[发明专利]用于分析情感的方法和装置

说明书

本公开的实施例公开了用于分析情感的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于获取到针对目标物品的评论文本，对评论文本进行切分，得到对应于评论文本的切分词集合；将切分词集合中与预设词汇集合中的预设词汇相匹配的切分词确定为目标词汇，得到目标词汇集合，以及将切分词集合中除目标词汇之外的切分词确定为非目标词汇，得到非目标词汇集合；基于目标词汇集合和非目标词汇集合，确定对应于评论文本的情感信息集合；基于目标物品所对应的至少一个情感信息集合，确定目标物品的评论关联信息集合；向与目标物品相关联的第一终端设备发送评论关联信息集合。该实施方式可以实现得到评论文本所表达的情感。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于分析情感的方法和装置。

背景技术

随着互联网技术以及电子商务的飞速发展，网络购物在人们的日常生活已十分普遍。目前，网络购物平台中的物品种类繁多，数目巨大。为了获得满意的物品，在下单之前，人们通常会先搜索到很多物品，然后逐个查看各物品的评论信息，最后基于所查看的评论信息所表现出的情感(如，正面情感、负面情感等)，对某一个或某几个物品下单。

相关技术中，存在对物品的评论信息进行情感分析的需要。

发明内容

本公开的实施例提出了用于分析情感的方法和装置。

第一方面，本公开的实施例提供了一种用于分析情感的方法，该方法包括：响应于获取到针对目标物品的评论文本，对评论文本进行切分，得到对应于评论文本的切分词集合；将切分词集合中与预设词汇集合中的预设词汇相匹配的切分词确定为目标词汇，得到目标词汇集合，以及将切分词集合中除目标词汇之外的切分词确定为非目标词汇，得到非目标词汇集合；基于目标词汇集合和非目标词汇集合，确定对应于评论文本的情感信息集合；基于目标物品所对应的至少一个情感信息集合，确定目标物品的评论关联信息集合；向与目标物品相关联的第一终端设备发送评论关联信息集合。

在一些实施例中，基于目标词汇集合和非目标词汇集合，确定对应于评论文本的情感信息集合包括：基于目标词汇集合对应的向量集合，确定第一特征向量集合，以及基于非目标词汇集合对应的向量集合，确定第二特征向量集合；遍历第一特征向量集合中的第一特征向量，以及在访问当前第一特征向量时，执行以下情感确定步骤：基于第二特征向量集合生成对应于当前第一特征向量的特征矩阵；将所生成的特征矩阵输入预先训练的情感识别模型，得到对应于所生成的特征矩阵的情感类型信息；将所得到的情感类型信息与当前第一特征向量所对应的目标词汇关联后存入情感信息集合。

在一些实施例中，基于目标词汇集合对应的向量集合，确定第一特征向量集合包括：将目标词汇集合对应的向量集合，输入预先构建的特征提取模型，得到对应于目标词汇集合的特征向量集合，将所得到的特征向量集合作为第一特征向量集合，其中，特征提取模型为双向神经网络模型，用于表征向量集合与对应于向量集合的特征向量集合的对应关系；以及基于非目标词汇集合对应的向量集合，确定第二特征向量集合包括：将非目标词汇集合对应的向量集合，输入预先构建的特征提取模型，得到对应于非目标词汇集合的特征向量集合，将所得到的特征向量集合作为第二特征向量集合，其中，特征提取模型为双向神经网络模型，用于表征向量集合与对应于向量集合的特征向量集合的对应关系。

在一些实施例中，基于第二特征向量集合生成对应于当前第一特征向量的特征矩阵包括：遍历第二特征向量集合中的第二特征向量，以及在访问当前第二特征向量时，执行以下权重确定步骤：确定当前第二特征向量与当前第一特征向量的权重值；根据所确定的权重值，得到对应于当前第二特征向量的权重向量，存入权重向量集合；根据权重向量集合生成特征矩阵。