[發(fā)明專利]基于本體模型和多核支持向量機(jī)的情感原因抽取方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811303734.1
• 申請(qǐng)日: 2018-11-02
• 公開（公告）號(hào): CN109670045A
• 公開（公告）日: 2019-04-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 謝英杰;孫越恒;王文俊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 天津大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/36
• 分類號(hào): G06F16/36;G06F16/951;G06F17/27;G06K9/62
• 代理公司: 天津市北洋有限責(zé)任專利代理事務(wù)所 12201
• 代理人: 程小艷

1.基于本體模型和多核支持向量機(jī)的情感原因抽取方法，其特征在于，該方法主要步驟為：首先構(gòu)建情感原因語(yǔ)料庫(kù)；然后根據(jù)ABC本體模型構(gòu)建情感原因本體模型；在此模型上基于支持向量機(jī)算法對(duì)情感原因事件進(jìn)行識(shí)別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于本體模型和多核支持向量機(jī)的情感原因抽取方法，其特征在于，具體步驟如下：

1)編寫爬蟲代碼，爬取新聞數(shù)據(jù)，每一條新聞數(shù)據(jù)內(nèi)容包括：帖子標(biāo)題、帖子內(nèi)容、帖子發(fā)表時(shí)間、新聞url；

2)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去掉停用詞，進(jìn)行分詞；

3)構(gòu)建情感原因語(yǔ)料庫(kù)；

4)根據(jù)ABC本體模型構(gòu)建情感原因本體模型；

5)通過融合情感原因領(lǐng)域中情感事件、情感原因、人、地域、行為等概念與概念之間的關(guān)系拓展情感原因本體模型；

6)根據(jù)三元關(guān)系構(gòu)建情感原因樹；

7)判斷輸入語(yǔ)句是否含有情感詞；

8)利用支持向量機(jī)算法對(duì)情感原因事件進(jìn)行抽取；

9)采用精確率P值，召回率R值和F值對(duì)情感事件抽取算法進(jìn)行評(píng)估；

10)在情感原因本體模型上對(duì)情感原因進(jìn)行分析。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于本體模型和多核支持向量機(jī)的情感原因抽取方法，其特征在于，所述步驟1)主要是利用JAVA語(yǔ)言在myeclipse的環(huán)境平臺(tái)下，利用包括Struts,Spring,Hibernate框架技術(shù)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于本體模型和多核支持向量機(jī)的情感原因抽取方法，其特征在于，所述步驟2)中用現(xiàn)有的中文分詞工具進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，預(yù)處理步驟包括去掉停用詞、斷句、分詞、詞性標(biāo)注或語(yǔ)義分析。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于本體模型和多核支持向量機(jī)的情感原因抽取方法，其特征在于，所述斷句處理主要是利用現(xiàn)有的分詞器實(shí)現(xiàn)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于本體模型和多核支持向量機(jī)的情感原因抽取方法，其特征在于，所述分詞器主要包括word分詞器、Ansj分詞器、斯坦福分詞、Lucene&Nutch分詞器、斯坦福分詞器或Lucene&Nutch分詞器、Hanlp、Jieba。

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于本體模型和多核支持向量機(jī)的情感原因抽取方法，其特征在于，所述步驟4)情感原因本體模型主要是根據(jù)前因-行為-后果的ABC本體模型進(jìn)行構(gòu)建，ABC本體模型主要是根據(jù)事件進(jìn)行建模，事件的內(nèi)容主要是通過agent、action、situation、event、place描述。

8.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于本體模型和多核支持向量機(jī)的情感原因抽取方法，其特征在于，所述步驟5)具體是：對(duì)導(dǎo)致事件因子進(jìn)行擴(kuò)展、對(duì)地域進(jìn)行擴(kuò)展、對(duì)情感進(jìn)行擴(kuò)展。