基于文本评论的线上品牌评估方法

摘要

本发明公开了一种基于文本评论的线上品牌评估方法，解决了现有技术中如何收集品牌信息和利用品牌产品相关评论进行识别评估的问题。本发明包括①收集目标品牌在各大电商网站上商品的相关评论文本；②随机选择评论数据分词，并进行标注；③将标注完成的评论数据作为隐马尔可夫算法模型的训练集数据；④训练出隐马尔可夫算法模型的参数，识别商品评论数据，得到结构化的情感描述语料；⑤处理情感描述语料，保留跟商品本身和品牌文化相关的评价性描述；⑥利用机器学算法，给予目标品牌登记分类和量化评分；⑦存储目标品牌评估结果，按时间线定期更新品牌评估。本发明解决了线上品牌的信息收集问题，也能准确评估一个品牌的价值和持续性。

主权项

基于文本评论的线上品牌评估方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）收集目标品牌在电商网站上商品的相关评论文本；（2）选择评论数据分词，并进行标注；将标注完成的评论数据作为隐马尔可夫算法模型的训练集数据；（3）通过训练集数据训练出隐马尔可夫算法模型的参数，并识别商品评论数据，得到结构化的情感描述语料；（4）处理情感描述语料，保留其中跟商品本身和品牌文化相关的评价性描述；（5）基于目标品牌旗下商品的评价数据向量化，利用机器学习算法，给予目标品牌等级分类和量化评分；（6）存储目标品牌评估结果，按时间线定期更新品牌评估。