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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于数据分析的口碑信息评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119691188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411765888.8，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于数据分析的口碑信息评估方法是由汪亮;蒋宇舟;陶先平设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据分析的口碑信息评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数据分析的口碑信息评估方法，涉及信息评估技术领域，通过爬虫技术获取论坛中的生成的内容；将原始句子置入过滤器中，通过过滤器的筛选后得到正式的口碑方面；通过NLP技术提取原始句子中的形容词性词语、程度副词和否定词，并对其进行评估；结合程度副词和形容词的情感赋值得出口碑评价积极程度评分，根据评分结果判断口碑评价积极程度；输出获取的口碑极性和口碑评价积极程度；本发明将整个口碑挖掘的任务划分为多个子任务进行拆分化简，很大程度上缓解了数据稀缺和标注质量的问题，并且通过计算口碑积极程度评分，能够在达到提取更多的口碑信息时保持较高准确率的同时判断出口碑评价的积极程度。

本发明授权基于数据分析的口碑信息评估方法在权利要求书中公布了：1.基于数据分析的口碑信息评估方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、通过爬虫技术获取论坛中的生成的内容，定义为原始句子； S2、将原始句子置入过滤器中，通过过滤器的筛选后得到正式的口碑方面； S3、通过NLP技术提取原始句子中的形容词性词语，对形容词进行分类并对其感情倾向进行评估从而得到口碑观点； S4、通过NLP技术提取原始句子中的程度副词和否定词，并且对提取到的程度副词进行情感加强程度评估； S5、结合程度副词和形容词的情感赋值得出口碑评价积极程度评分，根据评分结果判断口碑评价积极程度； S6、输出获取的口碑极性和口碑评价积极程度； 在步骤S2中：将原始句子置入过滤器中，根据词性过滤、停用词过滤后重新组合成为名词或名词组，并且把重新组合的名词及名词词组定义为口碑方面候选词，将口碑方面候选词置入第二个过滤器，由微调后的Bert模型筛选后得到正式的口碑方面词语； 在步骤S2中：包括以下步骤： S2-1：通过装载python的nltk库从NLTKCorpora中导入词性标记所需的数据，导入停用词数据集； S2-2：对原始句子分词后进行POSTagging操作，标记每个单词的词性； S2-3：在获取每个单词的词性后，选择过滤掉包含'CC','CD','DT','JJ','JJR','JJS','MD','RB','RBR','UH','VB','VBD','VBG','VBN','VBP','VBZ'的词性； S2-4：使用停用词数据集对上一步结果再进行一轮过滤； S2-5：将剩余的单词按照其在原始句子中的位置关系进行组合，组合后的单词或词组进入口碑方面的候选队列； S2-6：人工标记一批数据用来微调Bert，让其计算某个口碑方面候选词是对应原始句子中真正的口碑方面信息的概率，Bert接收的输入为口碑方面候选词和原始句子的组合，输出为判断为口碑方面的概率值p，若p大于z，则认为输入的口碑方面候选词是对应原始句子中口碑方面的词语； 在步骤S6中：根据得到的口碑方面和口碑观点，以及最初的原始句子，排列出三种组合方式“口碑方面+原始句子”、“口碑方面+口碑观点”、“口碑方面+原始句子+口碑观点”，根据每种组合方式分别去微调Bert，输入为当前的组合方式，输出三个标签的概率，选择三种组合方式中准确率最高的一种组合方式作为最终方案，并通过Bert计算得到的标签即为当前口碑方面所对应的口碑极性；并且输出计算得到的口碑评价积极程度评分，得到口碑信息的评估结果，计算得出的评价积极程度评分有三种情况，分别为y0、y=0和y0，分别对应口碑评价积极程度的积极、中性、消极三种情况。

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