【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用户评论回复管理领域，尤其涉及一种基于bert模型的恶意评论回复检测方法及系统。
技术介绍
1、在互联网社交媒体、在线论坛和电子商务平台中，用户评论的管理变得越来越重要。正面的评论可以促进产品销售和品牌形象，而负面或恶意评论则可能损害公司的声誉。及时监测和响应恶意评论可以帮助企业迅速采取行动，防止负面信息扩散，保护其他用户不会被误导或受到伤害，从而吸引更多用户参与互动，提高用户活跃度。
2、传统的恶意评论检测方法大多基于关键词匹配或固定规则的统计分析，这些方法虽然易于实现，但在面对复杂的语言现象和隐蔽的恶意意图时，准确性和效率都大打折扣。随着深度学习技术的发展。
3、基于关键词匹配或固定规则的统计分析容易忽略重要的上下文线索，评论回复是一个长对话的过程，需要考虑前后关系。而且不够灵活，只能识别事先设定的模式，一旦出现新的没见过的恶意评论就不知道如何识别。并且容易误报，他会把正常评论误判为恶意的。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于bert模型的恶意评论回复检测方法及系统。
2、根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于bert模型的恶意评论回复检测方法，所述恶意评论回复检测方法包括：
3、从平台摘取用户历史参与的评论回复数据，并进行分析数据；
4、对新发布的评论进行实时分析，进行数据监测和预警；
5、对确定的恶意评论进行风险响应和
6、可选的，所述从平台摘取用户历史参与的评论回复数据，并进行分析数据具体包括：
7、web埋点从平台抓取用户历史参与的评论回复数据；
8、利用正则表达式等工作对数据进行清洗，去除无关或干扰性的内容；
9、根据bert模型的需求，对文本进行预处理工作；
10、将词语拆解为多个片段，用于处理未见过的词汇；
11、对训练的数据进行人工特殊标记，明确标识恶意评论和非恶意的评论。
12、可选的，所述无关或干扰性的内容具体包括：url链接、表情符号和无关字符。
13、可选的，所述对文本进行预处理工作具体包括：对文本进行分词、编码、添加特殊标记。
14、可选的，所述对新发布的评论进行实时分析，进行数据监测和预警具体包括：对新发布的评论进行实时分析，快速判断是否含有恶意内容，根据历史数据分析，设定恶意评论的判定阈值，确保系统既能有效检测恶意评论，又尽量减少误报；
15、监测评论流中异常的行为模式，并进行提示预警。
16、可选的，所述异常的行为模式具体包括：短时间内大量恶意评论的出现.
17、可选的，所述对确定的恶意评论进行风险响应和处置具体包括：
18、对于确定的恶意评论，自动执行屏蔽、删除或标记操作；
19、向评论的作者发送警告信息；
20、对于系统不确定或者需进一步确认的评论，提交给人工审核团队进行判断；
21、定期生成恶意评论活动的报告，分析趋势，为后续策略调整提供依据。
22、本专利技术还提供了一种基于bert模型的恶意评论回复检测系统，所述检测系统包括：
23、数据采集与分析模块，用于从平台摘取用户历史参与的评论回复数据，并进行分析数据；
24、数据监测与预警模块，用于对新发布的评论进行实时分析，进行数据监测和预警；
25、风险响应与处置模块，用于对确定的恶意评论进行风险响应和处置。
26、本专利技术提供的一种基于bert模型的恶意评论回复检测方法及系统，所述恶意评论回复检测方法包括：从平台摘取用户历史参与的评论回复数据，并进行分析数据；对新发布的评论进行实时分析，进行数据监测和预警；对确定的恶意评论进行风险响应和处置。提升模型对复杂语言结构和长文本的处理能力，增强模型的泛化能力，使其能有效应对新出现的恶意评论类型，减少误报和漏报。
27、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于BERT模型的恶意评论回复检测方法，其特征在于，所述恶意评论回复检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于BERT模型的恶意评论回复检测方法，其特征在于，所述从平台摘取用户历史参与的评论回复数据，并进行分析数据具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于BERT模型的恶意评论回复检测方法，其特征在于，所述无关或干扰性的内容具体包括：URL链接、表情符号和无关字符。
4.根据权利要求2所述的一种基于BERT模型的恶意评论回复检测方法，其特征在于，所述对文本进行预处理工作具体包括：对文本进行分词、编码、添加特殊标记。
5.根据权利要求1所述的一种基于BERT模型的恶意评论回复检测方法，其特征在于，所述对新发布的评论进行实时分析，进行数据监测和预警具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于BERT模型的恶意评论回复检测方法，其特征在于，所述异常的行为模式具体包括：短时间内大量恶意评论的出现。
7.根据权利要求1所述的一种基于BERT模型的恶意评论回复检测方法，其特征在于，所述对确定的恶意评论进行
8.一种基于BERT模型的恶意评论回复检测系统，其特征在于，所述检测系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于bert模型的恶意评论回复检测方法，其特征在于，所述恶意评论回复检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于bert模型的恶意评论回复检测方法，其特征在于，所述从平台摘取用户历史参与的评论回复数据，并进行分析数据具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于bert模型的恶意评论回复检测方法，其特征在于，所述无关或干扰性的内容具体包括：url链接、表情符号和无关字符。
4.根据权利要求2所述的一种基于bert模型的恶意评论回复检测方法，其特征在于，所述对文本进行预处理工作具体包括：对文本进行分词、编码...
【专利技术属性】
技术研发人员：王思帆，
申请(专利权)人：北银金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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