本申请涉及一种金融服务应用的优化参考信息获取方法和装置，应用于大数据领域。通过提取每一金融服务应用的评论文本中的功能描述和对应的观点描述，将各观点描述文本段输入情感预测模型，根据情感预测模型输出的各观点描述文本段各自对应的情感类型，确定金融服务应用中待优化的功能，根据待优化的功能以及该功能对应的观点描述文本段，得到金融服务应用观点优化参考信息。相较于传统的基于人工监测用户对应用的评论获取参考信息，本方案通过情感预测模型预测应用中观点描述文本段的情感，并基于识别出的情感对应的功能，以及该功能对应的观点描述文本段，生成优化参考信息，从而提高了优化参考消息的准确度。提高了优化参考消息的准确度。提高了优化参考消息的准确度。
【技术实现步骤摘要】
金融服务应用的优化参考信息获取方法和装置
[0001]本申请涉及大数据
，特别是涉及一种金融服务应用的优化参考信息获取方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的发展，用户可以通过其移动设备使用相关金融服务应用进行业务办理。用户使用金融服务应用过程中会对金融服务应用的使用情况产生评价，为使金融服务应用更符合用户的使用需求，需要对金融服务应用进行优化。目前对用于进行业务办理的金融服务应用的优化的方法通常是通过人工对不同渠道的针对上述金融服务应用的评价等进行监测和分析，生成优化参考信息给不同的部门进行整改，然而，通过人工获取金融服务应用的优化参考信息，会使获取的准确度降低。
[0003]因此，目前的金融服务应用的优化参考信息获取方法存在获取准确度低的缺陷。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高获取准确度的金融服务应用的优化参考信息获取方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种金融服务应用的优化参考信息获取方法，所述方法包括：
[0006]获得来自多种信息发布平台的针对金融服务应用的评论文本后，针对每一评论文本，提取该评论文本中的功能描述文本段以及所述功能描述文本段对应的观点描述文本段；所述功能描述文本段表示对所述金融服务应用中功能的描述；所述观点描述文本段表示对所述功能的观点的描述；
[0007]将各观点描述文本段输入经训练的情感预测模型，获取所述情感预测模型输出的所述各观点描述文本段各自对应的情感类型；
[0008]根据各观点描述文本段各自对应的情感类型，确定所述金融服务应用中待优化的功能；
[0009]根据所述待优化的功能以及该功能对应的观点描述文本段，得到所述金融服务应用的优化参考信息。
[0010]在其中一个实施例中，所述多种信息发布平台中包含所述金融服务应用的应用发布平台；
[0011]所述针对每一评论文本，提取评论文本中的功能描述文本段以及所述功能描述文本段对应的观点描述文本段，包括：
[0012]针对来自所述应用发布平台的针对金融服务应用的每一评论文本，根据第一分词算法，对评论文本进行第一分词处理，得到该评论文本对应的候选自定义词典；所述候选自定义词典中包括多个候选词；
[0013]根据第二分词算法，对所述候选自定义词典中各个候选词进行第二分词处理，得
到所述评论文本对应的目标自定义词典；
[0014]从所述目标自定义词典中提取所述功能描述文本段和所述功能描述文本段对应的观点描述文本段。
[0015]在其中一个实施例中，所述将各观点描述文本段输入经训练的情感预测模型，包括：
[0016]将各观点描述文本段输入所述情感预测模型，由所述情感预测模型基于情感词典，识别所述观点描述文本段中各自对应的情感表达词表示的情感倾向，基于对应的情感表达词表示的情感倾向，得到并输出所述各观点描述文本段各自对应的情感类型；
[0017]其中，所述情感词典包括基础情感词典、网络情感词典和领域情感词典中的至少一种；所述基础情感词典为基于标准情感表达词构建的词典，所述网络情感词典为基于网络用语情感表达词构建的词典，所述领域情感词典为基于金融领域的情感表达词构建的词典。
[0018]在其中一个实施例中，所述基于对应的情感表达词表示的情感倾向，得到并输出所述各观点描述文本段各自对应的情感类型，包括：
[0019]在识别所述各观点描述文本段得到的情感表达词中，确定情感倾向属于积极情感的第一情感表达词，确定情感倾向属于消极情感的第二情感表达词；
[0020]获取所述第一情感表达词对应的分值，获取所述第二情感表达词对应的分值；
[0021]根据所述第一情感表达词对应的分值与所述第二情感表达词对应的分值之和，得到所述观点描述文本段的情感分值；
[0022]根据所述情感分值与预设情感分数阈值的比较结果，确定所述观点描述文本段的情感类型。
[0023]在其中一个实施例中，所述根据各观点描述文本段各自对应的情感类型，确定所述金融服务应用中待优化的功能，包括：
[0024]针对所述金融服务应用的每个功能，确定对应的情感类型在多个预设情感等级中对应的情感等级；不同的预设情感等级表征不同的积极程度；
[0025]将对应于情感等级小于预设情感等级阈值的情感类型，确定为否定情感类型；
[0026]确定所述功能下对应所述否定情感类型的观点描述文本段的数量；
[0027]若所述数量大于预设数量阈值，则将所述功能确定为待优化的功能。
[0028]在其中一个实施例中，所述根据所述待优化的功能以及该功能对应的观点描述文本段，得到所述金融服务应用的优化参考信息，包括：
[0029]根据所述待优化的功能对应的观点描述文本段，生成用户需求信息；
[0030]根据所述待优化的功能、所述待优化的功能对应的观点描述文本段以及所述用户需求信息，生成所述金融服务应用的优化参考信息并输出所述优化参考信息。
[0031]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0032]获取功能描述文本段样本、所述功能描述文本段样本对应的观点描述文本段样本以及所述观点描述文本段样本对应的情感类型标签信息；
[0033]将观点描述文本段样本输入待训练的情感预测模型，获取所述待训练的情感预测模型输出的观点描述文本段样本对应的情感类型预测信息；
[0034]获取所述情感类型预测信息与对应的情感类型标签信息的相似度；
[0035]根据所述相似度与预设相似度阈值的比较结果，调整所述待训练的情感预测模型的模型参数，直至所述相似度大于或等于所述预设相似度阈值，或者达到预设调整次数阈值，得到经训练的情感预测模型。
[0036]第二方面，本申请提供了一种金融服务应用的优化参考信息获取装置，所述装置包括：
[0037]获取模块，用于获得来自多种信息发布平台的针对金融服务应用的评论文本后，针对每一评论文本，提取该评论文本中的功能描述文本段以及所述功能描述文本段对应的观点描述文本段；所述功能描述文本段表示对所述金融服务应用中功能的描述；所述观点描述文本段表示对所述功能的观点的描述；
[0038]输入模块，用于将各观点描述文本段输入经训练的情感预测模型，获取所述情感预测模型输出的所述各观点描述文本段各自对应的情感类型；
[0039]确定模块，用于根据各观点描述文本段各自对应的情感类型，确定所述金融服务应用中待优化的功能；
[0040]输出模块，用于根据所述待优化的功能以及该功能对应的观点描述文本段，得到所述金融服务应用的优化参考信息。
[0041]第三方面，本申请提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。
[00本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种金融服务应用的优化参考信息获取方法，其特征在于，所述方法包括：获得来自多种信息发布平台的针对金融服务应用的评论文本后，针对每一评论文本，提取该评论文本中的功能描述文本段以及所述功能描述文本段对应的观点描述文本段；所述功能描述文本段表示对所述金融服务应用中功能的描述；所述观点描述文本段表示对所述功能的观点的描述；将各观点描述文本段输入经训练的情感预测模型，获取所述情感预测模型输出的所述各观点描述文本段各自对应的情感类型；根据各观点描述文本段各自对应的情感类型，确定所述金融服务应用中待优化的功能；根据所述待优化的功能以及该功能对应的观点描述文本段，得到所述金融服务应用的优化参考信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多种信息发布平台中包含所述金融服务应用的应用发布平台；所述针对每一评论文本，提取评论文本中的功能描述文本段以及所述功能描述文本段对应的观点描述文本段，包括：针对来自所述应用发布平台的针对金融服务应用的每一评论文本，根据第一分词算法，对评论文本进行第一分词处理，得到该评论文本对应的候选自定义词典；所述候选自定义词典中包括多个候选词；根据第二分词算法，对所述候选自定义词典中各个候选词进行第二分词处理，得到所述评论文本对应的目标自定义词典；从所述目标自定义词典中提取所述功能描述文本段和所述功能描述文本段对应的观点描述文本段。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将各观点描述文本段输入经训练的情感预测模型，包括：将各观点描述文本段输入所述情感预测模型，由所述情感预测模型基于情感词典，识别所述观点描述文本段中各自对应的情感表达词表示的情感倾向，基于对应的情感表达词表示的情感倾向，得到并输出所述各观点描述文本段各自对应的情感类型；其中，所述情感词典包括基础情感词典、网络情感词典和领域情感词典中的至少一种；所述基础情感词典为基于标准情感表达词构建的词典，所述网络情感词典为基于网络用语情感表达词构建的词典，所述领域情感词典为基于金融领域的情感表达词构建的词典。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于对应的情感表达词表示的情感倾向，得到并输出所述各观点描述文本段各自对应的情感类型，包括：在识别所述各观点描述文本段得到的情感表达词中，确定情感倾向属于积极情感的第一情感表达词，确定情感倾向属于消极情感的第二情感表达词；获取所述第一情感表达词对应的分值，获取所述第二情感表达词对应的分值；根据所述第一情感表达词对应的分值与所述第二情感表达词对应的分值之和，得到所述观点描述文本段的情感分值；根据所述情感分值与预设情感分数阈值的比较结果，确定所述观点描述文本段的情感类型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各观点描述文本段各自对应的情感...
【专利技术属性】
技术研发人员：施佳子，罗涛，于海燕，刘宏文，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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