[發明專利]情感類別的預測方法和裝置、存儲介質及電子設備

有效

• 申請號: 202111213458.1
• 申請日: 2021-10-19
• 公開（公告）號: CN113656560B
• 公開（公告）日: 2022-02-22
• 發明（設計）人: 劉剛
• 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;G06F40/279;G06F40/30;G06F40/194;G06K9/62
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 劉曉燕

本申請公開了一種情感類別的預測方法和裝置、存儲介質及電子設備，可應用于車載場景。該方法包括：獲取一組第一特征向量和一組第二特征向量，一組第一特征向量包括對一組第一元素單元中的每個第一元素單元進行編碼所得到的特征向量，一組第一元素單元包括目標文本中的每個第一元素單元，一組第二特征向量包括對一組第二元素單元中的每個第二元素單元進行編碼所得到的特征向量，一組第二元素單元包括對目標文本進行分詞得到的第二元素單元；根據一組第二元素單元與一組第一元素單元之間的包含關系，對一組第一特征向量與一組第二特征向量進行特征向量融合，得到一組融合特征向量；將一組融合特征向量輸入到目標預測模型中，得到預測的情感類別。

技術領域

本申請涉及計算機領域，具體而言，涉及一種情感類別的預測方法和裝置、存儲介質及電子設備。

背景技術

自媒體平臺可以以信息流的方式展示用戶所生產的媒體信息（例如，文章、視頻等），是個體提供信息生產、積累、共享、傳播、內容兼具私密性和公開性的信息傳播方式。用戶在消費媒體信息的同時，可以通過評論、點贊、轉發、收藏等行為與這些媒體信息進行互動。

由于用戶發表內容的門檻較低，在滿足要求的情況下，任何用戶在任何時間都可以發表媒體信息，這樣會導致用戶所生產的媒體信息的質量參差不齊，存在生產低質內容（即，低質量的媒體信息）和嚴重影響平臺生態的行為。可以通過能夠預測情感類型的預測模型對于媒體信息對應的文本進行情感類別預測，基于預測的情感類別確定其是否為低質內容。

目前，采用的情感類別預測模型通常是基于細粒度的，例如，基于字粒度的。然而，采用基于細粒度的情感類別的預測方法，由于忽略了字與字之間的關聯性，詞義的不確定性高，建模復雜度高，無法抽取語義特性，因此，情感類別預測的準確性低。由此可見，相關技術中的情感類別的預測方法，存在由于詞義的不確定性高導致的情感類別預測的準確性低的問題。

發明內容

本申請實施例提供了一種情感類別的預測方法和裝置、存儲介質及電子設備，以至少解決相關技術中的情感類別的預測方法存在由于詞義的不確定性高導致的情感類別預測的準確性低的問題。

根據本申請實施例的一個方面，提供了一種情感類別的預測方法，包括：獲取一組第一特征向量和一組第二特征向量，其中，所述一組第一特征向量包括對一組第一元素單元中的每個第一元素單元進行編碼所得到的特征向量，所述一組第一元素單元包括目標文本中的每個第一元素單元，所述一組第二特征向量包括對一組第二元素單元中的每個第二元素單元進行編碼所得到的特征向量，所述一組第二元素單元包括對所述目標文本進行分詞所得到的第二元素單元；根據所述一組第一元素單元與所述一組第二元素單元之間的包含關系，對所述一組第一特征向量與所述一組第二特征向量進行特征向量融合，得到一組融合特征向量；將所述一組融合特征向量輸入到目標預測模型中，得到目標預測結果，其中，所述目標預測模型用于根據輸入的特征向量預測與所述輸入的特征向量關聯的情感類別，所述目標預測結果用于表示所述目標文本的預測情感類別。

根據本申請實施例的另一個方面，還提供了一種情感類別的預測裝置，包括：第一獲取單元，用于獲取一組第一特征向量和一組第二特征向量，其中，所述一組第一特征向量包括對一組第一元素單元中的每個第一元素單元進行編碼所得到的特征向量，所述一組第一元素單元包括目標文本中的每個第一元素單元，所述一組第二特征向量包括對一組第二元素單元中的每個第二元素單元進行編碼所得到的特征向量，所述一組第二元素單元包括對所述目標文本進行分詞所得到的第二元素單元；融合單元，用于根據所述一組第一元素單元與所述一組第二元素單元之間的包含關系，對所述一組第一特征向量與所述一組第二特征向量進行特征向量融合，得到一組融合特征向量；輸入單元，用于將所述一組融合特征向量輸入到目標預測模型中，得到目標預測結果，其中，所述目標預測模型用于根據輸入的特征向量預測與所述輸入的特征向量關聯的情感類別，所述目標預測結果用于表示所述目標文本的預測情感類別。