[发明专利]个性情感知识图谱建立方法及装置

权利要求书

1.一种个性情感知识图谱建立方法，其特征在于，包括：

获取待建立知识图谱的个人的用户数据，所述用户数据包括与所述个人的文本对话和/或所述个人所做的本文调查问卷；

在所述用户数据中抽取情感对象词汇以及情感词汇，所述情感对象词汇为所述情感词汇所限定的对象；

基于预设的基准情感词汇，根据抽取的情感词汇与所述基准情感词汇的相似度，对所述抽取的情感词汇进行归类，并将所属类别词汇的情感倾向作为所述抽取的情感词汇的情感倾向；

构建所述个人、所述情感对象词汇以及所述抽取的情感词汇的情感倾向的三元组结构，将所述三元组结构作为所述个人的个性情感知识图谱。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述用户数据中抽取情感对象词汇以及情感词汇，包括：

基于预设的层叠CRFs模型在所述用户数据中抽取情感对象词汇以及情感词汇，具体包括：

使用层叠CRFs模型对用户数据中的各个词汇进行词性的标注，包括：

对给出的中文句子X＝(x₁,x₂,x₃…x_n)，通过维特比算法找到其词性标注结果序列Y＝(y₁,y₂,y₃….y_n)，并使得条件概率P＝(y|x)最大，条件概率P＝(y|x)如下式所示：

P(y|x)=1Z(x)exp(Σi,kλktk(yi-1,yi,x,i)+Σi,lμlsl(yi,x,i))]]>

其中：

Z(x)=Σyexp(Σi,kλktt(yi-1,yi,x,i)+Σi,lμlsl(yi,x,i))]]>

其中，t_k和s_l是特征函数，λ_k和μ_l是对应的权值，Z(x)是规范化因子；

根据预设的分词的词性规则将文本语料中的情感词和情感对象按照每句话进行统计集合。