一种产品创新概念挖掘方法、装置、存储介质及终端设备与流程

技术特征：
1.一种产品创新概念挖掘方法，其特征在于，包括：从网络平台中获取文本数据；对所述文本数据进行预处理，以去除所述文本数据中的重复数据和无关数据；对处理后的文本数据进行概念识别，获得若干个维度下的实体词；对所述若干个维度下的实体词进行分析，获得语义关系分析结果和情感分析结果；将所述语义关系分析结果和所述情感分析结果输入预设的趋势数据计算模型，输出产品创新概念榜单；其中，所述产品创新概念榜单中包括挖掘到的至少一个创新概念。2.如权利要求1所述的产品创新概念挖掘方法，其特征在于，所述产品创新概念榜单中还包括每一个所述创新概念对应的趋势增长指数、趋势规模指数和趋势情感指标；所述趋势增长指数用于指示当前趋势在对应的统计周期内的网络平台数据增长情况的综合指标；所述趋势规模指数用于指示当前趋势在对应的统计周期内的网络平台数据占比情况的综合指标；所述趋势情感指数用于指示当前趋势在对应的统计周期内的网络平台情感指数；其中，所述趋势情感指数=（趋势正面声量-趋势负面声量）/（趋势正面声量 趋势负面声量）*100%。3.如权利要求2所述的产品创新概念挖掘方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述产品创新概念榜单分析所述创新概念对应的趋势类型；其中，所述趋势类型为潜力趋势、机会趋势、成熟趋势或爆品趋势。4.如权利要求3所述的产品创新概念挖掘方法，其特征在于，所述根据所述产品创新概念榜单分析所述创新概念对应的趋势类型，具体包括：根据所述产品创新概念榜单判断所述创新概念对应的所述趋势增长指数和所述趋势规模指数是否大于预设阈值；当所述趋势增长指数不大于预设阈值且所述趋势规模指数不大于预设阈值时，确定所述创新概念对应的趋势类型为潜力趋势；当所述趋势增长指数不大于预设阈值且所述趋势规模指数大于预设阈值时，确定所述创新概念对应的趋势类型为机会趋势；当所述趋势增长指数大于预设阈值且所述趋势规模指数不大于预设阈值时，确定所述创新概念对应的趋势类型为成熟趋势；当所述趋势增长指数大于预设阈值且所述趋势规模指数大于预设阈值时，确定所述创新概念对应的趋势类型为爆品趋势。5.如权利要求1~4中任一项所述的产品创新概念挖掘方法，其特征在于，所述对所述文本数据进行预处理，以去除所述文本数据中的重复数据和无关数据，具体包括：对所述文本数据进行文本聚类、文本去重和文本分类处理，以去除所述文本数据中的重复数据和无关数据，获得所述处理后的文本数据。6.如权利要求1~4中任一项所述的产品创新概念挖掘方法，其特征在于，所述对处理后的文本数据进行概念识别，获得若干个维度下的实体词，具体包括：利用实体识别算法对所述处理后的文本数据进行概念识别，获得若干个维度下的实体词；其中，每一个实体词对应一个维度，并且维度是根据产品分类进行设置的，每一种产品
分类对应至少两个维度。7.如权利要求1~4中任一项所述的产品创新概念挖掘方法，其特征在于，所述对所述若干个维度下的实体词进行分析，获得语义关系分析结果和情感分析结果，具体包括：利用训练后的实体关系识别模型，结合所述处理后的文本数据，对所述若干个维度下的实体词进行语义关系分析，获得所述语义关系分析结果；其中，所述语义关系分析结果中包括实体词对之间的关联关系；利用训练后的情感分析模型，结合所述处理后的文本数据，对所述若干个维度下的实体词进行情感分析，获得所述情感分析结果；其中，所述情感分析结果中包括实体词对应的情感标签。8.一种产品创新概念挖掘装置，其特征在于，用于实现如权利要求1~7中任一项所述的产品创新概念挖掘方法，所述装置包括：文本数据获取模块，用于从网络平台中获取文本数据；文本数据预处理模块，用于对所述文本数据进行预处理，以去除所述文本数据中的重复数据和无关数据；概念识别模块，用于对处理后的文本数据进行概念识别，获得若干个维度下的实体词；实体词分析模块，用于对所述若干个维度下的实体词进行分析，获得语义关系分析结果和情感分析结果；创新概念挖掘模块，用于将所述语义关系分析结果和所述情感分析结果输入预设的趋势数据计算模型，输出产品创新概念榜单；其中，所述产品创新概念榜单中包括挖掘到的至少一个创新概念。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如权利要求1~7中任一项所述的产品创新概念挖掘方法。10.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如权利要求1~7中任一项所述的产品创新概念挖掘方法。

技术总结
本发明公开了一种产品创新概念挖掘方法、装置、存储介质及终端设备，所述方法包括：从网络平台中获取文本数据；对所述文本数据进行预处理，以去除所述文本数据中的重复数据和无关数据；对处理后的文本数据进行概念识别，获得若干个维度下的实体词；对所述若干个维度下的实体词进行分析，获得语义关系分析结果和情感分析结果；将所述语义关系分析结果和所述情感分析结果输入预设的趋势数据计算模型，输出产品创新概念榜单，所述产品创新概念榜单中包括挖掘到的至少一个创新概念。采用本发明的技术方案能够大幅降低人工参与程度，实现智能化、高效挖掘产品创新概念，并且结合多维度进行产品创新概念挖掘，从而提高了挖掘结果的准确性。性。性。


技术研发人员：徐亚波 马晓芳 朱红波 方正 李旭日
受保护的技术使用者：广州数说故事信息科技有限公司
技术研发日：2022.10.17
技术公布日：2022/11/11