[发明专利]分析文本数据的语气

说明书

本公开的实施例涉及分析文本数据的语气。本发明的各方面公开了一种用于检测社交媒体应用程序的用户的文本输入并得出用户的个性特性洞察的方法。该方法包括一个或多个处理器，其标识对于交互式的基于互联网的应用的文本数据条目。该方法还包括确定文本数据条目的语气。该方法还包括标识与文本数据条目相对应的发布账户。该方法还包括基于与发布账户相关联的文本数据条目来生成与发布账户相对应的个性简档。该方法还包括基于文本数据条目的语义特征来确定文本数据条目的上下文。该方法还包括对与发布账户相对应的个性简档进行分类。该方法还包括执行限定的动作，该限定的动作防止发布账户与交互式的基于互联网的应用之间的参与。

技术领域

本发明总体上涉及社交联网系统的领域，并且更具体地涉及管理社交媒体上的评论发布。

背景技术

近年来，利用先进技术来分析大型和/或复杂数据集的需求不断增加。特别地，自然语言处理(NLP)是计算机科学的子领域，其使计算机能够处理和分析大量自然语言数据。情感分析利用NLP、计算语言学和文本分析来提取和分析主观信息。情感分析的基本任务是对给定文本的极性进行分类，其中给定文本的表达意见是正面的、负面的或中立的。先进的情感分类技术也能够确定给定文本的表达语气(tone)。

神经网络是对人脑建模的计算系统，其为许多不同的机器学习算法共同工作并处理复杂的数据输入提供了框架。首先对神经网络进行训练，其中训练包括提供输入数据并告诉网络输出应该是什么。神经网络已经被用于各种任务(例如，语音识别、机器翻译等)。

社交媒体是一种交互式的计算机介导的技术，其有助于通过虚拟社区和网络创建和共享信息。用户生成的内容，诸如文本帖或评论、照片、视频以及通过在线交互生成的数据，是社交媒体的命脉。用户通常经由台式计算机和膝上型计算机上的基于web的技术来访问社交媒体服务，或者下载向其移动设备(例如，智能手机和平板计算机)提供社交媒体功能性的服务。

发明内容

本发明的各方面公开了一种用于检测用户在社交媒体应用中的负面文本输入并向管理方递送用于得出个性特性洞察的API的方法、计算机程序产品和系统。该方法包括由一个或多个处理器标识对于交互式的基于互联网的应用的文本数据条目。该方法还包括由一个或多个处理器确定文本数据条目的语气。该方法还包括由一个或多个处理器标识与文本数据条目相对应的发布账户。该方法还包括由一个或多个处理器基于与所标识的发布账户相关联的文本数据条目来生成与所标识的发布账户相对应的个性简档。该方法还包括由一个或多个处理器基于文本数据条目的语义特征来确定文本数据条目的上下文。该方法还包括由一个或多个处理器对与所标识的发布账户相对应的个性简档进行分类。该方法还包括响应于将与所标识的发布账户相对应的个人简档分类为第一分类，由一个或多个处理器执行限定的动作，该限定的动作防止所标识的发布账户与交互式的基于互联网的应用之间的参与(engagement)。

附图说明

图1是根据本发明的实施例的数据处理环境的功能框图。

图2是描绘根据本发明的实施例的图1的数据处理环境内的程序的操作步骤的流程图，该程序用于检测用户在社交媒体应用中的负面文本输入并向管理方递送用于得出个性特性洞察的API。

图3A是根据本发明实施例的数据库对象的示例描绘，该数据库对象包括与用户的特性相对应的数据。

图3B是根据本发明的实施例的数据库对象的示例描绘，该数据库对象包括与文本数据的语气相对应的数据。

图3C是根据本发明的实施例的数据库对象的示例描绘，该数据库对象包括与文本数据的语义特征相对应的数据。

图3D是根据本发明实施例的数据库对象的示例描绘，该数据库对象包括与文本数据的上下文相对应的数据。

图3E是根据本发明的实施例的数据库对象的示例描绘，该数据库对象包括与从文本数据得出的简档相对应的数据。