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[發(fā)明專利]一種文本數(shù)據(jù)的信息處理方法、裝置在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201811440004.6 申請日: 2018-11-29
公開(公告)號: CN109284389A 公開(公告)日: 2019-01-29
發(fā)明(設(shè)計)人: 付博 申請(專利權(quán))人: 北京國信宏數(shù)科技有限責(zé)任公司
主分類號: G06F16/35 分類號: G06F16/35;G06F17/27
代理公司: 北京國貝知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11698 代理人: 柯俊
地址: 100079 北京市*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 文本數(shù)據(jù) 情緒 信息處理 自然語言處理技術(shù) 計算機(jī)存儲介質(zhì) 分類模型 負(fù)面情緒 固有缺陷 后續(xù)程序 機(jī)器學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 信心指數(shù)
【說明書】:

發(fā)明提供一種基于文本數(shù)據(jù)的信息處理方法、裝置,該方法包括:獲取文本數(shù)據(jù);基于所述文本數(shù)據(jù)和已經(jīng)訓(xùn)練好的分類模型得到所述文本數(shù)據(jù)的情緒傾向結(jié)果,其中,所述情緒傾向結(jié)果包括正面情緒的數(shù)量或負(fù)面情緒的數(shù)量;根據(jù)所述情緒傾向結(jié)果得到所述文本數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)信心指數(shù)。根據(jù)本發(fā)明的方法、系統(tǒng)及計算機(jī)存儲介質(zhì),基于自然語言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的數(shù)據(jù)采集時間長、成本高固有缺陷,為后續(xù)程序提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及數(shù)據(jù)處理的方法及裝置。

背景技術(shù)

當(dāng)前,我國對各種指數(shù)的研究主要是由國家統(tǒng)計局采用傳統(tǒng)的調(diào)查方法進(jìn)行匯總計算而成,完成該項工作需要大量的人力、物力、金錢以及時間成本,同時,這些數(shù)據(jù)的公布往往存在一定時期的滯后。在互聯(lián)網(wǎng)時代,信息傳輸速度極快,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)資源呈現(xiàn)爆炸式增長,通過對互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)的挖掘及分析可以獲取及時、全面的經(jīng)濟(jì)信息,進(jìn)而編制出一系列反映經(jīng)濟(jì)形勢發(fā)展趨勢的指數(shù),在這些指數(shù)中蘊(yùn)含著網(wǎng)民對當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢的總體評價,對經(jīng)濟(jì)前景、收入水平、收入預(yù)期以及消費心理狀態(tài)的主觀感受,有助于政府和企業(yè)及時有效的做出相關(guān)決策。

目前基于網(wǎng)絡(luò)文本的消費者信心指數(shù),多是利用網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù),雖然大量的搜索數(shù)據(jù)可以表征一定的趨勢性(如流感爆發(fā)),但如果能從文本中抽取也主觀性的觀點以及心理感覺受的話,可以更加準(zhǔn)確的對經(jīng)濟(jì)信心指數(shù)進(jìn)行研究。

因此,現(xiàn)有技術(shù)中存在數(shù)據(jù)采集時間長、成本高的缺陷。

發(fā)明內(nèi)容

考慮到上述問題而提出了本發(fā)明。本發(fā)明提供了一種文本數(shù)據(jù)的信息處理方法、系統(tǒng)及計算機(jī)存儲介質(zhì),彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的數(shù)據(jù)采集時間長、成本高固有缺陷,為后續(xù)程序提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

根據(jù)本發(fā)明一方面,提供了一種文本數(shù)據(jù)的信息處理方法,所述方法包括:

獲取文本數(shù)據(jù);

基于所述文本數(shù)據(jù)和已經(jīng)訓(xùn)練好的分類模型得到所述文本數(shù)據(jù)的情緒傾向結(jié)果,其中,所述情緒傾向結(jié)果包括正面情緒的數(shù)量或負(fù)面情緒的數(shù)量;

根據(jù)所述情緒傾向結(jié)果得到經(jīng)濟(jì)信心指數(shù)。

示例性地,所述獲取文本數(shù)據(jù)包括:基于互聯(lián)網(wǎng)爬蟲技術(shù)獲取互聯(lián)網(wǎng)中的所述文本數(shù)據(jù)。

示例性地,所述得到所述文本數(shù)據(jù)的情緒傾向結(jié)果包括:對所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取得到所述文本數(shù)據(jù)的分類特征,其中,分類特征包括觀點觸發(fā)詞特征、觀點主題特征、短語句法特征、詞語表示特征、情感詞特征、或情感上下文特征中的至少一個。

示例性地,所述分類模型的訓(xùn)練包括:

對已經(jīng)標(biāo)注情緒傾向的訓(xùn)練樣本進(jìn)行分類特征提取,并將所述分類特征作為輸入,所述訓(xùn)練樣本的情緒傾向結(jié)果作為輸出,訓(xùn)練得到分類模型。

示例性地,所述分類模型包括支持向量機(jī)模型,或隨機(jī)森林模型、或決策樹模型、或樸素貝葉斯模型。

示例性地,所述進(jìn)行觀點觸發(fā)詞特征提取包括:基于文本樣本,采用TFIDF計算文本樣本中的詞的權(quán)重,得到觀點觸發(fā)詞的集合;根據(jù)所述觀點觸發(fā)詞對所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行觀點觸發(fā)詞特征提取;或者,所述進(jìn)行觀點主題特征提取包括:基于預(yù)定的觀點主題關(guān)鍵詞對所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行觀點主題特征提取;或者,所述進(jìn)行短語句法特征提取包括:采用短語句法分析器對所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行短語句法特征提取;或者所述進(jìn)行詞語表示特征提取包括:基于詞語向量表示學(xué)習(xí)對所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞語表示特征提取。

示例性地,所述進(jìn)行情感詞特征提取包括:

基于已經(jīng)標(biāo)注情感傾向極性得分的文本樣本,提取情感詞作為輸入,極性得分作為輸出,訓(xùn)練情感詞模型;

根據(jù)所述文本數(shù)據(jù)和所述情感詞模型,得到所述文本數(shù)據(jù)的情感詞極性得分作為情感詞特征。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實用新型專利、外觀設(shè)計專利(升級中);

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