[发明专利]基于自然语言处理的文本情感分析方法与系统

权利要求书

1.一种基于自然语言处理的文本情感分析方法，其特征在于，包括：

采集待识别的文本；

对所述待识别的文本进行语义场景分析，获取所述待识别的文本的情感主体和主题，具体为：对所述待识别的文本进行上下文关联分析，获取所述待识别文本的情感主体；对所述待识别的文本进行时间延续分析，获取所述待识别文本的情感主体；对所述待识别的文本进行主题分析，获取所述待识别文本的主题；

其中，对所述待识别的文本进行上下文关联分析，获取所述待识别文本的情感主体，具体包括：对所述待识别的文本进行文本分割处理，获得多个句子；根据预设的情感词表，在所述多个句子中查找情感词；获取所述情感词所在的句子、所述情感词所在的句子的上一个句子以及下一个句子；对所述情感词所在的句子、所述情感词所在的句子的上一个句子以及下一个句子进行CRF句法分析，获得所述情感词所在的句子的情感主体；

根据预设的情感词汇对照表，分别判断所述待识别的文本的情感主体和主题的情感倾向；

根据所述待识别的文本的情感主体和主题的情感倾向，判断所述待识别的文本的情感倾向。

2.如权利要求1所述的基于自然语言处理的文本情感分析方法，其特征在于，所述对所述待识别的文本进行时间延续分析，获取所述待识别文本的情感主体，具体包括：

采集所述待识别的文本的关联文本；

对所述待识别的文本和所述关联文本按照文本发布时间的顺序进行整合处理，获得整合文本；

对所述整合文本进行上下文关联分析，获取所述整合文本的情感主体。

3.如权利要求1所述的基于自然语言处理的文本情感分析方法，其特征在于，所述对所述待识别的文本进行主题分析，获取所述待识别文本的主题，具体包括：

通过LDA主题分析模型提取所述待识别的文本的主题。

4.如权利要求2所述的基于自然语言处理的文本情感分析方法，其特征在于，所述对所述整合文本进行上下文关联分析，获取所述整合文本的情感主体，具体包括：

对所述整合文本进行文本分割处理，获得多个句子；

根据预设的情感词表，在所述多个句子中查找情感词；

获取所述情感词所在的句子、所述情感词所在的句子的上一个句子以及下一个句子；

对所述情感词所在的句子、所述情感词所在的句子的上一个句子以及下一个句子进行CRF句法分析，获得所述情感词所在的句子的情感主体。

5.如权利要求2所述的基于自然语言处理的文本情感分析方法，所述采集所述待识别的文本的关联文本，具体包括：

采集与所述待识别的文本具有转发和/回复关系的转发回复文本；

从所述转发回复文本中提取与所述待识别的文本的作者相同的文本作为所述关联文本。

6.如权利要求1所述的基于自然语言处理的文本情感分析方法，其特征在于，所述根据所述待识别的文本的情感主体和主题的情感倾向，判断所述待识别的文本的情感倾向，具体包括：

情感倾向包括正面情感、中立情感、负面情感三种类型；

综合统计所述待识别的文本的情感主体和主题的情感倾向，得出所述待识别的文本在正面情感、中立情感、负面情感中的最大值；

确认所述最大值对应的情感倾向为所述待识别的文本的情感倾向。

7.一种基于自然语言处理的文本情感分析系统，其特征在于，包括：

文本采集模块，用于采集待识别的文本；

语义场景分析模块，用于对所述待识别的文本进行语义场景分析，获取所述待识别的文本的情感主体和主题，所述语义场景分析模块包括上下文关联分析模块，用于对所述待识别的文本进行上下文关联分析，获取所述待识别文本的情感主体；时间延续分析模块，用于对所述待识别的文本进行时间延续分析，获取所述待识别文本的情感主体；主题分析模块，用于对所述待识别的文本进行主题分析，获取所述待识别文本的主题；

其中，对所述待识别的文本进行上下文关联分析，获取所述待识别文本的情感主体，具体包括：对所述待识别的文本进行文本分割处理，获得多个句子；根据预设的情感词表，在所述多个句子中查找情感词；获取所述情感词所在的句子、所述情感词所在的句子的上一个句子以及下一个句子；对所述情感词所在的句子、所述情感词所在的句子的上一个句子以及下一个句子进行CRF句法分析，获得所述情感词所在的句子的情感主体；

第一情感判断模块，用于根据预设的情感词汇对照表，分别判断所述待识别的文本的情感主体和主题的情感倾向；

第二情感判断模块，用于根据所述待识别的文本的情感主体和主题的情感倾向，判断所述待识别的文本的情感倾向。