[發明專利]評論文本的情感信息提取方法、裝置、計算機設備和介質

在審

• 申請號: 202111160199.0
• 申請日: 2021-09-30
• 公開（公告）號: CN114201578A
• 公開（公告）日: 2022-03-18
• 發明（設計）人: 張雯軒;李昕;邴立東
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴達摩院（杭州）科技有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F40/126;G06F40/30
• 代理公司: 北京成創同維知識產權代理有限公司 11449
• 代理人: 劉靜;李秀霞

1.一種評論文本的情感信息提取方法，包括：

獲取待提取情感信息的評論文本；

將所述評論文本輸入序列到序列模型，由所述序列到序列模型逐字符得到所述評論文本的以預設句式結構將情感元素四元組包含在內的轉譯文本；

將所述轉譯文本輸入提取模型，由所述提取模型輸出所述評論文本內的各組情感元素。

2.根據權利要求1所述的情感信息提取方法，其中，

所述序列到序列模型包括編碼模塊和解碼模塊；

所述編碼模塊用于將所述評論句子編碼為上下文內容向量；

所述解碼模塊包括解碼單元和轉換單元，其中，所述解碼單元基于前面各次解碼輸出的詞向量和所述上下文內容向量執行當前次解碼并將所述當前次解碼生成的詞向量輸出，以及，各次解碼輸出的詞向量還按解碼順序依次輸入所述轉換單元，以由所述轉換單元按解碼順序將多個詞向量轉換為所述轉譯文本。

3.根據權利要求1所述的情感信息提取方法，其中，所述序列到序列模型通過以下方式預先訓練得到：

構造由評論樣本構成的樣本集，所述評論樣本具有事先對情感四元素分別預判的元素標簽且關聯有在所述預設句式結構中填入所述元素標簽后形成的句子標簽；

將所述評論樣本集中的每個評論樣本輸入所述序列到序列模型，由所述序列到序列模型得到每個評論樣本的預測句子；

將所述評論樣本集中的每個評論樣本的所述句子標簽和所述預測句子進行比較，如果一致的比例未超過預定比例則調整所述序列到序列模型的權重，直到一致的比例超過所述預定比例。

4.根據權利要求3所述的情感信息提取方法，其中，

所述元素標簽包括方面類型標簽、方面詞標簽、觀點詞標簽和情感傾向標簽；

所述預設句式結構為：A是B因為C是D，A、B、C和D表示四個空置位置；

在所述句子標簽中：空置位置A填入所述方面類型標簽，空置位置B填入所述情感傾向標簽，空置位置C填入所述方面詞標簽，以及，空置位置D填入所述觀點詞標簽。

5.根據權利要求4所述的情感信息提取方法，其中，

在所述評論樣本包括方面詞的情況下，所述方面詞標簽設置為所述評論樣本所包括的對應方面詞；

在所述評論樣本不包括方面詞的情況下，所述方面詞標簽設置為代詞。

6.根據權利要求4所述的情感信息提取方法，其中，

在所述評論樣本包括方面詞的情況下，所述方面詞標簽設置為所述評論樣本所包括的對應方面詞，所述方面類型標簽設置為代詞，以及所述提取模型輸出的所述評論文本內的一組情感元素不包括方面類型這一情感元素；

或者，所述方面類型標簽從預設的方面類型詞匯中選取，且一個方面類型僅對應所述方面類型詞匯中的一個詞。

7.根據權利要求4所述的情感信息提取方法，其中，所述情感傾向標簽是從預設的情感傾向詞匯中選取，且一種情感傾向僅對應所述情感傾向詞匯中的一個詞。

8.根據權利要求4所述的情感信息提取方法，其中，

所述觀點詞標簽設置為所述情感傾向標簽，以及，所述提取模型輸出的所述評論文本內的一組情感元素不包括觀點詞這一情感元素；

或者，所述觀點詞標簽設置為所述評論樣本所包括的對應觀點詞。

9.根據權利要求3所述的情感信息提取方法，其中，

所述評論樣本包括多個評論句子，一個所述評論句子為針對一個方面作出的一種評價；

所述句子標簽包括多個子句標簽和設置在相鄰的所述子句標簽間的分隔符；

以及，所述提取模型輸出所述評論文本內的各組情感元素，是根據所述分隔符將所述轉譯文本分解為多個轉譯句子并輸出每個所述轉譯句子的多個情感元素。