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龙图腾网恭喜中国计量大学申请的专利一种基于网络评论文本与图片的电商服装缺陷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：CN112016324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202010916327.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于网络评论文本与图片的电商服装缺陷评估方法是由徐新胜;李晗设计研发完成，并于2020-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网络评论文本与图片的电商服装缺陷评估方法在说明书摘要公布了：电商缺陷检测及评估多针对于文本进行建模分析。本发明公开了一种新的一种基于网络评论文本与图片的电商服装缺陷评估方法。该方法爬取客户反馈数据建立基于图片以及对应于图片的文本数据集。使用FasterR‑CNN网络进行图片缺陷检测，基于情感词典提取评论文本中缺陷及严重度，通过结合文本与图片的严重性评估计算模型计算该类服装缺陷严重性。该方法更充分利用客户反馈数据，结果可信度、精准度更高。

本发明授权一种基于网络评论文本与图片的电商服装缺陷评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网络评论文本与图片的电商服装缺陷评估方法，具体步骤如下：1采集电商客户反馈数据，建立缺陷数据集；网络爬取电商平台中服装评论文本以及对应的评论图片，建立服装缺陷图像数据集和对应的文本数据集；a.服装缺陷图片数据集，作为负类型样本包括：起球、破洞、脱色、开线、脱线、脏污，负样本数据与正常样本数据1：1构成图片样本数据集，通过图像裁剪、翻转、增加噪声数据增强操作扩充数据量；b.评论文本数据集，对特殊字符以及无意义文本清洗，通过起球、破洞、脱色、开线、脱线、脏污缺陷标注构建缺陷词库；2使用训练好的VGG-16卷积神经网络作为特征提取网络，经过不同层卷积计算提取原始图像中包含高层次特征与低层次特征生成的两种特征图，特征图分为两路，被后续RPN网络和RoIPolling网络所共享；3训练RPN网络获取候选框位置，针对候选框筛选候选区域，并生成固定尺寸的特征图，判别候选区域所属物体类别，最终回归物体的精确位置；4利用训练好的FasterR-CNN模型对于输入图像是否是服装缺陷进行检测；5对文本评论进行分词，构造重复串，对分词结果进行频率过滤、互信息过滤、左右熵过滤，添加新词到停词表中，基于多个公开词典构建情感词典；6对评论文本进行切割，输入短文本以及图片检测缺陷，通过缺陷词库以及情感词典输出此类标记，通过融合图片及文本信息的情感计算公式获取缺陷严重程度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国计量大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市学源街258号中国计量大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。