[發明專利]一種音樂對象的評估方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211421854.8
• 申請日: 2022-11-14
• 公開（公告）號: CN115731947A
• 公開（公告）日: 2023-03-03
• 發明（設計）人: 杜嘉晨;周藍珺;潘樹燊
• 申請（專利權）人: 騰訊音樂娛樂科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G10L25/63
• 分類號: G10L25/63;G10L25/30;G06F18/214;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 杜維

本申請實施例提供了一種音樂對象的評估方法、裝置、計算機設備及存儲介質，其中方法包括：根據與目標音樂對象相關的N條評論對應的多個屬性，將N條評論劃分為多個屬性組；根據多個屬性組中每個屬性組的多條評論分別的時間指標以及多條評論分別的點贊數，確定多個屬性組中每個屬性的情感強度；根據N條評論的情感極性值和對應的屬性的情感強度，確定針對目標音樂對象的評估信息，情感極性值是利用方面級情感分析模型對N條評論進行處理得到的評論三元組中的一類元素，評論三元組中的元素還包括音樂對象和音樂對象的屬性。采用該方法，通過對音樂人或音樂作品的評論的屬性級情感進行聚合分析，從而可從綜合角度獲取音樂人或音樂作品的評估信息。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種音樂對象的評估方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

為了確定音樂人或音樂作品的受歡迎程度，通常會對關于音樂人或音樂作品的評論進行方面級情感分析(Aspect Based Sentiment Analysis，ABSA)，其中，ABSA是一類針對單一文本的情感分析任務。目前，在對關于音樂人或音樂作品的評論進行方面級情感分析時，只是單獨的對每一條評論進行情感分析，這樣導致對于音樂人或音樂作品的評估不夠全面。

發明內容

本申請實施例提供一種音樂對象的評估方法、裝置、計算機設備及存儲介質，通過對音樂人或音樂作品的評論的屬性級情感進行聚合分析，從而可從綜合角度獲取音樂人或音樂作品的評估信息。

第一方面，本申請實施例提供了一種音樂對象的評估方法，該方法包括：

根據與目標音樂對象相關的N條評論對應的多個屬性，將N條評論劃分為多個屬性組；

根據多個屬性組中每個屬性組的多條評論分別的時間指標以及多條評論分別的點贊數，確定多個屬性組中每個屬性的情感強度；

根據N條評論的情感極性值以及對應的屬性的情感強度，確定針對目標音樂對象的評估信息；

其中，情感極性值是利用方面級情感分析模型對所述N條評論進行處理得到的評論三元組中的一類元素，評論三元組中的元素還包括音樂對象和音樂對象的屬性。

可見，本申請實施例中，通過對與音樂人或音樂作品相關的評論的屬性級情感進行聚合分析，從而從綜合角度獲取目標音樂對象的整體評估信息。

在一種可選的實施方式中，根據多個屬性組中每個屬性組的多條評論分別的時間指標以及多條評論分別的點贊數，確定多個屬性組中每個屬性的情感強度，包括：

根據多個屬性組中每個屬性組的多條評論分別的時間指標以及多條評論分別的點贊數，確定多個屬性組中每個屬性下的多條評論分別的受歡迎程度權重；時間指標為評論的發表時間與點贊數預測模型運行時間的差值；

根據多個屬性組中每個屬性下的多條評論分別的點贊數和受歡迎程度權重，確定多個屬性組中每個屬性的情感強度。

在一種可選的實施方式中，根據多個屬性組中每個屬性下的多條評論分別的點贊數和受歡迎程度權重，確定多個屬性組中每個屬性下的情感強度，包括：

將多個屬性組中每個屬性下的多條評論分別的點贊數和受歡迎程度權重進行求積處理，得到每個屬性下的多條評論分別對應的乘積；

將每個屬性下的多條評論分別對應的乘積進行求和處理，得到多個屬性組中每個屬性的情感強度。

可見，該實施方式中，采用受歡迎程度權重作為聚合權重，基于每個屬性下的多條評論分別的點贊數和受歡迎程度權重，獲得音樂人或音樂作品對應的所有屬性分別的情感強度，從而有利于從綜合角度獲取音樂人或音樂作品的整體評估信息。

在一種可選的實施方式中，該方法還包括：