应用于市场调查处理系统的调查问卷分析方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供的应用于市场调查处理系统的调查问卷分析方法及系统，考虑了调查问卷用户与市调问卷事件之间的调查问卷文本碰撞语义，调查问卷文本碰撞语义可以反映调查问卷用户的调查问卷用户属性数据与市调问卷事件的市调问卷事件属性数据之间的文本语义碰撞特征，换言之，考虑了调查问卷用户与市调问卷事件质检的语义碰撞和混淆，从而能够提高识别的市调问卷事件对于调查问卷用户的影响评分的精度，以便依据市调问卷事件对于调查问卷用户的影响评分，在市调问卷事件尽可能精准可靠地定位调查问卷用户的市调问卷关注事件，保障调查问卷文本分析的质量

【技术实现步骤摘要】
应用于市场调查处理系统的调查问卷分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别涉及一种应用于市场调查处理系统的调查问卷分析方法及系统
。

技术介绍

[0002]市场调查问卷（
Market survey
），是用科学的方法系统地搜集
、
记录
、
整理和分析有关市场的信息资料，从而了解市场发展变化的现状和趋势，为企业经营决策
、
广告策划
、
广告写作提供科学的依据
。
因此，针对调研问卷的数据挖掘和信息分析是非常重要的一个环节
。
然而传统技术在对调研问卷进行分析时，难以准确可靠地挖掘问卷用户的关注点
。

技术实现思路

[0003]为改善相关技术中存在的技术问题，本专利技术提供了一种应用于市场调查处理系统的调查问卷分析方法及系统
。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种应用于市场调查处理系统的调查问卷分析方法，应用于
AI
调查问卷分析系统，所述方法包括：获得反映调查问卷用户的调查问卷用户属性数据的第一调查问卷文本语义，以及获得反映若干个市调问卷事件中每个市调问卷事件的市调问卷事件属性数据的第二调查问卷文本语义；对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据与目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行语义碰撞处理，得到所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的调查问卷文本碰撞语义；其中，所述目标市调问卷事件是所述若干个市调问卷事件中的任一市调问卷事件，所述调查问卷文本碰撞语义反映所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据与所述目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据之间的文本语义碰撞特征；依据所述第一调查问卷文本语义
、
所述目标市调问卷事件的第二调查问卷文本语义以及所述调查问卷文本碰撞语义，对所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的联系权重进行识别，得到所述目标市调问卷事件对于所述调查问卷用户的影响评分；基于所述若干个市调问卷事件中每个市调问卷事件对于所述调查问卷用户的影响评分，对所述若干个市调问卷事件进行事件筛选，得到所述调查问卷用户的市调问卷关注事件
。
[0005]在一些示例中，所述对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据与目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行语义碰撞处理，得到所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的调查问卷文本碰撞语义，包括：对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据和所述目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行特征连接，得到所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的联动属性数据；对所述联动属性数据进行属性碰撞，得到所述调查问卷用户与所述目标市调问卷
事件之间的调查问卷文本碰撞语义
。
[0006]在一些示例中，所述对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据和所述目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行特征连接，得到所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的联动属性数据，包括：获得联动属性数据生成策略，所述联动属性数据生成策略用于指示生成所述联动属性数据的调查问卷用户属性数据种类和市调问卷事件种类；基于所述联动属性数据生成策略，对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据与所述目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行属性拼接，得到所述联动属性数据
。
[0007]在一些示例中，所述对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据和所述目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行特征连接，得到所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的联动属性数据，包括：对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据和所述目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行属性拼接，得到所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的若干个基础属性数据；分别对每个所述基础属性数据进行匹配判别，得到每个所述基础属性数据对应的匹配性；其中，任一所述基础属性数据对应的匹配性用于表征构成所述基础属性数据的调查问卷用户属性数据与市调问卷事件属性数据之间相关权重；基于每个所述基础属性数据对应的匹配性，对若干个所述基础属性数据进行优化，得到所述联动属性数据
。
[0008]在一些示例中，所述获得反映调查问卷用户的调查问卷用户属性数据的第一调查问卷文本语义，包括：获得所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据；对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据进行属性碰撞，得到所述第一调查问卷文本语义
。
[0009]在一些示例中，所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据包括
X
个用户属性特征场景中的调查问卷用户属性数据，
X
为不小于2的整数；所述对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据进行属性碰撞，得到所述第一调查问卷文本语义，包括：分别对所述
X
个用户属性特征场景中的每个用户属性特征场景中的调查问卷用户属性数据进行属性碰撞，得到对应用户属性特征场景中的用户问卷文本语义；对所述
X
个用户属性特征场景中的用户问卷文本语义进行相似度解析，得到所述第一调查问卷文本语义
。
[0010]在一些示例中，所述对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据进行属性碰撞，得到所述第一调查问卷文本语义，包括：对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据进行关注点挖掘，得到所述调查问卷用户在若干个关注层面下的用户问卷文本语义；对所述调查问卷用户在若干个关注层面下的用户问卷文本语义进行联系语义解析，得到所述第一调查问卷文本语义
。
[0011]在一些示例中，当所述第二调查问卷文本语义的获得步骤包括非实时获取时，所
述获得反映若干个市调问卷事件中每个市调问卷事件的市调问卷事件属性数据的第二调查问卷文本语义，包括：分别依据多种事件检索规则中的每种事件检索规则，确定每种事件检索规则下的初选问卷事件的事件关键词；合并所述多种事件检索规则下的初选问卷事件的事件关键词，得到所述若干个市调问卷事件的事件关键词；基于所述若干个市调问卷事件的事件关键词，在问卷事件文本大数据池中遍历所述若干个市调问卷事件中每个市调问卷事件的第二调查问卷文本语义
。
[0012]在一些示例中，当所述第二调查问卷文本语义的获得步骤包括实时获取时，所述获得反映若干个市调问卷事件中每个市调问卷事件的市调问卷事件属性数据的第二调查问卷文本语义，包括：分别依据多种事件检索规则中的每种事件检索规则，确定每种事件检索规则下的初选问卷事件的事件关键词；合并所述多种事件检索规则下的初选问卷事件的事件关键词，得到所述若干个市调问卷事件的事件关键词；依据所述若干个市调问卷事件的事件关键词，从市调问卷事件集中获得所述若干个市调问卷事件的市调问卷事件属性数据；对所述若干个市调问卷事件中每个市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行属性碰撞，得到相应市调问卷事件的第二调查问卷文本语义
。
[0013]在一些示例中，所述依据所述第一调查问卷文本语义
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种应用于市场调查处理系统的调查问卷分析方法，其特征在于，应用于
AI
调查问卷分析系统，所述方法包括：获得反映调查问卷用户的调查问卷用户属性数据的第一调查问卷文本语义，以及获得反映若干个市调问卷事件中每个市调问卷事件的市调问卷事件属性数据的第二调查问卷文本语义；对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据与目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行语义碰撞处理，得到所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的调查问卷文本碰撞语义；其中，所述目标市调问卷事件是所述若干个市调问卷事件中的任一市调问卷事件，所述调查问卷文本碰撞语义反映所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据与所述目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据之间的文本语义碰撞特征；依据所述第一调查问卷文本语义
、
所述目标市调问卷事件的第二调查问卷文本语义以及所述调查问卷文本碰撞语义，对所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的联系权重进行识别，得到所述目标市调问卷事件对于所述调查问卷用户的影响评分；基于所述若干个市调问卷事件中每个市调问卷事件对于所述调查问卷用户的影响评分，对所述若干个市调问卷事件进行事件筛选，得到所述调查问卷用户的市调问卷关注事件
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据与目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行语义碰撞处理，得到所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的调查问卷文本碰撞语义，包括：对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据和所述目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行特征连接，得到所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的联动属性数据；对所述联动属性数据进行属性碰撞，得到所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的调查问卷文本碰撞语义
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据和所述目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行特征连接，得到所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的联动属性数据，包括：获得联动属性数据生成策略，所述联动属性数据生成策略用于指示生成所述联动属性数据的调查问卷用户属性数据种类和市调问卷事件种类；基于所述联动属性数据生成策略，对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据与所述目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行属性拼接，得到所述联动属性数据
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据和所述目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行特征连接，得到所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的联动属性数据，包括：对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据和所述目标市调问卷事件的市调问卷事件属性数据进行属性拼接，得到所述调查问卷用户与所述目标市调问卷事件之间的若干个基础属性数据；分别对每个所述基础属性数据进行匹配判别，得到每个所述基础属性数据对应的匹配性；其中，任一所述基础属性数据对应的匹配性用于表征构成所述基础属性数据的调查问
卷用户属性数据与市调问卷事件属性数据之间相关权重；基于每个所述基础属性数据对应的匹配性，对若干个所述基础属性数据进行优化，得到所述联动属性数据
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得反映调查问卷用户的调查问卷用户属性数据的第一调查问卷文本语义，包括：获得所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据；对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据进行属性碰撞，得到所述第一调查问卷文本语义
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据包括
X
个用户属性特征场景中的调查问卷用户属性数据，
X
为不小于2的整数；所述对所述调查问卷用户的调查问卷用户属性数据进行属性碰撞，得到所述第一调查问卷文本语义，包括：分别对所述
X
个用户属性特征场景中的每个用户属性特征场景中的调查问卷用户属性数据进行属性碰撞，得到对应用户属性特征场景中的用户问卷文本语义；对所述
X
个用户属性特征场景中的用户问卷文本语义进行相似度解析，得到所述第一调查问卷文本语义
。7.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述调查问卷用户的调...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢斌，盘春华，孔德兴，何沛波，古俊洁，李欢，梁灼彪，曾智浩，陈文强，
申请(专利权)人：广东省粤正评估咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：