[發(fā)明專利]一種方面級用戶產(chǎn)品評論情感分析方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010065377.0
• 申請日: 2020-01-20
• 公開（公告）號: CN111274398B
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳羽中;莊天豪;劉漳輝
• 申請（專利權(quán)）人: 福州大學(xué)
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F40/284;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 福州元創(chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司 35100
• 代理人: 丘鴻超;蔡學(xué)俊

1.一種方面級用戶產(chǎn)品評論情感分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟A：提取用戶的產(chǎn)品評論、評論涉及的產(chǎn)品方面詞、產(chǎn)品方面詞的位置信息，并對產(chǎn)品方面的情感極性進行標(biāo)注，構(gòu)建訓(xùn)練集SA；

步驟B：使用訓(xùn)練集SA，訓(xùn)練用于方面級用戶產(chǎn)品評論情感分析的融合記憶網(wǎng)絡(luò)與雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型M；

步驟C：輸入用戶對產(chǎn)品的評論，提取評論涉及的產(chǎn)品方面詞，將產(chǎn)品評論、產(chǎn)品方面詞輸入到訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型M中，輸出對產(chǎn)品方面的情感評價極性；

所述步驟B具體包括以下步驟：

步驟B1：對訓(xùn)練集SA中的每條用戶產(chǎn)品評論、評論中的產(chǎn)品方面詞、產(chǎn)品方面詞的位置、產(chǎn)品方面的情感極性進行編碼，得到方面級用戶產(chǎn)品評論的初始表征向量和產(chǎn)品方面向量

步驟B2：將步驟B1得到的初始表征向量輸入到雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)中，得到方面級用戶產(chǎn)品評論的帶位置信息的記憶向量H；

步驟B3：將步驟B2得到的記憶向量H和步驟B1得到的產(chǎn)品方面向量輸入到記憶網(wǎng)絡(luò)中，使用多頭注意力機制進行情感極性學(xué)習(xí)，得到方面級用戶產(chǎn)品評論的表征向量e^k，其中k是記憶網(wǎng)絡(luò)中計算層的層數(shù)；

步驟B4：連接步驟B2得到的記憶向量H與步驟B3得到的表征向量e^k，輸入到張量層進行特征融合，得到方面級用戶產(chǎn)品評論的記憶融合表征向量e^(s)；

步驟B5：將步驟B4得到的記憶融合表征向量e^(s)輸入到softmax層，根據(jù)目標(biāo)損失函數(shù)loss，利用反向傳播方法計算深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中各參數(shù)的梯度，并利用隨機梯度下降方法更新參數(shù)；

步驟B6：當(dāng)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型M產(chǎn)生的損失值小于設(shè)定閾值且不再降低或者迭代次數(shù)達到最大迭代次數(shù)，則終止深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種方面級用戶產(chǎn)品評論情感分析方法，其特征在于，所述步驟B1具體包括以下步驟：

步驟B11：遍歷訓(xùn)練集SA，SA中的每個訓(xùn)練樣本表示為sa＝(s,a,c)，其中s表示產(chǎn)品評論，a表示評論s涉及的產(chǎn)品方面，c為該產(chǎn)品方面的評論對應(yīng)的情感極性，情感極性分為三種：積極、消極、中性；對訓(xùn)練樣本sa中的評論s和產(chǎn)品方面a進行分詞處理，去除停用詞；

其中，評論s經(jīng)過分詞及去除停用詞后，表示為：

其中，為評論s經(jīng)過分詞及去除停用詞后剩余詞語中的第i個詞，i＝1,2,.....,N，N為評論s經(jīng)過分詞及去除停用詞后剩余的詞語數(shù)量；

步驟B12：對經(jīng)過分詞及去除停用詞后的產(chǎn)品評論s進行編碼，得到評論s的初始表征向量表示為：

其中，為第i個詞所對應(yīng)的詞向量，通過在預(yù)訓(xùn)練的詞向量矩陣E∈R^d×|D|中查找得到，其中d表示詞向量的維度，|D|是詞典D中的詞語數(shù)；為評論s中第i個詞所對應(yīng)的位置信息的編碼，其編碼方式如下：

其中，j_s^(a)為經(jīng)過分詞及去除停用詞后的產(chǎn)品方面a中的第一個詞在評論s中的位置，而j_e^(a)為經(jīng)過分詞及去除停用詞后的產(chǎn)品方面a中的最后一個詞在評論s中的位置；

是評論s的初始表征向量中第t個單詞及其位置信息p_t的聯(lián)合表示，“；”表示向量連接操作，t＝1,2,.....,N，評論s的初始表征向量

步驟B13：對經(jīng)過分詞及去除停用詞后的產(chǎn)品方面a進行編碼，得到產(chǎn)品方面a的表征向量，即產(chǎn)品方面向量

其中，a表示為：

其中，產(chǎn)品方面a是一個短語，由1個或多個連續(xù)的詞構(gòu)成，為產(chǎn)品方面a中的第i個詞，i＝1,2,..,m，m為產(chǎn)品方面a經(jīng)過分詞及去除停用詞后剩余的詞語數(shù)量；

用表示第i個詞所對應(yīng)的詞向量，通過在預(yù)訓(xùn)練的詞向量矩陣E∈R^d×|D|中查找得到；

則產(chǎn)品方面a的表征向量表示為：

其中，由對i＝1,2,.....,m進行平均池化得到。