[發明專利]一種情感分析的方法和相關裝置

在審

• 申請號: 201910665337.7
• 申請日: 2019-07-22
• 公開（公告）號: CN110390102A
• 公開（公告）日: 2019-10-29
• 發明（設計）人: 張倩汶;閆昭;饒孟良;曹云波
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F17/27
• 分類號: G06F17/27
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 吳磊

1.一種情感分析的方法，其特征在于，包括：

獲取待處理文本；

生成表征所述待處理文本的第一特征向量；

根據預置的情感分析模型和所述第一特征向量生成第一情感標簽向量，所述情感分析模型表征所述第一特征向量與所述第一情感標簽向量之間的對應關系；

在所述第一情感標簽向量中，一個維度上的數值表征一個情感標簽對于所述待處理文本的第一重要程度。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取訓練文本集合，所述訓練文本集合中包含至少一個訓練文本；

對應每個所述訓練文本，生成表征所述訓練文本的第二特征向量；

根據所述第二特征向量生成與每個所述訓練文本對應的第二情感標簽向量；

在所述第二情感標簽向量中，一個維度上的數值表征一個情感標簽對于所述訓練文本的第二重要程度，且所述第二情感標簽向量對應的情感標簽與所述第一情感標簽向量對應的情感標簽相同；

根據每個所述訓練文本對應的所述第二特征向量和所述第二情感標簽向量確定所述情感分析模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述第二特征向量生成與每個所述訓練文本對應的第二情感標簽向量包括：

根據所述第二特征向量和預置的第一規則確定兩兩第二特征向量之間的第一相關程度；

獲取每個所述訓練文本對應的第三情感標簽向量，在所述第三情感標簽向量中，一個維度上的數值表征一個情感標簽與所述訓練文本的相關性，所述相關性為相關或不相關，且所述第三情感標簽向量對應的情感標簽與所述第一情感標簽向量對應的情感標簽相同；

對于任意兩個訓練文本，將第二特征向量之間的第一相關程度，確定為第三情感標簽向量之間的第二相關程度；

根據所述第二相關程度、所述第三情感標簽向量和預置的第二規則確定每個訓練文本對應的第二情感標簽向量。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述第二特征向量和預置的第一規則確定兩兩第二特征向量之間的第一相關程度包括：

以最小為第一目標函數進行迭代計算，獲取迭代計算結束后的以確定兩兩第二特征向量之間的第一相關程度，其中q表示所述訓練文本集合中訓練文本的總數，x_i表示第i個訓練文本的第二特征向量，x_j表示第j個訓練文本的第二特征向量，表示x_i與x_j之間的第一相關程度。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述以最小為第一目標函數進行迭代計算，獲取迭代計算結束后的包括：

以為第二目標函數進行迭代計算，獲取迭代計算結束后的相關程度向量r_i，以確定兩兩第二特征向量之間的第一相關程度，其中x_i為第i個訓練文本的第二特征向量，T為所有訓練文本對應的第二特征向量構成的矩陣，{T-x_i}表示除第i個訓練文本之外的其他各個訓練文本對應的第二特征向量構成的矩陣，所述相關程度向量r_i表示所述第i個訓練文本的第二特征向量，與其他各個訓練文本的第二特征向量之間的第一相關程度，1≤i≤q。

6.根據權利要求3至5中任意一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述第二相關程度、所述第三情感標簽向量和預置的第二規則確定每個訓練文本對應的第二情感標簽向量包括：

以為第三目標函數對所述第三情感標簽向量進行迭代優化，獲取迭代優化結束后的第三情感標簽向量作為第二情感標簽向量，其中e_numerical_i和e_numerical_j分別表示第i個訓練文本對應的第三情感標簽向量和第j個訓練文本對應的第三情感標簽向量，表示第i個訓練文本對應的第三情感標簽向量和第j個訓練文本對應的第三情感標簽向量之間的第二相關程度，q表示所述訓練文本集合中訓練文本的總數。