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龙图腾网获悉广州力挚网络科技有限公司申请的专利评论标签挖掘方法及装置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：CN116108131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202111318293.4，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权评论标签挖掘方法及装置是由陆靖桥设计研发完成，并于2021-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本评论标签挖掘方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种评论标签挖掘方法及装置，该方法通过构建语料词库及构建语料标签库，输入语料词库及语料标签库至深度卷积网络训练得到评论分类模型。预处理得到评论文本序列，以步长不同的两种窗口对评论文本序列滑窗，得到待预测评论短句，根据选取概率值最大的标签作为当前待预测评论短句的匹配标签，最后输出与评论文本输出相匹配的匹配标签。由于采用聚类方式构建语料标签库，能够降低标签标注的运算工作量。采用不同步长的窗口对评论文本序列滑窗，选取概率值最大的标签作为当前待预测评论语句的匹配标签，匹配标签能够更加匹配当前待预测评论语句，进而让评论文本输出的匹配标签能够更加符合当前评论文本最真实的语义表示。

本发明授权评论标签挖掘方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种评论标签挖掘方法，其特征在于，包括： 构建语料词库； 根据所述语料词库采用聚类方式构建语料标签库； 把所述语料词库及语料标签库输入至深度卷积网络，训练得到评论分类模型； 获取评论文本，对所述评论文本进行断句，得到评论文本序列； 以步长不同的两种窗口对所述评论文本序列滑窗，得到若干待预测评论短句； 输入所述评论分类模型，利用所述评论分类模型输出与每一所述待预测评论短句相匹配的所有标签，选取概率值最大的所述标签作为当前所述待预测评论短句的匹配标签； 让所述评论文本输出相匹配的若干所述匹配标签；其中， 所述构建语料词库包括：获取全量训练评论文本；清洗所述全量训练评论文本；采用分词工具对所述全量训练评论文本进行分词，得到若干训练词；将每一所述训练词输入至开源词向量模型内，利用所述开源词向量模型输出每一所述训练词所对应的词向量，构建出所述语料词库； 所述待预测评论短句包括待预测评论单短句和待预测评论组合短句；判定所述待预测评论单短句与所述待预测评论组合短句是否有重叠部分，若有重叠部分，则对所述待预测评论短句相匹配的所述匹配标签与所述待预测评论组合短句相匹配的所述匹配标签进行差值运算，得到修正值； 若所述修正值大于第一阈值且所述待预测评论单短句相匹配的所述匹配标签的概率值大于第二阈值，则保留所述待预测评论单短句，移除所述待预测评论组合短句； 若修正值的绝对值小于第一阈值且所述待预测评论组合短句相匹配的所述匹配标签的概率值大于第二阈值，则移除所述待预测评论单短句，保留所述待预测评论组合短句； 若修正值大于第一阈值且所述待预测评论组合短句相匹配的所述匹配标签的概率值大于第三阈值，则移除所述待预测评论单短句，保留所述待预测评论组合短句。

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