[發明專利]基于環境元嵌入和深度學習的情感傾向性分析方法

在審

• 申請號: 201910197440.3
• 申請日: 2019-03-15
• 公開（公告）號: CN109948158A
• 公開（公告）日: 2019-06-28
• 發明（設計）人: 王傳棟;李智;史宇
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06F17/27
• 分類號: G06F17/27;G06F16/35;G06N3/04
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102
• 代理人: 姚姣陽

本發明提供了一種基于環境元嵌入和深度學習的情感傾向性分析方法，包括如下步驟：S1，采集用于訓練的文本數據，獲得分詞文本；S2，利用word2vec和Glove訓練出分詞文本的詞向量，再通過擴展分詞文本的詞向量特征的方式，獲得環境元嵌入作為文本語義的詞向量表示；S3，利用BLSTM和動態獲取上下文窗口相融合的神經網絡，自動學習上下文來抽取情感評論對象；S4，基于局部注意力機制，通過BLSTM訓練所述文本語義的詞向量，得到句子級特征向量；S5，通過卷積神經網絡訓練句子級特征向量，得到全局的文本級特征向量；S6，利用多分類函數Softmax對全局的文本級特征向量進行分類，得到文本數據的情感傾向。該方法提高了文本數據情感傾向判定的準確性。

技術領域

本發明涉及計算機文本情感分析領域，尤其涉及一種基于環境元嵌入和深度學習的情感傾向性分析方法。

背景技術

在移動互聯網時代，網絡已經逐漸滲入到人們生活中的各個方面，成為生活中必不可少的應用元素。隨著言論的發表越發的自由，人們不再只是信息的被動獲取者，而是更多扮演著信息制造者的角色。人們會通過各類網絡平臺，發表對熱門事件的看法和見解，分享自己的心情感受，或是對某些產品的使用評價、心得體會等。這樣隨之而來的就是產生大量以文本方式呈現、包含大量情感信息的具有很大分析價值的評論信息，而怎樣從這些具有研究價值的文本中提取出有用的情感信息，也成為了自然語言處理領域的一個熱門課題。《心理學大辭典》定義情感是人對客觀事物是否滿足自己的需要而產生的態度體驗，所以賦予計算機情感分析能力的研究引起了社會的廣泛關注。而人工智能之父MarvinMinsky于1985年在《The Society of Mind》中指出，問題不在于智能機器能否擁有情感，而是在于機器實現智能化時一定不能沒有情感，這也讓情感分析的研究成為更加熱門的課題。

20世紀六十年代，機器學習(Machine Learning,ML)開始嶄露頭角，并在80年代后開始在理論、算法、應用等方面都取得了可喜的成果。2006年以來，深度學習作為ML領域的一個延伸課題，走進了各大研究學者的視野并引起了廣泛的關注，到現在，深度學習已成為各大領域的重要研究課題。深度學習是機器學習的延伸，所以準確說來，深度學習不能說是一種不同于的機器學習的全新方法，它可以被認為是一種特征學習，通過一些相對不復雜的但是卻是非線性的模型，或者經過很多次的組合變換，將原始數據轉化成更加抽象、更高層次的表達。因此，將深度學習應用到各種自然語言處理任務中，有著很大的研究意義和探索空間。

在自然語言處理相關研究任務中，文本情感分析是一個重要研究方向。情感分析又可以稱為情感傾向性分析和觀點信息挖掘，是對收集來的帶有情感色彩的文本數據，進行預處理，然后進行歸納分類等操作進行情感傾向性分析的過程。文本情感分析的目標是給定一個文本作為輸入，挖掘出文本中全部或部分的情感信息。現如今，越來越多的用戶喜歡在一些公共社交平臺上暢所欲言，抒發心情，或者表明自己的立場、觀點或態度。隨之而來的是大量主題分散、不規范且繁瑣的文本信息數據的產生。但這些數據中涵蓋了眾多的話題，包含大量的情感信息，通過這些信息進行文本情感傾向性分析可以實現很多有價值的事。例如：政府部門可以通過人們對社會熱點事件的看法，進行及時的輿情監控，控制輿論走向，穩定人心；娛樂明星根據大眾評價，可及時進行自身的形象維護；通過對產品評價文本進行情感傾向性分析，不僅消費者可以據此進行產品選擇、決策購買，而且商家可以據此進行產品改進優化，適當進行產品推廣，提高市場占有率；另外，還可以對評論中的高壓力人群或者抑郁患者進行及時的情感疏導。所以，從以上來看對這些文本信息進行情感分析，不僅是具有商業意義，還具有一定的社會意義，包括對社會穩定、國家治安都起到一定程度的積極維護作用。