[發(fā)明專利]融合用戶情感傾向的社交網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本情感分析方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210054262.0
• 申請(qǐng)日: 2022-01-18
• 公開（公告）號(hào): CN114443844A
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳潔;宋楠;趙姝;張燕平
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 安徽大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/35
• 分類號(hào): G06F16/35;G06F40/216;G06Q50/00
• 代理公司: 合肥市浩智運(yùn)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 34124
• 代理人: 張景云

本發(fā)明提供了一種融合用戶情感傾向的社交網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本情感分析方法和系統(tǒng)，通過(guò)用戶的歷史評(píng)論的情感極性分布以及社交關(guān)系計(jì)算用戶的情感傾向分值；以用戶的情感傾向分值作為用戶的屬性信息，用戶與用戶之間的社交關(guān)系為邊信息構(gòu)建用戶社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；提取用戶情感傾向特征表示；提取評(píng)論文本的特征表示；通過(guò)聯(lián)合策略融合評(píng)論文本特征和評(píng)論對(duì)應(yīng)的用戶情感傾向特征得到評(píng)論聯(lián)合特征表示，構(gòu)建邏輯回歸模型對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本的情感極性進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。本發(fā)明結(jié)合了用戶心理干預(yù)因素，在技術(shù)上把用戶情感傾向特征和文本特征相融合得到特征增強(qiáng)的聯(lián)合特征用于社交網(wǎng)絡(luò)文本情感分析，相比傳統(tǒng)的僅基于文本特征的情感分析方法有更高的精確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及青少年心理健康追蹤技術(shù)領(lǐng)域，具體來(lái)說(shuō)是一種融合用戶情感傾向的社交網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本情感分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，社會(huì)競(jìng)爭(zhēng)壓力越來(lái)越大，青少年的心理壓力也日漸增長(zhǎng)。由于青少年普遍處在青春期，其心理狀態(tài)相對(duì)更加脆弱，而且他們還承受著來(lái)自學(xué)業(yè)、交際、家庭、情感、自我認(rèn)知及就業(yè)等方面的心理壓力。而過(guò)多的壓力很容易引起心理健康問(wèn)題，當(dāng)壓力超出承受能力，且得不到及時(shí)有效地解決時(shí)，青少年很可能會(huì)通過(guò)傷害自己或者傷害他人的方法來(lái)釋放壓力，從而走上犯罪的道路。線下心理咨詢機(jī)構(gòu)通常需要家人先感知青少年的心理狀態(tài)是否健康，然后說(shuō)服青少年接受心理疏導(dǎo)。但是部分青少年不會(huì)完全向家人敞開心扉，家人對(duì)于青少年的心理狀態(tài)感知存在很大滯后性，且青少年對(duì)于心理疏導(dǎo)存在一定程度上的抵觸心理。

在當(dāng)今的網(wǎng)絡(luò)世界中，相較于與家人交流，青少年更愿意在社交網(wǎng)絡(luò)上分享自己的感受和觀點(diǎn)。在例如Amazon和Yelp等許多社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，隨著用戶特別是青少年用戶和生成評(píng)論內(nèi)容的不斷增長(zhǎng)，社交網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本的數(shù)據(jù)量也在增加。通過(guò)對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本的情感分析，可以了解社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的情感變化，特別是青少年的情感變化，對(duì)此的研究工作有助于相關(guān)機(jī)構(gòu)掌握當(dāng)代青少年的心理健康并提供相應(yīng)的干預(yù)措施。因此，社交網(wǎng)絡(luò)中用戶評(píng)論文本的情感分析對(duì)青少年心理健康發(fā)展事業(yè)是很有意義的。在社交網(wǎng)絡(luò)中，評(píng)論的文本內(nèi)容是由用戶產(chǎn)生的，用戶可以通過(guò)發(fā)表在線評(píng)論文本表達(dá)他們的情感，社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶會(huì)對(duì)其他用戶產(chǎn)生心理干預(yù)，每個(gè)用戶都有獨(dú)特的情感傾向，用戶的情感傾向會(huì)影響其他用戶的情感傾向發(fā)生變化，進(jìn)而影響其發(fā)表的評(píng)論文本的情感。

目前有相關(guān)技術(shù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本感知用戶情感，如申請(qǐng)?zhí)枮?01610475678.4公開的一種基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的情感分析方法，包括：提取用戶在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的發(fā)布數(shù)據(jù)；利用標(biāo)注器對(duì)發(fā)布數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞和標(biāo)注；對(duì)進(jìn)行分詞和標(biāo)注后的發(fā)布數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理和依存解析；將進(jìn)行了文本預(yù)處理和依存解析后的發(fā)布數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集；分別對(duì)訓(xùn)練集或預(yù)測(cè)集的發(fā)布數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類特征提取；采用線性支持向量機(jī)模型對(duì)在訓(xùn)練集上提取的情感分類特征進(jìn)行訓(xùn)練，獲得情感分析分類器；采用情感分析分類器對(duì)預(yù)測(cè)集中的情感分類特征進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)出用戶在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上發(fā)布的目標(biāo)數(shù)據(jù)的情感傾向。該發(fā)明針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，能夠有效提高對(duì)情感傾向預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。但是該方法僅僅致力于分析文本語(yǔ)言特征的復(fù)雜性，而不考慮用戶之間的心理干預(yù)影響，忽略了文本內(nèi)容與用戶情感傾向之間的聯(lián)系。

又如重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文《基于社交網(wǎng)絡(luò)的用戶情感分析方法研究》(陳強(qiáng)D-10617-308-(2016)-02004)中第35頁(yè)“第4章基于概率因子圖模型的社交網(wǎng)絡(luò)用戶情感預(yù)測(cè)”中公開了“用戶的情緒狀態(tài)學(xué)習(xí)模型，并引入了三種影響用戶情緒狀態(tài)的因子函數(shù)，包括屬性因子、時(shí)間因子、好友因子，好友因子既用戶的情緒狀態(tài)在一定程度上會(huì)受到好友的影響。該方法目的在于研究不同比重情況下的用戶情緒預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，以及研究三個(gè)因子對(duì)用戶情緒影響的規(guī)律。但是該方法不能直接得出用戶情緒狀態(tài)，相關(guān)機(jī)構(gòu)無(wú)法根據(jù)該方法的結(jié)果對(duì)用戶進(jìn)行針對(duì)性干預(yù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于現(xiàn)有技術(shù)中缺少對(duì)用戶情緒進(jìn)行綜合判斷的方法。

本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)解決上述技術(shù)問(wèn)題的：

融合用戶情感傾向的社交網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本情感分析方法，包括以下步驟：