[發(fā)明專利]文本的情感傾向性分析方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210433270.6
• 申請日: 2022-04-24
• 公開（公告）號: CN114691836A
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 金力;李曉宇;張澤群;劉慶;張林浩;李樹超
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 樊曉

1.一種文本的情感傾向性分析方法，包括：

從待分析文本中分別提取語義特征、詞性特征以及共現(xiàn)詞特征，其中，所述待分析文本包括文本內(nèi)容和與所述文本內(nèi)容相關(guān)聯(lián)的評論內(nèi)容；

將所述語義特征、所述詞性特征以及所述共現(xiàn)詞特征拼接，得到拼接特征；

對所述拼接特征進(jìn)行預(yù)處理，得到所述待分析文本中的詞序列特征；

對所述待分析文本中的詞序列特征進(jìn)行聚合，得到所述待分析文本的句子向量；以及

將所述句子向量輸入情感傾向性分析模型，輸出所述待分析文本的情感傾向性分析結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的方法，其中，所述對所述拼接特征進(jìn)行預(yù)處理，得到所述待分析文本中的詞序列特征包括：

對所述拼接特征進(jìn)行線性激活轉(zhuǎn)換，生成線性激活的特征；

對所述拼接特征進(jìn)行非線性激活轉(zhuǎn)換，生成非線性激活的特征；

基于所述拼接特征，利用注意力機(jī)制得到權(quán)重向量；

根據(jù)所述權(quán)重向量，對所述線性激活的特征和所述非線性激活的特征進(jìn)行組合，得到所述待分析文本中的詞序列特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求2中所述的方法，其中，所述基于所述拼接特征，利用注意力機(jī)制得到權(quán)重向量包括：

根據(jù)不同映射矩陣，將所述拼接特征轉(zhuǎn)換為查詢向量、鍵向量以及值向量；

利用所述注意力機(jī)制，獲得具有不同權(quán)重值的拼接特征；

將所述具有不同權(quán)重值的拼接特征通過前向傳播層進(jìn)行降維，得到降維后的具有不同權(quán)重值的拼接特征；

將所述降維后的具有不同權(quán)重值的拼接特征通過非線性激活函數(shù)生成所述權(quán)重向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的方法，其中，所述對所述待分析文本中的詞序列特征進(jìn)行聚合，得到所述待分析文本的句子向量包括：

將所述待分析文本中的詞序列特征輸入門控循環(huán)單元；

輸出所述待分析文本的句子向量。

5.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的方法，其中，所述從待分析文本中分別提取語義特征、詞性特征以及共現(xiàn)詞特征包括：

將所述待分析文本輸入預(yù)訓(xùn)練語言表征模型，輸出所述語義特征；

對所述文本內(nèi)容和所述評論內(nèi)容中共同出現(xiàn)的詞進(jìn)行嵌入表示，得到所述共現(xiàn)詞特征；

將所述待分析文本中每個詞的詞性進(jìn)行嵌入表示，得到所述詞性特征。

6.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的方法，其中，所述情感傾向性分析模型通過預(yù)先訓(xùn)練得到；所述預(yù)先訓(xùn)練的方法包括：

從訓(xùn)練樣本中分別提取樣本語義特征、樣本詞性特征以及樣本共現(xiàn)詞特征，其中，所述訓(xùn)練樣本包括：文本內(nèi)容樣本、與所述文本內(nèi)容樣本相關(guān)聯(lián)的評論內(nèi)容樣本以及情感標(biāo)簽；

將所述樣本語義特征、所述樣本詞性特征以及所述樣本共現(xiàn)詞特征拼接，得到樣本拼接特征；

對所述樣本拼接特征進(jìn)行預(yù)處理，得到所述訓(xùn)練樣本中的樣本詞序列特征；

對所述訓(xùn)練樣本中的樣本詞序列特征進(jìn)行聚合，得到所述訓(xùn)練樣本的樣本句子向量；

將所述樣本句子向量輸入分類模型，輸出所述訓(xùn)練樣本的情感傾向性分類結(jié)果；

基于所述情感傾向性分類結(jié)果和所述情感標(biāo)簽，調(diào)整所述分類模型的參數(shù)，將訓(xùn)練后的分類模型作為所述情感傾向性分析模型。

7.一種文本的情感傾向性分析裝置，包括：

特征提取模塊，用于從待分析文本中分別提取語義特征、詞性特征以及共現(xiàn)詞特征，其中，所述待分析文本包括文本內(nèi)容和與所述文本內(nèi)容相關(guān)聯(lián)的評論內(nèi)容；

特征拼接模塊，用于將所述語義特征、所述詞性特征以及所述共現(xiàn)詞特征拼接，得到拼接特征；

預(yù)處理模塊，用于對所述拼接特征進(jìn)行預(yù)處理，得到所述待分析文本中的詞序列特征；

聚合模塊，用于對所述待分析文本中的詞序列特征進(jìn)行聚合，得到所述待分析文本的句子向量；以及

分析模塊，用于將所述句子向量輸入情感傾向性分析模型，輸出所述待分析文本的情感傾向性分析結(jié)果。