[发明专利]一种个性化情感摘要的计算方法与装置

说明书

本发明公开一种个性化情感摘要的计算方法与装置，用于根据不同用户，自动生成个性化情感摘要。该计算方法包括：基于用户评论数据信息构建数据集；基于预设要素信息对数据集进行过滤，得到过滤结果；通过用户敏感编码器，对过滤结果使用双向LSTM进行编码后，基于用户选择机制从过滤结果中，获取用户关注度高的评论内容进行建模，得到建模结果；通过用户敏感解码器对建模结果进行解码，并输入用户向量及用户特定词汇至解码器的词汇预测阶段，使得解码器输出个性化情感摘要。采用本发明的技术方案，在编码阶段采用了基于用户的选择机制在对评论根据用户关注的差异进行过滤，在解码阶段融合了用户相关词汇表以生成个性化的情感摘要。

技术领域

本发明涉及网络信息领域，特别涉及一种个性化情感摘要的计算方法与装置。

背景技术

情感摘要的目的是给一篇或者是多篇评论生成一个简要的摘要。给定一篇评论，由于不同的用户有着不同的经历以及不同的想法，导致他们会关注评论的不同内容。图1给出了酒店评论的一个例子。用户A可能是商务出行，他对酒店的位置和房间的关注多于对酒店价格的关注，而用户B可能是穷游，因此在选择酒店时更关注于酒店的价格。不仅如此，不同用户也有他们各自的用词习惯，用户C可能就经常总结会用一些显示表达他情感的词来总结他的评论，然而用户A和用户B却不这么做。

传统的情感摘要系统仅仅关注评论内容，生成的摘要对于所有的用户都是一样的。而个性化的情感摘要可以针对不同的读者，生成不同的摘要。这些摘要可以直接反映读者对产品要素的不同偏好，应该能更有助于他们选择产品。

鉴于此，提出本发明。

发明内容

本发明提供个性化情感摘要的计算方法与装置，用于解决传统的情感摘要系统仅仅关注评论内容，生成的摘要对于所有的用户都是一样，而不具备个性化的问题。

为了达到上述目的，根据本发明的第一个方面，提供一种个性化情感摘要的计算方法，并采用如下具体方案：

一种个性化情感摘要的计算方法包括：基于用户评论数据信息构建数据集；基于预设要素信息对所述数据集进行过滤，得到过滤结果；通过用户敏感编码器，对所述过滤结果使用双向LSTM进行编码后，基于用户选择机制从所述过滤结果中，获取用户关注度高的评论内容进行建模，得到建模结果；通过用户敏感解码器对所述建模结果进行解码，并输入用户向量及用户特定词汇至所述解码器的词汇预测阶段，使得所述解码器输出个性化情感摘要。

根据本发明的另外一个发明，提供一种个性化情感摘要的计算装置，并采用如下技术方案：

一种情感摘要的个性化计算装置包括：构建模块，用于基于用户评论数据信息构建数据集；过滤模块，用于基于预设要素信息对所述数据集进行过滤，得到过滤结果；编码模块，用于通过用户敏感编码器，对所述过滤结果使用双向LSTM进行编码后，基于用户选择机制从所述过滤结果中，获取用户关注度高的评论内容进行建模，得到建模结果；解码模块，用于通过用户敏感解码器对所述建模结果进行解码，并输入用户向量及用户特定词汇至所述解码器的词汇预测阶段，使得所述解码器输出个性化情感摘要。

本发明的通过用户敏感编码器与用户敏感解码器，对红红评论数据信息进行编码解码处理，在生成情感摘要时增添用户向量及用户特定词汇，生成个性化情感摘要。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明背景技术个性化情感摘要示例；

图2为本发明实施例所述的个性化情感摘要的计算方法流程图；

图3为本发明实施例所述的用户敏感的序列结构图；