[發明專利]負面情緒原因識別方法、設備及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201811135410.1
• 申請日: 2018-09-27
• 公開（公告）號: CN109359181B
• 公開（公告）日: 2021-11-19
• 發明（設計）人: 趙偉偉;楊海軍;徐倩;楊強
• 申請（專利權）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/35;G06F40/289
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國;魏蘭

1.一種負面情緒原因識別方法，其特征在于，所述負面情緒原因識別方法包括以下步驟：

當獲取到待識別句子后，生成所述待識別句子對應的句子模式；

所述當獲取到待識別句子后，生成所述待識別句子對應的句子模式的步驟包括：

當獲取到待識別句子后，對所述待識別句子進行分詞操作，得到所述待識別句子對應的詞序列；

確定所述詞序列中各個詞的詞性，并獲取所述詞序列中各個詞對應的同義詞；

根據所述詞序列中的各個詞，各個詞的詞性和各個詞對應的同義詞生成所述待識別句子的句子模式；

將所述句子模式與預存的負面情緒模式進行匹配，得到匹配結果；

若根據所述匹配結果確定所述句子模式與所述負面情緒模式結構相同，且所述句子模式中至少存在一個元素與所述負面情緒模式的元素相同，則確定所述負面情緒模式對應的原因為所述待識別句子對應負面情緒的產生原因。

2.如權利要求1所述的負面情緒原因識別方法，其特征在于，所述當獲取到待識別句子后，生成所述待識別句子對應的句子模式的步驟之前，還包括:

獲取預設時長內用戶對應的歷史句子；

采用預設的情感分析算法在所述歷史句子中獲取表示負面情緒的目標句子，根據所述目標句子構建負面情緒模式；

將所構建的所述負面情緒模式與對應的產生原因關聯存儲。

3.如權利要求2所述的負面情緒原因識別方法，其特征在于，所述采用預設的情感分析算法在所述歷史句子中獲取表示負面情緒的目標句子，根據所述目標句子構建負面情緒模式的步驟之后，還包括：

檢測所構建的所述負面情緒模式中是否存在模式相同的目標模式；

若存在所述目標模式，則對所述目標模式執行去重操作，得到去重后的所述負面情緒模式；

所述將所構建的所述負面情緒模式與對應的產生原因關聯存儲的步驟包括：

將去重后的所述負面情緒模式與對應的產生原因關聯存儲。

4.如權利要求3所述的負面情緒原因識別方法，其特征在于，所述若存在所述目標模式，則對所述目標模式執行去重操作，得到去重后的所述負面情緒模式的步驟包括：

若存在所述目標模式，則確定各個目標模式對應的目標句子的長度；

在所述目標模式對應的目標句子中，保留長度最長的目標句子對應的目標模式，刪除剩余的所述目標模式，以得到去重后的所述負面情緒模式。

5.如權利要求2所述的負面情緒原因識別方法，其特征在于，所述采用預設的情感分析算法在所述歷史句子中獲取表示負面情緒的目標句子，根據所述目標句子構建負面情緒模式的步驟之后，還包括：

獲取待測試句子，將所述待測試句子對應的測試模式與所構建的負面情緒模式進行匹配，得到所述待測試句子的情緒識別結果；

輸出所述情緒識別結果，以供對應的審核人員根據所述情緒識別結果審核所構建的負面情緒模式。

6.如權利要求2所述的負面情緒原因識別方法，其特征在于，所述采用預設的情感分析算法在所述歷史句子中獲取表示負面情緒的目標句子，根據所述目標句子構建負面情緒模式的步驟包括：

采用預設的情感分析算法在所述歷史句子中獲取表示負面情緒的目標句子，生成所述目標句子對應的完整模式；

根據預設的裁剪規則裁剪所述完整模式，以構建所述目標句子對應的負面情緒模式。

7.如權利要求1至6任一項所述的負面情緒原因識別方法，其特征在于，所述若根據所述匹配結果確定所述句子模式與所述負面情緒模式結構相同，且所述句子模式中至少存在一個元素與所述負面情緒模式的元素相同，則確定所述負面情緒模式對應的原因為所述待識別句子對應負面情緒的產生原因的步驟之后，還包括：

根據與所述句子模式匹配的所述負面情緒模式確定所述待識別句子對應的負面情緒強度類型，并輸出所述產生原因和所述負面情緒強度類型；

根據所述產生原因和所述負面情緒強度類型確定安撫負面情緒的安撫方案，并執行所述安撫方案。