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申请/专利权人：浪潮智能终端有限公司
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118172087A
主分类号：G06Q30/0201
分类号：G06Q30/0201;G06Q30/0282;G06Q30/0601;G06Q50/12;G06F40/30;G06N3/045
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本发明公开一种基于深度学习的重要性绩效竞争者分析方法，涉及数据处理技术领域，包括：构建并训练RoBERTa‑Cross情感分析模型，用于识别在线评论中属性的情感倾向，从而将在线评论转换为结构化数据；将在线评论结构化数据转换为属性得分值；采用互信息算法，计算各个属性的情感倾向对于在线评论整体情感倾向的贡献，即计算属性重要性；利用绘制矩阵图的方式，将属性得分值和属性重要性以数据为中心的方法划分为四个象限，为管理人员提供直观的竞争优劣势分析。本发明可以减少通过调查归纳获取属性数据的人工和时间成本，客观、准确地反映属性的重要性，提高重要性绩效竞争者分析的准确率。
主权项：1.一种基于深度学习的重要性绩效竞争者分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建并训练RoBERTa-Cross情感分析模型，用于识别在线评论中属性的情感倾向，从而将在线评论转换为结构化数据；S2、将在线评论结构化数据转换为属性得分值；S3、采用互信息算法，计算各个属性的情感倾向对于在线评论整体情感倾向的贡献，即计算属性重要性；S4、利用绘制矩阵图的方式，将属性得分值和属性重要性以数据为中心的方法划分为四个象限，为管理人员提供直观的竞争优劣势分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮智能终端有限公司 一种基于深度学习的重要性绩效竞争者分析方法
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