[發(fā)明專利]方面級情感分析方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110305825.4 | 申請日： | 2021-03-22 |
| 公開（公告）號： | CN112966503A | 公開（公告）日： | 2021-06-15 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 王璐;馬宏偉 | 申請（專利權(quán)）人： | 山東建筑大學 |
| 主分類號： | G06F40/284 | 分類號： | G06F40/284;G06F40/30;G06F40/211;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 250101 *** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 方面 情感 分析 方法 | ||
本發(fā)明涉及自然語言處理的情感分析領(lǐng)域，具體地說，涉及細粒度情感分析方法。其方法步驟如下：首先使用BERT對文本進行向量化處理；一方面將向量化后的文本送入兩個堆疊的雙向LSTM進行方面詞?情感傾向聯(lián)合抽取，得到方面詞?情感傾向序列，記為A；另一方面將向量化后的文本送入圖卷積網(wǎng)絡(luò)(GCN)和雙向LSTM進行意見詞抽取，在這一階段，通過目標引導(dǎo)模塊傳遞信息，得到意見詞序列，記為B；將上一階段得到的序列A和序列B通過枚舉方式形成候選對，通過基于距離的目標詞和情感詞匹配算法針對每個候選對是否有效進行預(yù)測。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及自然與然處理的情感分析領(lǐng)域，具體地說，涉及細粒度情感分析方法。
背景技術(shù)
社交媒體和電商平臺的快速發(fā)展，越來越多的網(wǎng)絡(luò)用戶愿意在網(wǎng)絡(luò)發(fā)表自己對某件事情或商品的評價，這些看法中包含用戶的情感信息。因此，對各大平臺上帶有情感傾向的言論和評價進行分析，可以帶來多方面的效益，例如消費者可以根據(jù)購物網(wǎng)站的商品評價詳細了解商品信息；企業(yè)可以通過監(jiān)控社交媒體的用戶評價修改營銷信息、品牌定位、產(chǎn)品開發(fā)；股民根據(jù)評價選擇是否買入股票。所以，情感分析是一種具有很大實際應(yīng)用價值的文本分類技術(shù)，被廣泛的應(yīng)用于產(chǎn)品反饋、輿情監(jiān)控、股市預(yù)測和電影票房預(yù)測等方面。對含有情感色彩的文本進行情感極性判斷具有巨大的商業(yè)價值和社會價值，這些實際價值推動了文本情感分析的研究。
文本情感分析(Sentiment Analysis,SA)指利用自然語言處理和文本挖掘技術(shù)對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理和抽取的過程。通過對用戶評論文本中的情感信息進行分析，可以抽取用戶的情感態(tài)度。SA一般分為三個層次，文檔級(document-level)、句子級(sentence-level)和方面級(aspect-level)。其中，文檔級主要是對整個文本進行文本特征抽取并獲得其情感傾向，句子級主要針對某個單獨的句子分析其情感傾向，方面級則針對某一句子中不同的屬性表達的不同的情感傾向。文檔級和句子級的情感分析是較粗粒度的情感分析,情感分析的前提是假設(shè)整個文本或句子只表達了一種情感，即積極的或者消極的情感，這兩類任務(wù)已經(jīng)取得了非常好的效果。方面級情感分析(Aspect-based Sentiment Analysis,ABSA)是細粒度情感分析，它直接關(guān)注的是句子中每個方面的情感傾向而不只是句子的結(jié)構(gòu)，有助于更好的解決SA問題。
方面級情感分析旨在捕捉用戶生成的評論中對產(chǎn)品、電影、公司等實體的不同方面所表達的情感，在細粒度層次上解決各種情感分析任務(wù)，包括方面抽取(AspectExtraction,AE)、意見抽取(Opinion Extraction,OE)、方面情感分類(Aspect SentimentClassification,ASC)等。方面(Aspect)是一個實體的屬性。例如：“The waiter isfriendly while the pizza is very bad”中，AE抽取的是“waiter”和“pizza”，ASC將它們分為積極情感和消極情感，OE抽取的是“friendly”和“bad”。三者一起完成細粒度情感分析，即所討論的方面、對它的情感傾向，以及該情感傾向產(chǎn)生的原因。
發(fā)明內(nèi)容
基于方面的情感分析(ABSA)是指在細粒度級別處理各種情感分析任務(wù)，包括但不限于方面提取、方面情感分類和意見提取。本發(fā)明將三個字任務(wù)結(jié)合在一起，實現(xiàn)對文本討論的方面、對它的情感傾向，以及該情感傾向產(chǎn)生的原因。
為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供方面級情感分析方法，其方法步驟如下：
輸入層：輸入層通過Bert模型將文本進行向量化，token embedding層將每一個詞轉(zhuǎn)換成向量形式，segment embeddings層對句子個數(shù)進行編碼，position Embeddings為每個字向量提供位置表示，Bert模型Transformer作為算法的主要框架，Transformer能更徹底的捕捉語句中上下文的詞特征；
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