[發明專利]情感關鍵詞的獲取方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201811523511.6
• 申請日: 2018-12-13
• 公開（公告）號: CN109783800A
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發明（設計）人: 郭輝;戴祥鷹;林義明
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F17/27
• 分類號: G06F17/27
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 朱穎;劉芳

本申請實施例提供一種情感關鍵詞的獲取方法、裝置、設備及存儲介質，通過獲取待處理的目標文本；基于預設的第一模型對所述目標文本進行處理，獲得用于表達所述目標文本情感傾向的第一情感關鍵詞，其中，所述第一模型是基于標注有情感傾向的語料訓練獲得的模型；基于預設的第二模型對所述第一情感關鍵詞進行所述處理的反向處理，獲得所述目標文本中影響所述目標文本情感傾向的第二情感關鍵詞。本申請實施例提供的技術方案，能夠在實現情感關鍵詞提取的同時，降低模型訓練過程中語料標注的工作量，提高情感關鍵詞提取的靈活性和豐富性。

技術領域

本申請實施例涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種情感關鍵詞的獲取方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

現有的情感關鍵詞獲取一般都是通過預設的關鍵詞識別模型進行獲取。具體地，關鍵詞識別模型一般都是通過預先對情感關鍵詞進行標注的大量語料訓練獲得的。

但是模型訓練所需要的語料數量非常龐大，對大量語料進行標注往往較為耗費人力資源，此外，目前訓練獲得的關鍵詞識別模型的識別范圍僅為訓練語料中標注的情感關鍵詞，情感關鍵詞的集合較為封閉，導致情感關鍵詞提取的靈活性和豐富性較差。

發明內容

本申請實施例提供一種情感關鍵詞的獲取方法、裝置、設備及存儲介質，用以在實現情感關鍵詞獲取的同時，降低模型訓練過程中語料標注的工作量。

本申請實施例第一方面提供一種情感關鍵詞的獲取方法，包括：獲取待處理的目標文本；基于預設的第一模型對所述目標文本進行處理，獲得用于表達所述目標文本情感傾向的第一情感關鍵詞，其中，所述第一模型是基于標注有情感傾向的語料訓練獲得的模型；基于預設的第二模型對所述第一情感關鍵詞進行所述處理的反向處理，獲得所述目標文本中影響所述目標文本情感傾向的第二情感關鍵詞。

本申請實施例第二方面提供一種情感關鍵詞的獲取裝置，包括：獲取模塊，用于獲取待處理的目標文本；情感傾向識別模塊，用于基于預設的第一模型對所述目標文本進行處理，獲得用于表達所述目標文本情感傾向的第一情感關鍵詞，其中，所述第一模型是基于標注有情感傾向的語料訓練獲得的模型；情感關鍵詞提取模塊，用于基于預設的第二模型對所述第一情感關鍵詞進行所述處理的反向處理，獲得所述目標文本中影響所述目標文本情感傾向的第二情感關鍵詞。

本申請實施例第三方面提供一種計算機設備，包括：一個或多個處理器；存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器執行如上述第一方面所述的方法。

本申請實施例第四方面提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時執行如上述第一方面所述的方法。

基于以上各方面，本申請實施例通過獲取待處理的目標文本，基于預設的第一模型對目標文本進行處理，獲得用于表達目標文本情感傾向的第一情感關鍵詞，其中第一模型是基于標注有情感傾向的語料訓練獲得的模型，從而基于預設的第二模型對第一情感關鍵詞進行該處理的反向處理，獲得目標文本中影響目標文本情感傾向的第二情感關鍵詞。由于在本申請實施例中第一模型的訓練語料僅是標注有情感傾向的語料，而不是標注有文本中所有情感關鍵詞的語料，因此，語料標注的工作量較低。另外，由于本申請實施例是在識別獲得目標文本的情感傾向后，再通過反向處理的方法從目標文本中獲取影響目標文本情感傾向的第二情感關鍵詞的，因而，情感關鍵詞的提取不會受到訓練語料中情感關鍵詞的局限，使得情感關鍵詞的提取更加具有靈活性和豐富性，提高了情感關鍵詞的提取效果。

應當理解，上述發明內容部分中所描述的內容并非旨在限定本申請的實施例的關鍵或重要特征，亦非用于限制本申請的范圍。本公申請的其它特征將通過以下的描述變得容易理解。

附圖說明

圖1是本申請實施例提供的一種應用場景的示意圖；

圖2是本申請實施例提供的一種情感關鍵詞的獲取方法的流程圖；