[发明专利]一种情绪文本的情绪特征确定方法及装置

权利要求书

1.一种情绪文本的情绪特征确定方法，其特征在于，包括：

在情绪文本集合中，确定待确定情绪文本；其中，所述待确定情绪文本为包含目标情绪词的情绪文本；

在所述待确定情绪文本中，提取所述情绪词的特征词集合；其中，所述特征词集合包含的是与所述情绪词具有上下文关联关系的特征词语；

依据所述情绪文本集合及所述特征词集合，生成分类器；

利用所述分类器对所述待确定情绪文本进行分类，获得分类结果；

依据所述分类结果，确定所述待确定情绪文本的情绪特征；其中，所述情绪特征为情绪发生或情绪隐藏。

2.根据权利要求1所述的情绪文本的情绪特征确定方法，其特征在于，所述依据所述情绪文本集合及所述特征词集合，生成分类器，包括：

对所述情绪文本集合中的部分情绪文本进行标注，获得训练集；其中，所述标注为正标注或负标注；

利用所述训练集对所述特征词集合进行训练，获得分类器。

3.根据权利要求2所述的情绪文本的情绪特征确定方法，其特征在于，所述利用所述训练集对所述特征词集合进行训练，获得分类器，包括：

依据所述正标注及所述负标注，将所述训练集划分为正负两个训练子集；

针对所述特征词集合中每个特征词，计算分别在所述正负两个训练子集中出现的概率，获得贝叶斯分类器。

4.根据权利要求3所述的情绪文本的情绪特征确定方法，其特征在于，所述贝叶斯分类器包含预设先验概率及正负两个训练子集各自对应的概率；

其中，所述利用所述分类器对所述待确定情绪文本进行分类，获得分类结果，包括：

利用所述预设先验概率及正训练子集对应的概率，计算第一后验概率；

利用所述预设先验概率及负训练子集对应的概率，计算第二后验概率；

将所述第一后验概率及所述第二后验概率中的较大值确定为分类结果。

5.根据权利要求4所述的情绪文本的情绪特征确定方法，其特征在于，所述依据所述分类结果，确定所述待确定情绪文本的情绪特征，包括：

当所述分类结果为第一后验概率时，确定所述待确定情绪文本的情绪特征为情绪发生；

当所述分类结果为第二后验概率时，确定所述待确定情绪文本的情绪特征为情绪隐藏。

6.根据权利要求1所述的情绪文本的情绪特征确定方法，其特征在于，所述特征词集合包括：段落特征词集合、句子特征词集合、子句特征词集合及关键词集合中的任意一个或多个的组合；其中：

所述段落特征词集合包含的是与所述情绪词在同一段落的词语；

所述句子特征词集合包含的是与所述情绪词在同一句子的词语；

所述子句特征词集合包含的是与所述情绪词在同一子句的词语；

所述关键词集合包含的是表达预设假设含义的词语。

7.一种情绪文本的情绪特征确定装置，其特征在于，包括：

情绪文本确定模块，用于在情绪文本集合中，确定待确定情绪文本；其中，所述待确定情绪文本为包含目标情绪词的情绪文本；

特征词提取模块，用于在所述待确定情绪文本中，提取所述情绪词的特征词集合；其中，所述特征词集合包含的是与所述情绪词具有上下文关联关系的特征词语；

分类器构建模块，用于依据所述情绪文本集合及所述特征词集合，生成分类器；

分类器分类模块，用于利用所述分类器对所述待确定情绪文本进行分类，获得分类结果；

情绪特征确定模块，用于依据所述分类结果，确定所述待确定情绪文本的情绪特征；其中，所述情绪特征为情绪发生或情绪隐藏。

8.根据权利要求7所述的情绪文本的情绪特征确定装置，其特征在于，所述分类器构建模块包括：

训练集获得单元，用于对所述情绪文本集合中的部分情绪文本进行标注，获得训练集；其中，所述标注为正标注或负标注；

分类器生成单元，用于利用所述训练集对所述特征词集合进行训练，获得分类器。

9.根据权利要求8所述的情绪文本的情绪特征确定装置，其特征在于，所述分类器生成单元包括：

标注子单元，用于依据所述正标注及所述负标注，将所述训练集划分为正负两个训练子集；

训练子单元，用于针对所述特征词集合中每个特征词，计算分别在所述正负两个训练子集中出现的概率，获得贝叶斯分类器。

10.根据权利要求9所述的情绪文本的情绪特征确定装置，其特征在于，所述训练子单元获得的贝叶斯分类器包含预设先验概率及正负两个训练子集各自对应的概率；其中，所述分类器分类模块包括：

第一后验概率计算单元，用于利用所述预设先验概率及正训练子集对应的概率，计算第一后验概率；

第二后验概率计算单元，用于利用所述预设先验概率及负训练子集对应的概率，计算第二后验概率；

分类结果确定单元，用于将所述第一后验概率及所述第二后验概率中的较大值确定为分类结果。