[发明专利]一种文本情感标注方法、装置及系统

说明书

技术领域

本发明涉及自然语言处理技术领域，具体涉及一种文本情感标注方法、装 置及系统。

背景技术

随着互联网技术的蓬勃发展，互联网逐渐采用用户参与的开放式构架理念， 因而互联网上产生了大量的用户参与的信息，例如大量对人物、事件、产品等 的评论信息。这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性，如喜、 怒、哀、乐和批评、赞扬等。显然，其余用户就可以通过浏览这些带主观情感 的评论来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法。

而在传统的情感语料库构建过程中，情感标签的生成方法通常是通过人工 进行标注。些标注语料由两部分构成：表达情感的原始文本以及与这些文本所 对应的情感标签。人工标注的方式主要有以下缺陷：1.一方面，为保证情感语料 的标注准确性，需要对每一位参加标注的工作人员进行大量的领域相关知识和 情感标注规范的培训，这些培训将消耗大量的时间与资金。另一方面，由于缺 乏对情感语料的系统标注规范，在培训结束后也很难保证标注人员能准确高效 地对情感语料进行标注。2.不同的标注者常常具有不同的情感认识体验，导致不 同标注者对同一语料标注时会出现不同甚至是相反的结果。出现这种情况时， 通常需要标注者一起讨论决定最终的标注结果，这一过程往往会消耗标注人员 大量的时间与精力，最终会严重拖慢标注进程。

综上所述，由于人类情感认识机制的复杂性，标注者往往很难对自身真实 情感进行准确的表述与分类，导致语料的标注严重不准确，并且标注的过程十 分繁琐，耗费的人力物力巨大。

发明内容

本申请提供一种文本情感标注方法、装置及系统，可以准确对文本语料进 行情感标注，减少标注的工作量。

根据第一方面，一种实施例中提供一种文本情感标注方法，包括：获取传 感器输出的文本阅读者的脑电信号；分别计算去噪后的脑电信号在四类频段上 的功率均值，作为情感分析的特征向量，所述四类频段为δ波、θ波、α波以及 β波；将所述情感分析的特征向量输入至分类模型中，预测得到文本的情感的标 注结果。

根据第二方面，一种实施例中提供一种文本情感标注装置，包括：获取单 元，用于获取传感器输出的文本阅读者的脑电信号；计算单元，用于分别计算 去噪后的脑电信号在四类频段上的功率均值，作为情感分析的特征向量，所述 四类频段为δ波、θ波、α波以及β波；预测单元，用于将所述情感分析的特征 向量输入至分类模型中，预测得到文本的情感的标注结果。

根据第三方面，一种实施例中提供一种文本情感标注系统，包括：传感器 及处理器；所述传感器，用于采集文本阅读者的脑电信号并输出至所述处理器； 所述处理器，用于获取所述传感器输出的文本阅读者的脑电信号，并分别计算 去噪后的脑电信号在四类频段上的功率均值，作为情感分析的特征向量，其中， 所述四类频段为δ波、θ波、α波以及β波；以及，将所述情感分析的特征向量 输入至分类模型中，预测得到文本的情感的标注结果。

依据上述实施例的文本情感标注方法、装置及系统，由于由测试者阅读待 分类的文本，采集文本阅读者的脑电信号，再根据脑电信号对该文本进行情感 标注，能够从认知神经科学角度真实反映标注者的情绪，具有很高的准确性。 并且，本申请不需要对标注人员进行长时间的培训，在开发文本情感分析系统 时，能节约大量的时间与资金。

附图说明

图1为本申请实施例的文本情感标注方法的流程图；

图2为本申请实施例步骤采集脑电信号的位点结构分布示意图；

图3为另一种实施例的文本情感标注方法的流程图；

图4为本申请实施例的文本情感标注装置的结构示意图；

图5为另一种实施例的文本情感标注装置的结构示意图；

图6为本申请实施例的文本情感标注系统的结构示意图。

具体实施方式

文本情感标注是指：对阅读人员阅读本文后的产生情感(如喜、怒、哀、乐 和批评、赞扬等)进行标注，得到文本与情感标签的对应关系。其中，可以对 多个文本与对应的情感标签进行存储，从而可以构建得到情感语料库。