[发明专利]基于人工智能的情感分类方法和相关装置

说明书

本申请实施例公开了一种基于人工智能的情感分类方法和相关装置，针对需要进行情感分类的待分类文本，可以根据文本特征，通过胶囊网络模型中的胶囊结构获取对应的输出结果。胶囊网络模型中包括与要素一一对应的胶囊结构，针对任意一个胶囊结构，该胶囊结构中包括所对应目标要素的特征向量，通过该特征向量可以得到输出结果中的第一识别结果和第二识别结果。基于胶囊网络模型中每个胶囊结构的输出数据，可以确定待分类文本对应于要素的情感分类结果。基于胶囊结构的特点，实现了通过胶囊网络模型对不同要素的针对性情感识别，将要素和情感有机的关联起来，不仅降低了人为经验的在情感识别上的影响，而且大大提高了对应于要素的情感分类精度。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种情感分类方法和相关装置。

背景技术

用户在使用互联网的过程中会产生大量的文本信息，例如聊天内容、购物评价、商品点评、博客、朋友圈等等。

这些文本信息可以体现出用户的不同类别情感，例如正向情感、负向情感等。如果能够准确确定出文本信息中用户情感的类别，可以为产品研发、内容推荐、市场预测等提供重要数据依据。

在确定文本信息所体现情感类别的相关技术中，主要采用情感字典作为的依据。情感字典中需要包括了大量人工标注类别的情感词，标注过程非常依赖人为经验，且难以覆盖全面。而且，同一情感词针对不同的要素(例如食物、价格)所体现出的情感可能完全不同，即使使用人工标注也难以实现准确区分。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种情感分类方法和相关装置，提高了对应于要素的情感分类精度。

本申请实施例公开了如下技术方案：

一方面，本申请实施例提供了一种情感分类方法，所述方法包括：

获取待分类文本；所述待分类文本包括多个词；

根据所述待分类文本的文本特征，确定对应胶囊网络模型中胶囊结构的输入数据；所述文本特征包括所述多个词分别对应的词特征向量，所述胶囊结构与要素一一对应，所述要素用于标识对象类别，所述对象类别所包括的对象具有相关的情感词，所述胶囊结构中包括所对应目标要素的特征向量；

获取所述胶囊结构基于所述特征向量和注意力机制确定的输出数据，所述输出数据包括第一识别结果和第二识别结果，所述第一识别结果用于标识所述多个词中是否包括属于所述目标要素的词，所述第二识别结果用于标识所述多个词相对于所述目标要素的情感类别；

根据所述胶囊网络模型中每个胶囊结构的输出数据，确定所述待分类文本对应于要素的情感分类结果。

另一方面，本申请实施例提供了一种情感分类装置，所述装置包括第一获取单元、第一确定单元、第二获取单元和第二确定单元：

所述第一获取单元，用于获取待分类文本；所述待分类文本包括多个词；

所述第一确定单元，用于根据所述待分类文本的文本特征，确定对应胶囊网络模型中胶囊结构的输入数据；所述文本特征包括所述多个词分别对应的词特征向量，所述胶囊结构与要素一一对应，所述要素用于标识对象类别，所述对象类别所包括的对象具有相关的情感词，所述胶囊结构中包括所对应目标要素的特征向量；

所述第二获取单元，用于获取所述胶囊结构基于所述特征向量和注意力机制确定的输出数据，所述输出数据包括第一识别结果和第二识别结果，所述第一识别结果用于标识所述多个词中是否包括属于所述目标要素的词，所述第二识别结果用于标识所述多个词相对于所述目标要素的情感类别；

所述第二确定单元，用于根据所述胶囊网络模型中每个胶囊结构的输出数据，确定所述待分类文本对应于要素的情感分类结果。

另一方面，本申请实施例提供了一种情感分类设备，所述设备包括处理器以及存储器：