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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國(guó)計(jì)量大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本與圖片的電商服裝缺陷評(píng)估方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN112016324B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202010916327.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本與圖片的電商服裝缺陷評(píng)估方法是由徐新勝;李晗設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-09-03向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本與圖片的電商服裝缺陷評(píng)估方法在說明書摘要公布了：電商缺陷檢測(cè)及評(píng)估多針對(duì)于文本進(jìn)行建模分析。本發(fā)明公開了一種新的一種基于網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本與圖片的電商服裝缺陷評(píng)估方法。該方法爬取客戶反饋數(shù)據(jù)建立基于圖片以及對(duì)應(yīng)于圖片的文本數(shù)據(jù)集。使用FasterR?CNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖片缺陷檢測(cè)，基于情感詞典提取評(píng)論文本中缺陷及嚴(yán)重度，通過結(jié)合文本與圖片的嚴(yán)重性評(píng)估計(jì)算模型計(jì)算該類服裝缺陷嚴(yán)重性。該方法更充分利用客戶反饋數(shù)據(jù)，結(jié)果可信度、精準(zhǔn)度更高。

本發(fā)明授權(quán)一種基于網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本與圖片的電商服裝缺陷評(píng)估方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本與圖片的電商服裝缺陷評(píng)估方法，具體步驟如下：1采集電商客戶反饋數(shù)據(jù)，建立缺陷數(shù)據(jù)集；網(wǎng)絡(luò)爬取電商平臺(tái)中服裝評(píng)論文本以及對(duì)應(yīng)的評(píng)論圖片，建立服裝缺陷圖像數(shù)據(jù)集和對(duì)應(yīng)的文本數(shù)據(jù)集；a.服裝缺陷圖片數(shù)據(jù)集，作為負(fù)類型樣本包括：起球、破洞、脫色、開線、脫線、臟污，負(fù)樣本數(shù)據(jù)與正常樣本數(shù)據(jù)1：1構(gòu)成圖片樣本數(shù)據(jù)集，通過圖像裁剪、翻轉(zhuǎn)、增加噪聲數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作擴(kuò)充數(shù)據(jù)量；b.評(píng)論文本數(shù)據(jù)集，對(duì)特殊字符以及無意義文本清洗，通過起球、破洞、脫色、開線、脫線、臟污缺陷標(biāo)注構(gòu)建缺陷詞庫(kù)；2使用訓(xùn)練好的VGG-16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特征提取網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過不同層卷積計(jì)算提取原始圖像中包含高層次特征與低層次特征生成的兩種特征圖，特征圖分為兩路，被后續(xù)RPN網(wǎng)絡(luò)和RoIPolling網(wǎng)絡(luò)所共享；3訓(xùn)練RPN網(wǎng)絡(luò)獲取候選框位置，針對(duì)候選框篩選候選區(qū)域，并生成固定尺寸的特征圖，判別候選區(qū)域所屬物體類別，最終回歸物體的精確位置；4利用訓(xùn)練好的FasterR-CNN模型對(duì)于輸入圖像是否是服裝缺陷進(jìn)行檢測(cè)；5對(duì)文本評(píng)論進(jìn)行分詞，構(gòu)造重復(fù)串，對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行頻率過濾、互信息過濾、左右熵過濾，添加新詞到停詞表中，基于多個(gè)公開詞典構(gòu)建情感詞典；6對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行切割，輸入短文本以及圖片檢測(cè)缺陷，通過缺陷詞庫(kù)以及情感詞典輸出此類標(biāo)記，通過融合圖片及文本信息的情感計(jì)算公式獲取缺陷嚴(yán)重程度。

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