[發明專利]文本的分析方法、裝置和系統

有效

• 申請號: 201811426073.1
• 申請日: 2018-11-27
• 公開（公告）號: CN111241842B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 宋凱嵩;孫常龍;林君;劉曉鐘
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30
• 代理公司: 北京博浩百睿知識產權代理有限責任公司 11134
• 代理人: 褚敏;宋子良

1.一種文本的分析方法，包括：

獲取文本數據，其中，所述文本數據包括了至少一種產品的實體信息和屬性信息；

基于多視角情感分析模型處理所述文本數據，預測得到所述文本數據所包括的情感信息，其中，所述多視角情感分析模型用于根據所述實體信息和所述屬性信息對所述產品在預設屬性上的情感信息進行預測，所述情感信息用于表征所述文本數據所表示的情感傾向性信息；

輸出所述文本數據所包括的情感信息；

其中，基于多視角情感分析模型處理所述文本數據，預測得到所述文本數據所包括的情感信息，包括：基于所述文本數據獲取所述文本數據的語義向量、所述實體信息對應的實體向量和所述屬性信息對應的屬性向量；通過所述語義向量對所述實體向量進行更新，生成第一文本向量；通過所述語義向量對所述屬性向量進行更新，生成第二文本向量；將所述第一文本向量和所述第二文本向量進行組合后，通過分類器根據組合的結果確定所述文本數據的情感信息；

其中，通過所述語義向量對所述實體向量進行更新，生成第一文本向量，包括：獲取融合組件和預設的迭代層數，其中，所述融合組件用于將所述實體向量和所述語義向量進行融合；根據當前層的實體詞語和所述語義向量，通過注意力機制得到當前層的實體語義向量；由融合組件對當前層的語義向量和當前層的實體詞語向量進行融合，得到當前層的第一文本向量；檢測所述當前層是否達到所述預設的迭代層數，如果所述當前層達到所述預設的迭代層數，則確定所述當前層第一文本向量為所述第一文本向量，否則繼續將所述當前層的第一文本向量作為下一層的實體向量輸出至下一層融合組件；

其中，由融合組件對當前層的語義向量和當前層的實體詞語向量進行融合，得到當前層的第一文本向量，包括：將所述當前層的實體語義向量輸入至第一雙曲正切函數，得到第一運算結果，將所述當前層的實體向量輸入至第二雙曲正切函數，得到第二運算結果；將所述當前層的實體語義向量和所述當前層的實體向量共同輸入至邏輯斯蒂克函數，得到第三運算結果；將所述第一運算結果和所述第三運算結果進行加權，得到第四運算結果；將1減所述第三運算結果得到的差值，與所述第二運算結果進行加權，得到第五運算結果；將所述第四運算結果和所述第五運算結果進行求和，得到所述當前層的第一文本向量。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，基于所述文本數據獲取所述文本數據的語義向量、所述實體信息對應的實體向量和所述屬性信息對應的屬性向量，包括：

獲取所述文本數據的三元組信息，其中，所述三元組信息包括：所述文本數據的文本內容，表示所述實體信息的實體詞語，和表示所述預設屬性的屬性詞語；

對所述三元組信息進行向量化處理，得到所述文本數據的語句向量，所述實體詞語的實體詞語向量和所述預設屬性的屬性詞語向量；

對所述實體詞語向量進行線性組合編碼，得到所述實體向量；

對所述屬性詞語向量進行線性組合編碼，得到所述屬性向量；

根據所述語句向量、所述實體向量和所述屬性向量生成所述語義向量。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述方法還包括：

對所述文本數據進行預處理，其中，所述預處理包括如下任意一項或多項：分詞處理、詞根還原以及噪聲剔除。

4.根據權利要求2所述的方法，其中，在所述實體信息包括多個實體詞語的情況下，對所述實體詞語向量進行線性組合編碼，得到所述實體向量，包括：

獲取多個所述實體詞語向量在相同位置的元素的平均值；

確定每個位置的平均值為所述實體向量在所述每個位置的元素，并根據所述每個位置的元素得到所述實體向量。