[发明专利]一种语义情感识别方法

权利要求书

1.一种语义情感识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1、创建情绪词典、程度副词词典和否定词词典；

步骤S2、将待分类文本按句切分成若干个子句，再将子句按语义切分成若干个词；

步骤S3、通过比对情绪词典、程度副词词典和否定词词典来找到各子句匹配的词汇，并获取词典标记好的强度分数或等级分数；

步骤S4、当前情绪词的基础强度分数记为Si，该情绪词所在位置的前面n个位置内出现否定词，正面词情感极性强度左移L个单位，Si＝∑(Si-L)，负面词的情感极性强度右移R个单位，Si＝∑(Si+R)；该情感词所在位置的前面n个位置内出现程度副词，该副词强度分数记为Wi，依据程度副词的程度大小，该处情感极性强度分数乘以对应词典标示的系数，Si＝∑(Wi×Si)，将整句的情感强度分数汇总得到总分WS，WS＝∑Si，WS表示该子句的全部情绪词、程度副词、否定词遍历计算后得到的情感总分数；

步骤S5、汇总各个子句的分析结果，包括正面子句总句数Pos、中立子句总句数Mid、负面子句总句数Neg、总句数N＝Pos+Mid+Neg、正面子句总分数PWS、负面子句总分数NWS、总分数TWS＝PWS+NWS，字符总数Char。

2.根据权利要求1所述的一种语义情感识别方法，其特征在于，还包括步骤S6：

调整TWS中NWS的权重系数，所述NWS的权重系数设置为α，则TWS＝PWS+α×NWS，其中α设置为1.5。

3.根据权利要求2所述的一种语义情感识别方法，其特征在于，还包括步骤S7：

利用评估函数Score＝(TWS/N+σ×TWS/Char)/2计算得到全文情绪评估分数Score，将评估分数Score代入判别函数Fun＝Score/(Score×Score+β)_1/2计算得到最终的整体情感分类，若Fun＝0.5，则最终待分析文本判为正面；若Fun＝-0.5，则最终待分析文本判为负面；若-0.5Fun0.5，则最终待分析文本判为中立。

4.根据权利要求3所述的一种语义情感识别方法，其特征在于：所述系数σ的值设置为30，β的值设置为7。

5.根据权利要求1所述的一种语义情感识别方法，其特征在于：所述强度平移单位数L、R的值都设置为8。

6.根据权利要求1所述的一种语义情感识别方法，其特征在于：所述情绪词所在位置的前面位置数n的值设置为2。

7.根据权利要求1所述的一种语义情感识别方法，其特征在于，在步骤S4中：

若是长文，则对首尾指定数量的子句的情绪总分予以重视，优先加权乘以对应加权系数θ，则该子句调整后的情感总分WS＝WS×θ；若该子句总分数WS0，则子句情感倾向判为正面；若该子句总分数WS0，则子句情感倾向判为负面；若该子句总分数WS＝0，则子句情感倾向判为中立。

8.根据权利要求7所述的一种语义情感识别方法，其特征在于：所述长文的子句数量不少于10句。

9.根据权利要求7所述的一种语义情感识别方法，其特征在于：对首尾各2句子句优先加权。

10.根据权利要求7所述的一种语义情感识别方法，其特征在于：所述加权系数θ的值设置为1.5。