[发明专利]针对评论的情感倾向识别方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供了针对评论的情感倾向识别方法、装置及电子设备，应用于自然语言处理技术领域。该方法包括：获取待识别的目标评论；基于预先训练的多个情感倾向分类模型，分别对所述目标评论进行情感分类，得到多个情感分类结果；其中，每一情感倾向分类模型为基于样本评论所训练得到的、用于对评论进行情感倾向分类的模型；对所得到的多个情感分类结果进行融合处理，得到所述目标评论的融合分类结果；基于所述目标评论的融合分类结果，确定所述目标评论所表征的情感倾向。通过本方案，可以识别针对产品的评论所表征的情感倾向。

技术领域

本发明涉及自然语言处理技术领域，特别是涉及一种针对评论的情感倾向识别方法、装置及电子设备。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，网络上产生大量针对产品的评论，如应用商店中针对软件应用的评论、电商平台中针对商品的评论等。一般而言，针对产品的评论中往往表征用户对产品或褒或贬的情感倾向，而获取用户对产品的情感倾向有利于对产品进行改进。

因此，如何识别针对产品的评论所表征的情感倾向，是亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供针对评论的情感倾向识别方法，以识别针对产品的评论所表征的情感倾向。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种针对评论的情感倾向识别方法，所述方法包括：

获取待识别的目标评论；

基于预先训练的多个情感倾向分类模型，分别对所述目标评论进行情感分类，得到多个情感分类结果；其中，每一情感倾向分类模型为基于样本评论所训练得到的、用于对评论进行情感倾向分类的模型；

对所得到的多个情感分类结果进行融合处理，得到所述目标评论的融合分类结果；

基于所述目标评论的融合分类结果，确定所述目标评论所表征的情感倾向。

可选地，所述情感分类结果包括：每一种情感倾向对应的置信度；

所述对所得到的多个情感分类结果进行融合处理，得到所述目标评论的融合分类结果，包括：

针对每一种情感倾向，将多个情感分类结果中该种情感倾向的置信度进行取平均，得到该种情感倾向对应的融合置信度；

或者，

针对每一种情感倾向，利用各个情感倾向分类模型对应的权重，对多个情感分类结果中该种情感倾向的置信度进行加权求和，得到该种情感倾向对应的融合置信度。

可选地，所述基于所述目标评论的融合分类结果，确定所述目标评论所表征的情感倾向，包括：

从多种情感倾向对应的融合置信度中，选取最高的融合置信度；

确定所述最高的融合置信度对应的情感倾向，作为所述目标评论所表征的情感倾向。

可选地，所述多个情感倾向分类模型为：多个不同类型的情感倾向分类模型；

所述多个不同类型的情感倾向分类模型为以下情感倾向分类模型中的至少两种：

基于支持向量机SVM分类模型训练的情感倾向分类模型；

基于逻辑回归LR分类模型训练的情感倾向分类模型；

基于梯度提升树GBDT分类模型训练的情感倾向分类模型。

可选地，所述基于预先训练的多个情感倾向分类模型，分别对所述目标评论进行情感分类，得到多个情感分类结果，包括：

确定所述目标评论中所包含的关键分词，其中，所述关键分词为用于描述情感倾向的词汇；