[发明专利]一种文本情绪极性的识别方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及自然语言分析技术领域，尤其是一种文本情绪极性的识别方法及装置。

背景技术

随着互联网的快速发展，网络中出现了大量对于人物、事件、产品等内容进行的评论，一些数据监测系统需要收集评论信息，并需要对评论信息进行情绪极性的分析，从而了解评论者对于被评论对象的观点或态度。

其中，情绪极性指的是评论者通过文本表达出的情绪类型，如褒义情绪(正极性情绪)或贬义情绪(正极性情绪)。例如，评论内容为“听到昨晚发生的上海外滩踩踏事件，我感到非常悲痛”，该评论文本的情绪极性为贬义情绪。又如，评论内容为“我非常期待这次产品发布会，因为在会上将发布运用了最新定位技术的导航仪”，该评论文本的情绪极性为褒义情绪。

为了实现数据监测系统对网络文本的监测，需要对网络文本的情绪极性进行识别。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种文本情绪识别方法及装置，用以实现对文本表达情绪极性的识别。为实现所述目的，本发明提供的技术方案如下：

一种文本情绪极性的识别方法，包括：

获取多条待识别文本；

利用预先构建的分类器，分别确定每条所述待识别文本各自的多个极性概率值；

将各自的多个极性概率值中的最大值对应的情绪极性确定为每条所述待识别文本各自的情绪极性。

可选地，上述的文本情绪极性的识别方法中，所述分类器的构建方法包括：

获取已标注的第一语言类型的语料，并将所述第一语言类型的语料翻译为第二语言类型的语料；其中，所述已标注的第一语言类型的语料具有情绪极性标签；

当存在已确定出情绪极性的文本时，将所述第二语言类型的语料及所述文本确定为训练集；

当不存在已确定出情绪极性的文本时，将所述第二语言类型的语料确定为训练集；

利用预设训练算法，对所述训练集进行训练，获得分类器。

可选地，上述的文本情绪极性的识别方法中，所述第一语言类型的语料为英文语料，所述第二语言类型的语料为中文语料。

可选地，上述的文本情绪极性的识别方法中，所述利用预先构建的分类器，分别确定每条所述待识别文本各自的多个极性概率值包括：

利用预先构建的最大熵分类器，分别确定每条所述待识别文本各自的多个极性概率值。

本申请还提供了一种文本情绪极性的识别装置，包括：

待识别文本获取单元，用于获取多条待识别文本；

分类器分类单元，用于利用预先构建的分类器，分别确定每条所述待识别文本各自的多个极性概率值；

情绪极性确定单元，用于将各自的多个极性概率值中的最大值对应的情绪极性确定为每条所述待识别文本各自的情绪极性。

可选地，上述的文本情绪极性的识别装置中，包括分类器构建单元，用于构建分类器；其中，所述分类器构建单元包括：

第二语料获取子单元，用于获取已标注的第一语言类型的语料，并将所述第一语言类型的语料翻译为第二语言类型的语料；其中，所述已标注的第一语言类型的语料具有情绪极性标签；

第一训练集确定子单元，用于当存在已确定出情绪极性的文本时，将所述第二语言类型的语料及所述文本确定为训练集；

第二训练集确定子单元，用于当不存在已确定出情绪极性的文本时，将所述第二语言类型的语料确定为训练集；

分类器构建子单元，用于利用预设训练算法，对所述训练集进行训练，获得分类器。

可选地，上述的文本情绪极性的识别装置中，所述第二语料获取子单元获取到的第一语言类型的语料为英文语料，所述第二语料获取子单元翻译为的第二语言类型的语料为中文语料。

可选地，上述的文本情绪极性的识别装置中，所述分类器分类单元包括：

最大熵分类器分类子单元，用于利用预先构建的最大熵分类器，分别确定每条所述待识别文本各自的多个极性概率值。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

由以上可知，本发明提供的文本情绪极性的识别方法，利用预先构建的分类器，可以确定出待识别文本在不同情绪极性类别中的极性概率值，将最大极性概率值对应的情绪极性确定为待识别文本的情绪极性，从而确定出了待识别文本的情绪极性。

附图说明