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龍圖騰網獲悉齊魯工業大學申請的專利一種基于自然語言處理技術的卡車用戶隱性需求挖掘方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117235253B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211724850.7，技術領域涉及：G06F16/35；該發明授權一種基于自然語言處理技術的卡車用戶隱性需求挖掘方法是由鄭楓;尹紅雨設計研發完成，并于2022-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自然語言處理技術的卡車用戶隱性需求挖掘方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于自然語言處理技術的卡車用戶隱性需求挖掘方法，該方法主要包括:獲取關于卡車的文獻和資料、HOWNET情感詞典和關于卡車的社交媒體評論文本；對原始評論文本進行有效性分析，得到有效評論文本；對卡車文獻和資料、HOWNET情感詞典和有效評論文本進行語料預處理，構建屬性詞匯庫和情感詞匯庫；對有效評論文本進行人工標注。本發明涉及用戶需求挖掘技術領域，具體地講，涉及一種基于自然語言處理技術的卡車用戶隱性需求挖掘方法。本發明要解決的技術問題是提供一種基于自然語言處理技術的卡車用戶隱性需求挖掘方法，方便卡車用戶隱性需求挖掘。

本發明授權一種基于自然語言處理技術的卡車用戶隱性需求挖掘方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自然語言處理技術的卡車用戶隱性需求挖掘方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一：基于Windows1064位操作系統和Ubuntu18.0.4操作系統，由PyCharm和Python3.6共同搭建實驗平臺，建立文件夾《卡車資料》、《情感詞典》、《在線評論》、《有效評論文本》； 步驟二：收集卡車的文獻和資料、情感詞典及評論文本，存儲到相應的文件夾下； 步驟三：分離出無效評論，將有效評論保存至《有效評論文本》文件夾下； 步驟四：利用NLPIR-ICICLAS漢語詞法分析系統對《卡車資料》及《有效評論文本》兩個文件夾中的數據進行語料預處理； 步驟五：分為屬性詞匯庫和情感詞匯庫，《卡車資料》文件夾中的內容經過NLPIR-ICICLAS漢語詞法分析系統分詞后得到的名詞或名詞詞組作為初始屬性詞匯庫；《情感詞典》文件夾中的內容作為初始情感詞匯庫；《有效評論文本》文件夾中的內容經過NLPIR-ICICLAS漢語詞法分析系統分詞后得到的名詞或名詞詞組作為候選屬性詞匯庫，形容詞或形容詞詞組作為候選情感詞匯庫；最后進行篩選去重，整理得到最終屬性詞匯庫和最終情感詞匯庫； 步驟六：對有效評論進行文本分類，人工標注后利用文本分類模型進行分類； 步驟七：規定顯性句式和隱性句式的判別標準，若該條評論文本中同時包含屬性詞匯和情感詞匯，則判定為顯性句式；若該條評論文本中只包含屬性詞匯，則判定為隱性句式； 步驟八：利用SO-PMI算法和HOWNET情感極性量化標準對上述結果進行情感極性分析與量化，整理得到屬性詞匯，情感均值集合； 步驟九：結合KANO模型和DEMATEL分析法構建卡車需求排序模型，利用KANO模型找到需求和用戶滿意度間的關系，進行需求屬性分類；根據DEMATEL分析法量化需求間的影響關系，最終給出清晰的排序策略； 步驟十：利用問卷調查法網絡調研部分卡車用戶對卡車產品各個設計要素的滿意度，與上述需求排序的結果做對比分析； 所述步驟六的具體流程為： 步驟六一：為防止進行文本分類時產生數據過擬合的現象，首先進行卡車產品設計要素分類工作，即根據《卡車平臺產品特征目錄》中的十類一級功能屬性對有效評論文本進行屬性分類； 步驟六二：對有效評論文本進行人工標注，即人工逐句判定有效評論文本屬于十類一級功能屬性標簽中的哪一類，在對應類目的標簽框中打“1”，其余類目的標簽框中打“0”，該數據集作為訓練集； 步驟六三：使用機器學習模型及深度學習模型學習訓練集，然后對未進行人工標注的有效評論文本進行屬性分類； 步驟六四：采用K折交叉驗證法選出文本分類結果中準確率最高的結果進行后續研究。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人齊魯工業大學，其通訊地址為：250353 山東省濟南市長清區大學路3501號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。