[發明專利]目標情感分析的方法、模型訓練方法、介質和設備

有效

• 申請號: 202010121427.2
• 申請日: 2020-02-26
• 公開（公告）號: CN111339255B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 劉巍
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/35;G06F40/30
• 代理公司: 深圳市聯鼎知識產權代理有限公司 44232
• 代理人: 葉虹

1.一種目標情感分析的方法，其特征在于，所述方法包括：

對于待測語句中每個詞，獲取當前詞的詞向量、獲取用于表示所述當前詞的全局語義信息的文本向量，以及獲取用于表示所述當前詞在所述待測語句中位置信息的位置向量；

通過遮蔽語言模型方式和下一語句預測方式預訓練深度學習模型，并通過預訓練后的深度學習模型對所述待測語句中的每個詞的：詞向量、文本向量和位置向量進行編碼，得到所述待測語句的語義向量；

獲取所述待測語句中目標詞對應的目標向量；

根據所述語義向量和所述目標向量預測所述目標詞的情感極性類別；

其中，通過預訓練后的深度學習模型對所述待測語句中的每個詞的：詞向量、文本向量和位置向量進行編碼，得到所述待測語句的語義向量，包括：

通過注意力機制處理所述待測語句中的每個詞的：詞向量、文本向量和位置向量，得到第一處理向量；

將所述待測語句中的每個詞的：詞向量、文本向量和位置向量，與所述第一處理向量進行殘差連接，得到第二處理向量；

標準化處理所述第二處理向量，得到第三處理向量；

對所述第三處理向量進行線性轉換處理，得到所述待測語句的語義向量。

2.根據權利要求1所述的目標情感分析的方法，其特征在于，所述待測語句中包含一個或多個目標詞。

3.根據權利要求1所述的目標情感分析的方法，其特征在于，所述獲取所述待測語句中目標詞對應的目標向量，包括：

對所述待測語句中的目標詞進行詞嵌入處理，得到所述目標向量。

4.根據權利要求1至3中任意一項所述的目標情感分析的方法，其特征在于，所述根據所述語義向量和所述目標向量預測所述目標詞的情感極性類別，包括：

對所述語義向量和所述目標向量進行第一全連接處理，得到全連接向量；

結合所述目標向量，對所述全連接向量進行第二全連接處理，以得到待測向量；

根據所述待測向量預測所述目標詞的情感極性類別。

5.根據權利要求4所述的目標情感分析的方法，其特征在于，所述結合所述目標向量，對所述全連接向量進行全連接處理，包括：

對第i次全連接處理之后的全連接向量和所述目標向量進行求和處理，并對求和處理之后的向量進行第i+1次全連接處理，其中，i取值為正整數。

6.根據權利要求4所述的目標情感分析的方法，其特征在于，所述根據所述待測向量預測所述目標詞的情感極性類別，包括：

對所述待測向量進行歸一化處理，得到所述目標詞的情感極性類別。

7.根據權利要求4所述的目標情感分析的方法，其特征在于，所述獲取當前詞的詞向量，包括：

對所述待測語句中的當前詞進行詞嵌入處理，得到所述當前詞的詞向量。

8.根據權利要求4所述的目標情感分析的方法，其特征在于，所述情感極性類別，包括：積極、中立和消極。