功能维护项，构建第三功能维护项对应的功能维护项评论折线图。其中，将功能维护项评论折线图的横轴确定为日期，将功能维护项评论折线图的纵轴确定为目标意见评论数量。显示第三功能维护项对应的功能维护项评论折线图。通过功能维护项评论折线图，开发者可以关注不同日期内的目标意见评论数量。如果目标意见评论数量低于预设阈值时，说明开发者对该功能维护项的优化更新效果较好。如果目标意见评论数量高于或等于预设阈值时，开发者可以在下一车辆功能版本中，针对该功能维护项继续优化更新，从而可以实现准确确定待优化更新的功能项，进而提升用户体验感。
实施例二
图4为本发明实施例二提供的一种车辆功能分析方法的流程图。本实施例在上述实施例的基础上，对功能描述数据进行功能维护项提取，确定当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项进一步细化。其中与上述实施例相同的技术特征不再重复陈述。如图4所示，该方法包括：
S201、获取当前车辆功能版本对应的功能描述数据和用户意见评论数据。
S202、对功能描述数据进行功能维护项文本的提取处理，确定提取出的至少一个第一功能维护项文本。
其中，第一功能维护项文本可以是指第一功能维护项对应的功能描述文本。
在本发明实施例中，获取的功能描述数据中包含很多html(Hyper Text MarkupLanguage，超文本标记语言)标签。对于少量的非文本内容可以通过Python的正则表达式(re)删除，复杂的则用beautifulsoup来去除。对于特殊的非英文字符(non-alpha)，也用Python的正则表达式(re)删除。对于功能描述数据中网络字符进行删除和转化，例如将&转化为and。对功能描述数据中剩余的纯文本数据进行提取，可以获得至少一个第一功能维护项文本。
S203、对每个第一功能维护项文本进行去除停用词处理和提取词干处理，从各个第一功能维护项文本中筛选出至少一个第二功能维护项文本。
其中，第二功能维护项文本可以是指经去除停用词处理和提取词干处理的第一功能维护项文本。
具体地，使用NLTK(Natural Language Toolkit，自然语言处理工具包)中的stopwords为基础，添加人称、邮箱和网址构成新的停用词集合，通过新构成的停用词集合对第一功能维护项文本进行去除停用词处理。利用英文词干提取算法PorterStemmer对第一功能维护项文本中的词汇进行词性还原，可以有效降低功能描述数据的维度扩散，从而可以提高功能维护项的匹配度。
S204、对每个第二功能维护项文本进行语法分析，确定当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项。
具体地，通过解析器parser对每个第二功能维护项文本进行语法分析，可以确定出当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项。
示例性地，S204可以包括：基于每个第二功能维护项文本，构建第二功能维护项文本对应的语法树结构；根据语法树结构，确定在语法树结构中目标词汇组合对应的结构节点，并将目标词汇组合对应的结构节点确定为父节点；获取父节点的子树中车辆功能维护项信息；对车辆功能维护项信息进行解析处理，确定当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项。
其中，目标词汇组合可以为为动词与名词相邻并且动词在名词前的词汇组合，例如，“add comfort”和“增添蓝牙功能”。
具体的，如图5所示，根据每个第二功能维护项文本，构建第二功能维护项文本对应的语法树结构，并以label标注每个节点所表示的单词词性或语法结构。在语法结构树中，动词加名词词汇组合对应节点中的label为“VP”节点，将“VP”节点确定为目标节点。将目标节点确定为父节点，获取父节点的子树中车辆功能维护项信息。将每一项车辆功能维护项信息通过解析器parser进行解析处理，可以确定当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项，从而可以提高确定第一功能维护项的准确性。需要说明的是，为了获取最简洁的第一功能维护项，在父节点中不能出现其它的“VP”节点。
S205、根据用户意见评论数据和各个第一功能维护项，确定当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量。
S206、根据目标意见评论向量，确定每个第一功能维护项对应的目标意见评论数量。
S207、基于预设评论数量阈值和目标意见评论数量，从各个第一功能维护项中确定当前车辆功能版本对应的待改进的第二功能维护项。
本发明实施例技术方案，通过对功能描述数据进行功能维护项文本的提取处理，可以提取出的至少一个第一功能维护项文本；对每个第一功能维护项文本进行去除停用词处理，可以减少无意义词汇。对提取词干处理，可以对词汇的词性进行还原，从各个第一功能维护项文本中筛选出至少一个第二功能维护项文本。对每个第二功能维护项文本进行语法分析，确定当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项，从而可以提高确定第一功能维护项的准确性，进而提升确定第二功能维护项的准确性。
实施例三
图6为本发明实施例三提供的一种车辆功能分析装置的结构示意图。如图6所示，该装置包括：数据获取模块301、第一功能维护项确定模块302、目标意见评论向量确定模块303、目标意见评论数量确定模块304和第二功能维护项确定模块305。其中，
数据获取模块301，用于获取当前车辆功能版本对应的功能描述数据和用户意见评论数据；第一功能维护项确定模块302，用于对功能描述数据进行功能维护项提取，确定当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项；目标意见评论向量确定模块303，用于根据用户意见评论数据和各个第一功能维护项，确定当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量；目标意见评论数量确定模块304，用于根据目标意见评论向量，确定每个第一功能维护项对应的目标意见评论数量；第二功能维护项确定模块305，用于基于预设评论数量阈值和目标意见评论数量，从各个第一功能维护项中确定当前车辆功能版本对应的待改进的第二功能维护项。
本发明实施例的技术方案，通过获取当前车辆功能版本对应的功能描述数据和用户意见评论数据。对功能描述数据进行功能维护项提取，确定当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项，以便基于第一功能维护项确定下一车辆版本中需要改进的功能项。根据用户意见评论数据和各个第一功能维护项，确定当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量；根据目标意见评论向量，确定每个第一功能维护项对应的目标意见评论数量，以便基于用户发表的意见评论数量，确定需要改进的功能维护项。基于预设评论数量阈值和目标意见评论数量，从各个第一功能维护项中确定当前车辆功能版本对应的待改进的第二功能维护项，从而可以实现准确确定用户建议优化的功能项，进而提升用户体验感。
在上述实施例的基础上，第一功能维护项确定模块302，可以包括：
第一功能维护项文本提取单元，用于对功能描述数据进行功能维护项文本的提取处理，确定提取出的至少一个第一功能维护项文本；
第二功能维护项文本筛选单元，用于对每个第一功能维护项文本进行去除停用词处理和提取词干处理，从各个第一功能维护项文本中筛选出至少一个第二功能维护项文本；
第一功能维护项确定单元，用于对每个第二功能维护项文本进行语法分析，确定当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项。
在上述实施例的基础上，第一功能维护项确定单元，可以具体用于：
基于每个第二功能维护项文本，构建第二功能维护项文本对应的语法树结构；根据语法树结构，确定在语法树结构中目标词汇组合对应的结构节点，并将目标词汇组合对应的结构节点确定为父节点；其中，目标词汇组合为动词与名词相邻并且动词在名词前的词汇组合；获取父节点的子树中车辆功能维护项信息；对车辆功能维护项信息进行解析处理，确定当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项。
在上述实施例的基础上，目标意见评论向量确定模块303，可以包括：
用户意见评论词汇确定单元，用于针对每个用户意见评论数据，将用户意见评论数据中所有词汇进行词汇提取处理，确定用户意见评论数据对应的用户意见评论词汇；
第一目标意见评论向量确定单元，用于根据评论词汇预设相似度阈值、第一功能维护项和用户意见评论词汇，确定用户意见评论数据对应的目标意见评论向量；
第二目标意见评论向量，用于将所有用户意见评论数据对应的目标意见评论向量的组合，确定为当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量。
在上述实施例的基础上，第一目标意见评论向量确定单元，可以具体用于：
构建由各个第一功能维护项组成的第一功能维护项集合；确定每两个用户意见评论词汇之间的词汇相似度，并将词汇相似度大于或者等于评论词汇预设相似度阈值的用户意见评论词汇进行合并操作处理，并将合并操作处理后剩余的用户意见评论词汇确定为目标意见评论词汇；根据目标意见评论词汇和第一功能维护项集合，确定每个目标意见评论词汇与第一功能维护项集合之间的目标相似度；将各个目标相似度进行组合，获得当前用户意见评论数据对应的目标意见评论向量。
在上述实施例的基础上，车辆功能分析装置，还可以包括：
第二功能维护项显示模块，用于基于字号与意见评论数量的对应关系和目标意见评论数量，确定第二功能维护项对应的目标字号；在预设显示框中以目标字号显示第二功能维护项。
在上述实施例的基础上，车辆功能分析装置，还可以包括：
功能维护项评论折线图显示模块，用于根据在预设显示框中开发者的点击操作，确定开发者点击的第三功能维护项；基于第三功能维护项，构建第三功能维护项对应的功能维护项评论折线图，其中，功能维护项评论折线图的横轴为日期，功能维护项评论折线图的纵轴为目标意见评论数量；显示第三功能维护项对应的功能维护项评论折线图。
本发明实施例所提供的车辆功能分析装置可执行本发明任意实施例所提供的车辆功能分析方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图7示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图7所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如车辆功能分析方法。
在一些实施例中，车辆功能分析方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的车辆功能分析方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行车辆功能分析方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车辆功能分析方法，其特征在于，包括：
获取当前车辆功能版本对应的功能描述数据和用户意见评论数据；
对所述功能描述数据进行功能维护项提取，确定所述当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项；
根据所述用户意见评论数据和各个所述第一功能维护项，确定当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量；
根据所述目标意见评论向量，确定每个所述第一功能维护项对应的目标意见评论数量；
基于预设评论数量阈值和所述目标意见评论数量，从各个所述第一功能维护项中确定所述当前车辆功能版本对应的待改进的第二功能维护项。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述功能描述数据进行功能维护项提取，确定所述当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项，包括：
对所述功能描述数据进行功能维护项文本的提取处理，确定提取出的至少一个第一功能维护项文本；
对每个所述第一功能维护项文本进行去除停用词处理和提取词干处理，从各个所述第一功能维护项文本中筛选出至少一个第二功能维护项文本；
对每个所述第二功能维护项文本进行语法分析，确定所述当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对每个所述第二功能维护项文本进行语法分析，确定所述当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项，包括：
基于每个所述第二功能维护项文本，构建所述第二功能维护项文本对应的语法树结构；
根据所述语法树结构，确定在语法树结构中目标词汇组合对应的结构节点，并将所述目标词汇组合对应的结构节点确定为父节点；其中，所述目标词汇组合为动词与名词相邻并且动词在名词前的词汇组合；
获取所述父节点的子树中车辆功能维护项信息；
对所述车辆功能维护项信息进行解析处理，确定所述当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户意见评论数据和各个所述第一功能维护项，确定当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量，包括：
针对每个用户意见评论数据，将所述用户意见评论数据中所有词汇进行词汇提取处理，确定所述用户意见评论数据对应的用户意见评论词汇；
根据评论词汇预设相似度阈值、所述第一功能维护项和所述用户意见评论词汇，确定所述用户意见评论数据对应的目标意见评论向量；
将所有用户意见评论数据对应的目标意见评论向量的组合，确定为当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据评论词汇预设相似度阈值、所述第一功能维护项和所述用户意见评论词汇，确定所述用户意见评论数据对应的目标意见评论向量，包括：
构建由各个所述第一功能维护项组成的第一功能维护项集合；
确定每两个用户意见评论词汇之间的词汇相似度，并将所述词汇相似度大于或者等于评论词汇预设相似度阈值的用户意见评论词汇进行合并操作处理，并将合并操作处理后剩余的用户意见评论词汇确定为目标意见评论词汇；
根据所述目标意见评论词汇和所述第一功能维护项集合，确定每个目标意见评论词汇与所述第一功能维护项集合之间的目标相似度；
将各个目标相似度进行组合，获得当前用户意见评论数据对应的目标意见评论向量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述从各个所述第一功能维护项中确定所述当前车辆功能版本对应的待改进的第二功能维护项之后，还包括：
基于字号与意见评论数量的对应关系和目标意见评论数量，确定所述第二功能维护项对应的目标字号；
在预设显示框中以所述目标字号显示所述第二功能维护项。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述在预设显示框中以所述目标字号显示所述第二功能维护项之后，还包括：
根据在预设显示框中开发者的点击操作，确定开发者点击的第三功能维护项；
基于所述第三功能维护项，构建所述第三功能维护项对应的功能维护项评论折线图，其中，所述功能维护项评论折线图的横轴为日期，所述功能维护项评论折线图的纵轴为目标意见评论数量；
显示所述第三功能维护项对应的功能维护项评论折线图。
8.一种车辆功能分析装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取当前车辆功能版本对应的功能描述数据和用户意见评论数据；
第一功能维护项确定模块，用于对所述功能描述数据进行功能维护项提取，确定所述当前车辆功能版本对应的至少一个第一功能维护项；
目标意见评论向量确定模块，用于根据所述用户意见评论数据和各个所述第一功能维护项，确定当前车辆功能版本对应的目标意见评论向量；
目标意见评论数量确定模块，用于根据所述目标意见评论向量，确定每个所述第一功能维护项对应的目标意见评论数量；
第二功能维护项确定模块，用于基于预设评论数量阈值和所述目标意见评论数量，从各个所述第一功能维护项中确定所述当前车辆功能版本对应的待改进的第二功能维护项。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的车辆功能分析方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的车辆功能分析方法。
CN202211144058.4A 2022-09-20 2022-09-20 一种车辆功能分析方法、装置、设备及介质 Pending CN115496073A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211144058.4A CN115496073A (zh) 2022-09-20 2022-09-20 一种车辆功能分析方法、装置、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211144058.4A CN115496073A (zh) 2022-09-20 2022-09-20 一种车辆功能分析方法、装置、设备及介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115496073A true CN115496073A (zh) 2022-12-20

Family

ID=84470778

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211144058.4A Pending CN115496073A (zh) 2022-09-20 2022-09-20 一种车辆功能分析方法、装置、设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115496073A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113986864A (zh) 日志数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN114579104A (zh) 数据分析场景的生成方法、装置、设备及存储介质
US20240220772A1 (en) Method of evaluating data, training method, electronic device, and storage medium
CN108536868A (zh) 社交网络上短文本数据的数据处理方法及应用
CN112541070A (zh) 槽位更新语料的挖掘方法、装置、电子设备和存储介质
CN111861596A (zh) 一种文本分类方法和装置
CN114692628A (zh) 样本生成方法、模型训练方法、文本抽取方法和装置
CN114647727A (zh) 应用于实体信息识别的模型训练方法、装置和设备
CN115759100A (zh) 数据处理方法、装置、设备及介质
CN114970540A (zh) 训练文本审核模型的方法和装置
CN114816578A (zh) 基于配置表的程序配置文件生成方法、装置及设备
CN114048315A (zh) 确定文档标签的方法、装置、电子设备和存储介质
CN113869042A (zh) 文本标题生成方法、装置、电子设备以及存储介质
CN115952258A (zh) 政务标签库的生成方法、政务文本的标签确定方法和装置
CN113239273B (zh) 用于生成文本的方法、装置、设备以及存储介质
CN115496073A (zh) 一种车辆功能分析方法、装置、设备及介质
CN115238078A (zh) 一种网页信息抽取方法、装置、设备及存储介质
CN114443802A (zh) 一种接口文档处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN114139798A (zh) 企业风险预测方法、装置及电子设备
CN113032581B (zh) 更新产品列表的方法和装置
CN113850076A (zh) 主题抽取方法、装置、电子设备以及存储介质
CN114492409B (zh) 文件内容的评价方法、装置、电子设备及程序产品
CN117764560A (zh) 车辆维修建议的获取方法和车辆维修建议的生成方法
CN114706956A (zh) 分类信息获取、分类方法、装置、电子设备和存储介质
CN115617983A (zh) 基于文本的缺陷分析方法、装置、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination