[發(fā)明專利]一種情感分析方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202111362624.4 | 申請日： | 2021-11-17 |
| 公開（公告）號： | CN114036299A | 公開（公告）日： | 2022-02-11 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 潘東行;祝黎;王雪萌 | 申請（專利權(quán)）人： | 中國建設(shè)銀行股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/35 | 分類號： | G06F16/35;G06F40/284;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227 | 代理人： | 張倩 |
| 地址： | 100033 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 情感 分析 方法 裝置 存儲 介質(zhì) 電子設(shè)備 | ||
本申請?zhí)峁┝艘环N情感分析方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法獲取評論文本，確定評論文本包括的各個語句中的情感句，以及確定每個情感句的上下文語句，對每個情感句進行分詞處理，得到每個情感句對應(yīng)的多個詞語，并對每個情感句的上下文語句進行分詞處理，得到每個上下文語句對應(yīng)的多個詞語，針對每個情感句，利用預(yù)先構(gòu)建的情感分析模型，對情感句對應(yīng)的各個詞語，以及情感句的上下文語句對應(yīng)的各個詞語進行情感分析，得到情感句的情感分類結(jié)果。可見，本申請方案，預(yù)先構(gòu)建情感分析模型，基于情感句和情感句的上下文特征，通過情感分析模型，確定情感句的情感分類結(jié)果，從而提高了情感分析的準確度。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種情感分析方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。
背景技術(shù)
隨著網(wǎng)絡(luò)媒體的迅速普及，大量含有主觀評論的文本信息迅速傳播，通過評論文本中情感句，分析網(wǎng)民情緒對于幫助掌握真實的輿情情況，以及對于科學有效的輿情引導工作都具有重要意義。
現(xiàn)有技術(shù)中，情感分析的過程為：基于情感句本身，通過CNN(Convol utionalNeural Network，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模型或RNN(Recurrent Neural Net works，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模型，實現(xiàn)對情感句的情感分析。現(xiàn)有的情感分析的準確度較差。
發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明人在研究過程中發(fā)現(xiàn)，除情感句本身包含情感特征外，情感句的上下文語句也包含情感特征，并且上下文語句所包含的情感特征會影響情感句的情感分析結(jié)果的準確度，基于此，本申請?zhí)峁┝艘环N情感分析方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，目的在于解決現(xiàn)有的情感分析的準確度較低的問題。
為了實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┝艘韵录夹g(shù)方案：
一種情感分析方法，包括：
獲取評論文本；所述評論文本包括至少一個語句；
確定所述評論文本包括的各個語句中的情感句，以及確定每個情感句的上下文語句；
對每個情感句進行分詞處理，得到每個情感句對應(yīng)的多個詞語，并對每個情感句的上下文語句進行分詞處理，得到每個上下文語句對應(yīng)的多個詞語；
針對每個情感句，利用預(yù)先構(gòu)建的情感分析模型，對所述情感句對應(yīng)的各個詞語，以及所述情感句的上下文語句對應(yīng)的各個詞語進行情感分析，得到所述情感句的情感分類結(jié)果。
上述的方法，可選的，所述情感分析模型包括詞嵌入模型、第一編碼模型、第二編模型、融合模型和情感分類模型，所述利用預(yù)先構(gòu)建的情感分析模型，對所述情感句對應(yīng)的各個詞語，以及所述情感句的上下文語句對應(yīng)的各個詞語進行情感分析，得到所述情感句的情感分類結(jié)果，包括：
利用所述詞嵌入模型，對所述情感句對應(yīng)的每個詞語以及所述情感句的上下文語句對應(yīng)的每個詞語進行嵌入表示處理，得到情感句的情感句向量和所述上下文語句的上下文語句向量；
利用所述第一編碼模型，對所述情感句向量進行編碼處理，得到所述情感句的雙向時序特征；
利用所述第二編碼模型，對所述上下文語句向量進行編碼處理，得到所述情感句的上下文語句的重要情感特征；
利用所述融合模型，對所述情感句的雙向時序特征和所述情感句的上下文語句的重要情感特征進行融合處理，得到所述情感句的融合特征，并從所述情感句的雙向時序特征、所述情感句的上下文語句的重要情感特征、和所述融合特征中確定所述情感句的目標特征；
將所述情感句的目標特征輸入至所述情感分類模型，得到所述情感句分類結(jié)果。
上述的方法，可選的，所述利用所述第一編碼模型，對所述情感句向量進行編碼處理，得到所述情感句的雙向時序特征，包括：
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