WO2015165408A1 - 一种商品评价信息过滤方法及系统 - Google Patents

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周东
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北京京东尚科信息技术有限公司
北京京东世纪贸易有限公司
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    • H04W4/12—Messaging; Mailboxes; Announcements

Definitions

  • the invention relates to the technical field related to commodity evaluation, in particular to a method and system for filtering commodity evaluation information.
  • advertising evaluation for example:
  • Example 1 Baby is good, the description is consistent, the quality is high, the price is very high, a good value for money! I like it very much, it is what I want! After I bought it, I realized that this product has an internal spike address. The price of the spike is much cheaper. It is still this store. This product (copy the link below opens in the browser, time is limited) url.cn/ XXXXX.
  • Example 2 Transfer a new pair of Converse, size 38 yards, please contact QQ XXXXXXXX if necessary.
  • Example 3 Help publicize, buy in this group can be discounted, e-commerce discount group: XXXXXXX, all kinds of 200-10 100-5 discount free, online shopping experts can pay attention, mosquito legs are also meat.
  • Example 1 I spit rabbits and continue to find me.
  • Example 2 Really ah ah ah ah ah ah ah ah ah ah slick gently and gently ah ah ah ah ah Ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah, ah. ah.
  • Example 3 The Buddha Bookstore is the space of the fast Lagos Caladio but the angle is said to go back to the detention center to see the four i class to Lhasa, the death of the odds, the odds, the speed of the Lhasa space, the love of the Lhasa ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ Ah, I hope that the Penguin Wind Track Record Card will be attached to the payment. It seems that it is a number contest.
  • Recognition method based on artificially established dictionary Firstly, a part of sample evaluation data is extracted, and then a series of keywords with advertisement evaluation representative are extracted and summarized to form a dictionary. Then, using these dictionaries, a Boolean inclusion check is performed on the new evaluation text. If an evaluation includes one or more keywords in the dictionary, it is judged that the evaluation is an advertisement evaluation.
  • the keywords can be extracted: spike address, QQ, contact, discount group, and a dictionary composed of these keywords. This method is mainly used for identification filtering of advertisement evaluation.
  • this method has better effect on the evaluation of advertisements, but it mainly has the following defects: 1) The establishment of the dictionary is completely dependent on labor, and a large number of advertisement evaluations are required to be observed manually, and the representative is extracted. Sexual advertising keywords have strong subjectivity, which leads to inaccurate, incomplete and unscientific dictionary construction, which leads to uncontrollable accuracy and recall rate. If the established dictionary contains some keywords that are not representative of the advertisement, the accuracy of the recognition will be low; if the established dictionary contains a small number of representative keywords, it will result in a lower recall rate, that is, There were a lot of new ad reviews, but they were identified in smaller numbers. 2) It is impossible to identify and filter the garbage evaluation, because the garbage evaluation expression is mainly a variety of non-verbal regular texts. For example, the three examples of garbage evaluation mentioned above are not obvious, so it is difficult to establish a dictionary. Used to identify garbage assessments.
  • this method turns the identification filtering of advertisement and garbage evaluation into a two-category classification problem.
  • this method not only has obvious recognition for advertisement evaluation.
  • the effect but also has a certain effect on the evaluation of garbage class, but the method mainly has the following defects: 1)
  • the sample corpus used as the training set is enough to require a lot of manpower.
  • the identification of garbage evaluation although there is a certain effect, the accuracy is low. Because of the garbage evaluation, not only the text language itself has no regularity, but also in the pre-processing stage, the word features after the word segmentation are more conventional and not representative, and the generation of these words are random, and the language itself has no clear meaning. Therefore, the recognition rate of garbage evaluation is relatively low.
  • a method for filtering commodity evaluation information comprising:
  • the advertisement garbage sample including an evaluation text and a user identifier
  • a commodity evaluation information filtering system comprising:
  • a sample obtaining module configured to obtain a plurality of predetermined advertisement garbage samples, where the advertisement garbage sample includes an evaluation text and a user identifier;
  • An identifier library establishing module configured to establish an advertisement garbage user identification library including a plurality of user identifications of the advertisement garbage samples
  • the new evaluation judging module is configured to obtain a new evaluation including the user identifier and the evaluation text. If the user identifier of the new evaluation is included in the advertisement garbage user identification database, determine that the new evaluation is an advertisement garbage evaluation.
  • the present invention uses the user identification of the published evaluation to identify the advertisement garbage evaluation.
  • it provides a brand-new method to solve the problem that the disorderly garbage evaluation is difficult to identify, and the accuracy and recall rate of advertising garbage recognition are significantly improved.
  • FIG. 1 is a working flow chart of a method for filtering product evaluation information according to the present invention
  • Figure 2 is a flow chart showing the operation of an example of the present invention
  • FIG. 3 is a structural block diagram of a commodity evaluation information filtering system of the present invention.
  • FIG. 1 is a flowchart of a method for filtering a commodity evaluation information according to the present invention, including:
  • Step S101 Acquire a plurality of predetermined advertisement garbage samples, where the advertisement garbage sample includes an evaluation text and a user identifier;
  • Step S102 establishing an advertisement garbage user identification library including a plurality of user identifications of the advertisement garbage samples
  • Step S103 Acquire a new evaluation including the user identifier and the evaluation text. If the newly evaluated user identifier is included in the advertisement garbage user identification database, determine that the new evaluation is an advertisement garbage evaluation.
  • the invention utilizes the relationship between the user and the evaluation to identify the advertisement evaluation and the garbage evaluation.
  • the appearance of a product evaluation must belong to one user, and different users can be identified by the user identification. If a user has ever submitted an ad review or spam evaluation, the likelihood of re-advertisement or spam evaluation will be greater than the likelihood of users who have not sent an ad review or spam evaluation. Therefore, in the step S101, the present invention forms the user identification of the advertisement garbage sample into an advertisement garbage user identification library, so that when the user identification in the library is published again, it can be quickly determined as the advertisement garbage evaluation.
  • the method further includes:
  • an advertisement garbage evaluation set including a plurality of the evaluation texts of the advertisement garbage samples, and training the text garbageifier as a training set of the text classifier, wherein the text classifier performs the input evaluation text
  • the classification is determined as an advertisement spam evaluation text or a non-advertising garbage evaluation text
  • the text classifier classifies the evaluation text of the new evaluation, and if the text classifier classifies the evaluation text of the new evaluation into an advertisement garbage evaluation text, the new evaluation is an advertisement garbage evaluation. Adding the newly evaluated user identifier to the advertisement spam user identification library, adding the newly evaluated evaluation text to the advertisement garbage evaluation set, and retraining the text classifier.
  • the text classifier is added, and the evaluation text of the advertisement garbage sample is used as the training set of the text classifier, and when the newly evaluated user identifier is not included in the advertisement garbage user identification database, the text classifier is used for classification and judgment. To avoid missed inspections.
  • the method further includes:
  • the text classifier classifies the new evaluation as a non-advertising garbage evaluation text, filtering the newly evaluated evaluation text by the advertisement dictionary, if the evaluation text of the new evaluation includes an advertisement in the advertisement dictionary If the quantity of the keyword is greater than or equal to the preset advertisement threshold, the new evaluation is determined as an advertisement garbage evaluation, the user identifier of the new evaluation is added to the advertisement garbage user identification database, and the evaluation text of the new evaluation is added to the The advertisement garbage evaluation set is described, and the text classifier is retrained.
  • the advertisement keyword is extracted from the advertisement garbage evaluation set to form an advertisement dictionary, and if the text classifier classifies the new evaluation into a non-advertising garbage evaluation text, the new evaluation is evaluated by the advertisement dictionary.
  • the text is filtered to avoid missed detection.
  • the method further includes:
  • the evaluation text of the new evaluation includes the number of advertisement keywords in the advertisement dictionary being less than a preset advertisement threshold, performing the garbage evaluation text analysis on the evaluation text, if the evaluation text performs the result of the garbage evaluation text analysis Evaluating the text as a garbage, determining that the new evaluation is an advertisement garbage evaluation, adding the user identifier of the new evaluation to the advertisement garbage user identification library, adding the evaluation text of the new evaluation to the advertisement garbage evaluation set, and The text classifier is retrained.
  • This embodiment adds further analysis of the garbage evaluation text.
  • the garbage evaluation text analysis comprises:
  • FIG. 2 is a flowchart showing the working process of an example of the present invention, including:
  • Step S201 obtaining a part of the commodity evaluation as a sample from the database, the sample data consisting of two columns of a user ID and an evaluation text;
  • Step S202 manually marking the sample data, belonging to the advertisement garbage evaluation mark as 1, otherwise marking 0, and establishing an advertisement dictionary;
  • Step S203 using the column of evaluation text as a training set of the text classifier
  • Step S204 saving all the sample user IDs marked as 1 to form an ID library as an advertisement garbage user identification library
  • Step 205 For a new evaluation, if the advertisement spam user identification library contains the user ID of the evaluation, the evaluation is used as a candidate set for the advertisement garbage evaluation, and preliminary judgment is made that the evaluation belongs to the advertisement garbage evaluation, the manual processing is delivered, and the execution steps are performed. S209;
  • Step S206 the corpus marked in step S203 is used as a training set, and the text classification and recognition is performed by the file classifier. If it belongs to the class 1, the evaluation is used as a candidate set for advertising garbage evaluation, and it is preliminarily judged that the evaluation belongs to the advertisement garbage evaluation. Delivering manual processing, executing standard S209, if belonging to class 0, executing step S207;
  • Step S207 using the established dictionary for identification.
  • the evaluation is used as a candidate set of the advertisement garbage evaluation, and the manual processing is performed, and step S209 is performed; otherwise, step S208 is performed;
  • Step S208 performing garbage evaluation text analysis, and if it is identified as an advertisement garbage evaluation, the evaluation is used as a candidate set of advertisement garbage evaluation, and is delivered to the manual processing;
  • step S209 the candidate set is added to the sample, and the process proceeds to step S204 for identification.
  • the garbage evaluation is identified by calculating the single word ratio after the text segmentation.
  • a garbage evaluation is usually an evaluation of the user's random tapping of the keyboard. For example, the garbage evaluation example mentioned above "I spit rabbits and continue to find me.” It can be found that most of the words that make up this evaluation text are single words. For example, after the example participle is "I ⁇ Continue ⁇ Find me ⁇ ", there are 9 words in total. There are 7 words, and the calculated ratio is 77.78%.
  • the total number of words is mathematically described as n, and the number of words in a single word is m, then the ratio of single words is f, and the formula is as follows:
  • condition threshold of full garbage evaluation is t (0 ⁇ t ⁇ 1). If f ⁇ t, the system will judge that the article is evaluated as garbage evaluation, and the value of t can be manually tested and flexibly set.
  • FIG. 3 is a structural block diagram of a commodity evaluation information filtering system according to the present invention, including:
  • the sample obtaining module 301 is configured to obtain a plurality of predetermined advertisement garbage samples, where the advertisement garbage sample includes an evaluation text and a user identifier;
  • the new evaluation judging module 303 is configured to obtain a new evaluation including the user identifier and the evaluation text, and if the newly evaluated user identifier is included in the advertisement spam user identifier library, determine that the new evaluation is an advertisement garbage evaluation.
  • the method further includes:
  • an advertisement garbage evaluation set including a plurality of the evaluation texts of the advertisement garbage samples, and training the text garbageifier as a training set of the text classifier, wherein the text classifier performs the input evaluation text
  • the classification is determined as an advertisement spam evaluation text or a non-advertising garbage evaluation text
  • the text classifier classifies the evaluation text of the new evaluation, if the text classifier will the new evaluation
  • the evaluation text is classified as an ad spam evaluation text.
  • the new evaluation is an advertisement garbage evaluation, adding the newly evaluated user identifier to the advertisement garbage user identification library, adding the newly evaluated evaluation text to the advertisement garbage evaluation set, and the text classifier Retraining.
  • the method further includes:
  • the text classifier classifies the new evaluation as a non-advertising garbage evaluation text, filtering the newly evaluated evaluation text by the advertisement dictionary, if the evaluation text of the new evaluation includes an advertisement in the advertisement dictionary If the quantity of the keyword is greater than or equal to the preset advertisement threshold, the new evaluation is determined as an advertisement garbage evaluation, the user identifier of the new evaluation is added to the advertisement garbage user identification database, and the evaluation text of the new evaluation is added to the The advertisement garbage evaluation set is described, and the text classifier is retrained.
  • the method further includes:
  • the evaluation text of the new evaluation includes the number of advertisement keywords in the advertisement dictionary being less than a preset advertisement threshold, performing the garbage evaluation text analysis on the evaluation text, if the evaluation text performs the result of the garbage evaluation text analysis Evaluating the text as a garbage, determining that the new evaluation is an advertisement garbage evaluation, adding the user identifier of the new evaluation to the advertisement garbage user identification library, adding the evaluation text of the new evaluation to the advertisement garbage evaluation set, and The text classifier is retrained.
  • the garbage evaluation text analysis includes:

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Abstract

一种商品评价信息过滤方法及系统，方法包括：获取多个预先确定的广告垃圾样本，所述广告垃圾样本包括评价文本和用户标识（S101）；建立包括多个所述广告垃圾样本的用户标识的广告垃圾用户标识库（S102）；获取包含用户标识和评价文本的新评价，如果所述新评价的用户标识包含在所述广告垃圾用户标识库中，则确定所述新评价为广告垃圾评价（S103）。利用发表评价的用户标识，来识别广告垃圾评价。为广告垃圾评价识别的技术领域，提供了一个全新的方法，解决了杂乱无章的垃圾评价难以识别的问题。

Description

一种商品评价信息过滤方法及系统 技术领域
本发明涉及商品评价相关技术领域，特别是一种商品评价信息过滤方法及系统。
背景技术
随着电子商务的高速发展，越来越多的人选择在网上购买商品，然后进行评价，产生大量的商品评价信息。一个商品的全部评价信息会展示出来，供其他用户购买前参考，而有一些评价信息是用户基于其他目的或者随意评价而生成的，主要表现为广告评价和杂乱无章的垃圾评价，举例如下：
一、广告类评价，例如：
样例1：宝贝不错，描述一致，质量上乘，性价比很高的一款宝贝，物超所值了！很喜欢，是我想要的！买完后才知道，原来这款产品有内部秒杀地址，秒杀的价格要便宜好多好多哦，还是这家店，这款产品(复制下面的链接在浏览器中打开，时间有限)url.cn/XXXXX。
样例2：转让一双全新匡威，尺码38码，有需要请联系QQ XXXXXXXXX。
样例3：帮忙宣传一下，在这个群买可以打折，电商优惠群：XXXXXXXX，各种200-10 100-5优惠免费得，网购达人可以关注一下，蚊子腿也是肉啊。
二、垃圾类评价，例如：
样例1：我吐兔兔继续找我下咯我。
样例2：真屎啊啊啊啊啊啊啊啊啊轻轻轻轻轻轻轻轻啊啊啊啊啊 啊啊轻轻啊啊啊啊啊啊企鹅啊啊啊啊啊瓦啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊娿啊去啊啊。
样例3：佛书店就是了空间的快速拉低斯卡拉迪欧但是 的角度讲哦回看守所看看四i类到拉萨 卡死哦奇偶的 几岁偶加快速度拉萨的空间爱哦老大色欧赔抖擞说了宽度搜谱 搜批评交付是滴哦 开了德律风收到了渐叟 的开发恐怕死艘平底那死都 及深咖啡搜哎哈维企鹅王王企鹅我去额健康王企鹅逻辑气温死啊对 期望企鹅啊风路记录卡 附属 的方式来开到付 搜带我那看来是 数量大赛。
上述这二类评价，都不是对一个商品自身相关的评价，并且，这些评价对其他购买该商品的用户起着噪音的作用，所以这类的评价展示是没有意义的，需要做识别过滤。
现有的广告与垃圾识别技术方案，主要有两种，分别为基于人工建立词典的识别过滤方法和基于统计的机器学习分类识别过滤方法，这两种方法如下：
(1)基于人工建立词典的识别方法：先抽取一部分样本评价数据，然后通过人工查看判断，总结提炼出一系列的具有广告评价代表性的关键词，组成词典。然后利用这些词典，对新的评价文本进行布尔型包含检查，如果一个评价同时包含字典中的一个或者多个关键词，就断定这个评价为广告评价。如上述示例中，可以提炼出关键词为：秒杀地址、QQ、请联系、优惠群，由这些关键词组成词典。这种方法主要用于广告评价的识别过滤。
(2)基于统计的机器学习分类识别方法：同样先由人工抽取一部分评价样本数据，并以这些样本数据为语料进行标注，如果一条评价信息属于广告或者垃圾评价，就标记为1，否则标记为0。待这些样本全部标记完成之后，将这些数据用作文本分类的训练集，然后选择一个文本分类算法，如朴素贝叶斯分类算法、Libsvm分类算法等，构造 分类器，然后对一个新的评价文本进行自动分类，如果分到1这一类，就代表这条评价属于广告或者垃圾，反之，属于正常评价。这种方法的过滤准确率是和样本标注量成正比的，也就是样本集的标注量越大越好。
现有的二种技术方案，虽然对广告或者垃圾类评价识别过滤有较为明显的效果，但是都存在一定的缺陷。
对于第一种基于人工建立词典的过滤方法，该方法对广告类评价识别效果较好，但是主要存在如下缺陷：1)词典的建立完全依赖人工，需要人工观察到大量的广告评价，并且提取代表性广告关键词具有较强的主观性，这就会导致词典的建立不准确、不完整、不科学，从而导致准确率与召回率不可控。如果建立的词典包含了一些不够具有广告代表性的关键词，将会导致识别的准确率较低；如果建立的词典包含的代表性关键词数量不是，那将会导致召回率较低，也就是本来有很多新的广告评价，却识别出来的数量较少。2)无法对垃圾评价识别过滤，因为垃圾评价表现形式主要为变化多端的无语言规律文本，如上述垃圾评价的三个样例，代表性特征关键词不明显，所以很难建立一套词典专门用于识别垃圾评价。
对于第二种基于统计的机器学习分类过滤方法，该方法将广告与垃圾评价的识别过滤转为一个二类分类的问题，相比第一种方法，该方法不仅对广告类评价识别有较明显的效果，而且对垃圾类评价识别也有一定的效果，但是该方法主要存在如下缺陷：1)用作训练集的样本语料标注要是够多，需要大量的人力。2)对于垃圾类评价的识别，虽然有一定的效果，但是准确率较低。因为垃圾类评价，不仅文本语言本身没有规律，而且在预处理阶段，分词之后的词语特征比较常规，不具有代表性，同时这些词语的产生都是随机的，本身语言也没有明确的含义。所以，垃圾类评价识别率比较低。
发明内容
基于此，有必要针对现有技术对广告和垃圾评价的分类不准确的技术问题，提供一种商品评价信息过滤方法及系统。
一种商品评价信息过滤方法，包括：
获取多个预先确定的广告垃圾样本，所述广告垃圾样本包括评价文本和用户标识；
建立包括多个所述广告垃圾样本的用户标识的广告垃圾用户标识库；
获取包含用户标识和评价文本的新评价，如果所述新评价的用户标识包含在所述广告垃圾用户标识库中，则确定所述新评价为广告垃圾评价。
一种商品评价信息过滤系统，包括：
样本获取模块，用于获取多个预先确定的广告垃圾样本，所述广告垃圾样本包括评价文本和用户标识；
标识库建立模块，用于建立包括多个所述广告垃圾样本的用户标识的广告垃圾用户标识库；
新评价判断模块，用于获取包含用户标识和评价文本的新评价，如果所述新评价的用户标识包含在所述广告垃圾用户标识库中，则确定所述新评价为广告垃圾评价。
本发明利用发表评价的用户标识，来识别广告垃圾评价。为广告垃圾评价识别的技术领域，提供了一个全新的方法，解决了杂乱无章的垃圾评价难以识别的问题，并且，使得广告垃圾识别的准确率与召回率明显提高。这些对电子商务领域的广告与垃圾商品评价的准确有效的识别、过滤，起着关键的促进作用。
附图说明
图1为本发明一种商品评价信息过滤方法的工作流程图；
图2为本发明一个例子的工作流程图；
图3为本发明一种商品评价信息过滤系统的结构模块图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细的说明。
如图1所示为本发明一种商品评价信息过滤方法的工作流程图，包括：
步骤S101，获取多个预先确定的广告垃圾样本，所述广告垃圾样本包括评价文本和用户标识；
步骤S102，建立包括多个所述广告垃圾样本的用户标识的广告垃圾用户标识库；
步骤S103，获取包含用户标识和评价文本的新评价，如果所述新评价的用户标识包含在所述广告垃圾用户标识库中，则确定所述新评价为广告垃圾评价。
本发明利用用户与评价的关系识别广告评价与垃圾评价。一个商品评价的出现，一定属于一个用户，通过用户标识就可以识别不同的用户。一个用户如果曾经发过广告评价或垃圾评价，则其再次发广告评价或垃圾评价的可能性会比未发过广告评价或垃圾评价的用户的可能性要大。因此，本发明在步骤S101中，将广告垃圾样本的用户标识组成一个广告垃圾用户标识库，从而使得当该库中的用户标识再次发表评价时，能迅速将其确定为广告垃圾评价。
在其中一个实施例中，还包括：
建立包括多个所述广告垃圾样本的评价文本的广告垃圾评价集合，将所述广告垃圾评价集合作为文本分类器的训练集对文本分类器进行训练，所述文本分类器对输入的评价文本进行分类确定为广告垃圾评价文本或者非广告垃圾评价文本；
获取到新评价后，如果所述新评价的用户标识不包含在所述广告 垃圾用户标识库中，则文本分类器对所述新评价的评价文本进行分类，如果文本分类器将所述新评价的评价文本分类为广告垃圾评价文本，则所述新评价为广告垃圾评价，将所述新评价的用户标识加入所述广告垃圾用户标识库，将所述新评价的评价文本加入所述广告垃圾评价集合，并对所述文本分类器重新训练。
本实施例增加文本分类器，将广告垃圾样本的评价文本，作为文本分类器的训练集，则当新评价的用户标识不包含在所述广告垃圾用户标识库中，采用文本分类器进行分类判断，以避免漏检。
在其中一个实施例中，还包括：
从所述广告垃圾评价集合中抽取广告关键词组成广告词典；
如果文本分类器将所述新评价分类为非广告垃圾评价文本，则通过所述广告词典对所述新评价的评价文本进行过滤，如果所述新评价的评价文本包含所述广告词典中的广告关键词的数量大于或等于预设广告阈值，则判断所述新评价为广告垃圾评价，将所述新评价的用户标识加入所述广告垃圾用户标识库，将所述新评价的评价文本加入所述广告垃圾评价集合，并对所述文本分类器重新训练。
本实施例增加从所述广告垃圾评价集合中抽取广告关键词组成广告词典，如果文本分类器将所述新评价分类为非广告垃圾评价文本，则通过所述广告词典对所述新评价的评价文本进行过滤，以避免漏检。
在其中一个实施例中，还包括：
如果所述新评价的评价文本包含所述广告词典中的广告关键词的数量小于预设广告阈值，则对所述评价文本进行垃圾评价文本分析，如果所述评价文本进行垃圾评价文本分析的结果为垃圾评价文本，则判断所述新评价为广告垃圾评价，将所述新评价的用户标识加入所述广告垃圾用户标识库，将所述新评价的评价文本加入所述广告垃圾评价集合，并对所述文本分类器重新训练。
本实施例增加对垃圾评价文本的进一步分析。
优选地，所述垃圾评价文本分析包括：
计算所述评价文本分词后的单字占比率，如果所述单字占比率大于或等于预设的占比率阈值，则判断所述评价文本为垃圾评价文本。
如图2所示为本发明一个例子的工作流程图，包括：
步骤S201，从数据库中获取一部分商品评价作为样本，该样本数据由用户ID与评价文本两列组成；
步骤S202，对样本数据进行人工标注，属于广告垃圾评价标记为1，否则标记为0，同时建立广告词典；
步骤S203，将评价文本这一列用作文本分类器的训练集；
步骤S204，将标记为1的全部样本用户ID保存下来形成一个ID库作为广告垃圾用户标识库；
步骤205，对于一个新的评价，如果广告垃圾用户标识库包含这个评价的用户ID，将这个评价作为广告垃圾评价的候选集，并初步判断，这个评价属于广告垃圾评价，交付人工处理，执行步骤S209；
步骤S206，利用步骤S203标注的语料用作训练集，通过文件分类器进行文本分类识别，如果属于1类，将这个评价作为广告垃圾评价的候选集，并初步判断，这个评价属于广告垃圾评价，交付人工处理，执行标准S209，如果属于0类，执行步骤S207；
步骤S207，利用建立的词典进行识别。对于识别为广告垃圾评价，将这个评价作为广告垃圾评价的候选集，交付人工处理，执行步骤S209，否则，执行步骤S208；
步骤S208，执行垃圾评价文本分析，如果识别为广告垃圾评价，将这个评价作为广告垃圾评价的候选集，交付人工处理；
步骤S209，将候选集加入样本，转到步骤S204进行标识。
其中，垃圾评价文本分析具体如下：
利用计算评价文本分词后单字占比率，来识别垃圾评价。一个垃圾评价通常是用户随意敲击键盘乱写的评价，如前文提到的垃圾类评价示例“我吐兔兔继续找我下咯我”。可以发现，组成这种评价文本的词多数是单字词，例如示例分词之后为“我\吐\兔\兔\继续\找我\下\咯\我”，一共有9个词，其中单字词有7个，计算出占比为77.78％。假设一个评价文本分词之后，总词数数学描述为n，单字词数为m，那么单字词占比率为f，计算公式如下：
f＝m/n(m≤n)，
假定满是垃圾评价的条件阈值为t(0≤t≤1)，如果f≥t，系统将判定该条评价为垃圾评价，其中t的值可以由人工做实验并灵活设定。
如图3所示为本发明一种商品评价信息过滤系统的结构模块图，包括：
样本获取模块301，用于获取多个预先确定的广告垃圾样本，所述广告垃圾样本包括评价文本和用户标识；
标识库建立模块302，用于建立包括多个所述广告垃圾样本的用户标识的广告垃圾用户标识库；
新评价判断模块303，用于获取包含用户标识和评价文本的新评价，如果所述新评价的用户标识包含在所述广告垃圾用户标识库中，则确定所述新评价为广告垃圾评价。
在其中一个实施例中，还包括：
建立包括多个所述广告垃圾样本的评价文本的广告垃圾评价集合，将所述广告垃圾评价集合作为文本分类器的训练集对文本分类器进行训练，所述文本分类器对输入的评价文本进行分类确定为广告垃圾评价文本或者非广告垃圾评价文本；
获取到新评价后，如果所述新评价的用户标识不包含在所述广告垃圾用户标识库中，则文本分类器对所述新评价的评价文本进行分类，如果文本分类器将所述新评价的评价文本分类为广告垃圾评价文本， 则所述新评价为广告垃圾评价，将所述新评价的用户标识加入所述广告垃圾用户标识库，将所述新评价的评价文本加入所述广告垃圾评价集合，并对所述文本分类器重新训练。
在其中一个实施例中，还包括：
从所述广告垃圾评价集合中抽取广告关键词组成广告词典；
如果文本分类器将所述新评价分类为非广告垃圾评价文本，则通过所述广告词典对所述新评价的评价文本进行过滤，如果所述新评价的评价文本包含所述广告词典中的广告关键词的数量大于或等于预设广告阈值，则判断所述新评价为广告垃圾评价，将所述新评价的用户标识加入所述广告垃圾用户标识库，将所述新评价的评价文本加入所述广告垃圾评价集合，并对所述文本分类器重新训练。
在其中一个实施例中，还包括：
如果所述新评价的评价文本包含所述广告词典中的广告关键词的数量小于预设广告阈值，则对所述评价文本进行垃圾评价文本分析，如果所述评价文本进行垃圾评价文本分析的结果为垃圾评价文本，则判断所述新评价为广告垃圾评价，将所述新评价的用户标识加入所述广告垃圾用户标识库，将所述新评价的评价文本加入所述广告垃圾评价集合，并对所述文本分类器重新训练。
在其中一个实施例中，所述垃圾评价文本分析包括：
计算所述评价文本分词后的单字占比率，如果所述单字占比率大于或等于预设的占比率阈值，则判断所述评价文本为垃圾评价文本。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

  1. 一种商品评价信息过滤方法，其特征在于，包括：
    获取多个预先确定的广告垃圾样本，所述广告垃圾样本包括评价文本和用户标识；
    建立包括多个所述广告垃圾样本的用户标识的广告垃圾用户标识库；
    获取包含用户标识和评价文本的新评价，如果所述新评价的用户标识包含在所述广告垃圾用户标识库中，则确定所述新评价为广告垃圾评价。
  2. 根据权利要求1所述的商品评价信息过滤方法，其特征在于，还包括：
    建立包括多个所述广告垃圾样本的评价文本的广告垃圾评价集合，将所述广告垃圾评价集合作为文本分类器的训练集对文本分类器进行训练，所述文本分类器对输入的评价文本进行分类确定为广告垃圾评价文本或者非广告垃圾评价文本；
    获取到新评价后，如果所述新评价的用户标识不包含在所述广告垃圾用户标识库中，则文本分类器对所述新评价的评价文本进行分类，如果文本分类器将所述新评价的评价文本分类为广告垃圾评价文本，则所述新评价为广告垃圾评价，将所述新评价的用户标识加入所述广告垃圾用户标识库，将所述新评价的评价文本加入所述广告垃圾评价集合，并对所述文本分类器重新训练。
  3. 根据权利要求2所述的商品评价信息过滤方法，其特征在于，还包括：
    从所述广告垃圾评价集合中抽取广告关键词组成广告词典；
    如果文本分类器将所述新评价分类为非广告垃圾评价文本，则通过所述广告词典对所述新评价的评价文本进行过滤，如果所述新评价 的评价文本包含所述广告词典中的广告关键词的数量大于或等于预设广告阈值，则判断所述新评价为广告垃圾评价，将所述新评价的用户标识加入所述广告垃圾用户标识库，将所述新评价的评价文本加入所述广告垃圾评价集合，并对所述文本分类器重新训练。
  4. 根据权利要求3所述的商品评价信息过滤方法，其特征在于，还包括：
    如果所述新评价的评价文本包含所述广告词典中的广告关键词的数量小于预设广告阈值，则对所述评价文本进行垃圾评价文本分析，如果所述评价文本进行垃圾评价文本分析的结果为垃圾评价文本，则判断所述新评价为广告垃圾评价，将所述新评价的用户标识加入所述广告垃圾用户标识库，将所述新评价的评价文本加入所述广告垃圾评价集合，并对所述文本分类器重新训练。
  5. 根据权利要求4所述的商品评价信息过滤方法，其特征在于，所述垃圾评价文本分析包括：
    计算所述评价文本分词后的单字占比率，如果所述单字占比率大于或等于预设的占比率阈值，则判断所述评价文本为垃圾评价文本。
  6. 一种商品评价信息过滤系统，其特征在于，包括：
    样本获取模块，用于获取多个预先确定的广告垃圾样本，所述广告垃圾样本包括评价文本和用户标识；
    标识库建立模块，用于建立包括多个所述广告垃圾样本的用户标识的广告垃圾用户标识库；
    新评价判断模块，用于获取包含用户标识和评价文本的新评价，如果所述新评价的用户标识包含在所述广告垃圾用户标识库中，则确定所述新评价为广告垃圾评价。
  7. 根据权利要求6所述的商品评价信息过滤系统，其特征在于，还包括：
    建立包括多个所述广告垃圾样本的评价文本的广告垃圾评价集合，将所述广告垃圾评价集合作为文本分类器的训练集对文本分类器进行训练，所述文本分类器对输入的评价文本进行分类确定为广告垃圾评价文本或者非广告垃圾评价文本；
    获取到新评价后，如果所述新评价的用户标识不包含在所述广告垃圾用户标识库中，则文本分类器对所述新评价的评价文本进行分类，如果文本分类器将所述新评价的评价文本分类为广告垃圾评价文本，则所述新评价为广告垃圾评价，将所述新评价的用户标识加入所述广告垃圾用户标识库，将所述新评价的评价文本加入所述广告垃圾评价集合，并对所述文本分类器重新训练。
  8. 根据权利要求7所述的商品评价信息过滤系统，其特征在于，还包括：
    从所述广告垃圾评价集合中抽取广告关键词组成广告词典；
    如果文本分类器将所述新评价分类为非广告垃圾评价文本，则通过所述广告词典对所述新评价的评价文本进行过滤，如果所述新评价的评价文本包含所述广告词典中的广告关键词的数量大于或等于预设广告阈值，则判断所述新评价为广告垃圾评价，将所述新评价的用户标识加入所述广告垃圾用户标识库，将所述新评价的评价文本加入所述广告垃圾评价集合，并对所述文本分类器重新训练。
  9. 根据权利要求8所述的商品评价信息过滤系统，其特征在于，还包括：
    如果所述新评价的评价文本包含所述广告词典中的广告关键词的数量小于预设广告阈值，则对所述评价文本进行垃圾评价文本分析，如果所述评价文本进行垃圾评价文本分析的结果为垃圾评价文本，则判断所述新评价为广告垃圾评价，将所述新评价的用户标识加入所述广告垃圾用户标识库，将所述新评价的评价文本加入所述广告垃圾评价集合，并对所述文本分类器重新训练。
  10. 根据权利要求9所述的商品评价信息过滤系统，其特征在于，所述垃圾评价文本分析包括：
    计算所述评价文本分词后的单字占比率，如果所述单字占比率大于或等于预设的占比率阈值，则判断所述评价文本为垃圾评价文本。
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